智能系統(tǒng)設(shè)計趨勢將如何改變芯片設(shè)計方法？
對于5G、汽車自動駕駛、智能感知、語音交互、機器視覺和深度學習等系統(tǒng)開發(fā)者而言，大規(guī)模系統(tǒng)設(shè)計涉及到從IP/SoC設(shè)計、驗證仿真到封裝和板級設(shè)計的一系列復(fù)雜流程，這些挑戰(zhàn)首先對EDA工具提出了更高的要求。
在不久前Cadence公司舉辦的CDNLive 2019大會上，智能系統(tǒng)設(shè)計 （Intelligent System Design）戰(zhàn)略被設(shè)置為主題，其8個核心議題也反映出目前設(shè)計業(yè)的關(guān)切：先進工藝設(shè)計實現(xiàn)與Signoff、系統(tǒng)設(shè)計與驗證、模擬和混合信號設(shè)計、PCB設(shè)計與封裝、處理器IP、汽車電子解決方案及系統(tǒng)級仿真。而與往屆不同的是，本屆大會首次組織了一個“設(shè)計者展會”，邀請了Cadence在全球的32家產(chǎn)業(yè)伙伴，其中包括代工廠、系統(tǒng)公司、Tensilica算法及系統(tǒng)合作伙伴、汽車電子的合作伙伴，這也反映出EDA和芯片、系統(tǒng)設(shè)計在生態(tài)上的關(guān)聯(lián)愈趨緊密。
Cadence公司副總裁，中國及東南亞地區(qū)總經(jīng)理徐昀表示，基于客戶支持，Cadence目前在中國占據(jù)EDA市場領(lǐng)先地位。之前公布的一季度財報顯示，Cadence中國市場營收占全球10%以上，是全球第二大市場。中國也是Cadence投入最大也最期待的市場，這些投入包括成立亞太總部、研發(fā)中心和南京分公司等。在有關(guān)設(shè)計趨勢和方法的主題演講之后，CDNLive 2019技術(shù)評委會主席Nvidia公司鄭清源為本年度CDNLive的優(yōu)秀論文獲獎?wù)哳C獎。
設(shè)計驅(qū)動智能
Cadence總裁Anirudh Devgan指出，在人工智能時代下，要重新思考芯片底層設(shè)計和架構(gòu)，以此來最大程度優(yōu)化硬件性能。他認為，智能系統(tǒng)在芯片性能上關(guān)注的是模擬和數(shù)字的計算加速以及不同制程節(jié)點上的可靠性，在設(shè)備上關(guān)注的是電磁、熱等影響的合規(guī)以及安全軟件的吞吐量，而在智能性能上則關(guān)注終端設(shè)備的智能化以及突破性的用戶體驗。
數(shù)據(jù)正在成為市場的驅(qū)動力，諸如機器學習和深度學習、整合系統(tǒng)優(yōu)化、汽車及工業(yè)、5G和邊緣計算、分布式及云計算等這些應(yīng)用都是系統(tǒng)設(shè)計的主要推手。除了繼續(xù)基于核心的EDA和IP產(chǎn)品以及云資源確保精確的芯片設(shè)計外，Cadence正在將智能系統(tǒng)設(shè)計的服務(wù)范圍擴大到系統(tǒng)創(chuàng)新和廣泛的智能應(yīng)用上，通過計算軟件來構(gòu)建能力。
圖：Cadence的智能系統(tǒng)設(shè)計戰(zhàn)略
軟件定義芯片
清華大學教授魏少軍表示，就AI應(yīng)用而言，隨著應(yīng)用需求的不斷升級，深度學習的算法以及相應(yīng)的硬件架構(gòu)越來越多，在現(xiàn)有的包括ASIC、FPGA、CPU在內(nèi)的芯片種類中，還沒有能夠同時發(fā)揮出軟硬件雙重性能的，而能夠?qū)崿F(xiàn)這一要求的芯片類型將是軟件定義芯片，即通過算法和硬件設(shè)計的融合，獲得更小的延時、更高的能效和算力。
圖：軟件定義芯片與現(xiàn)有計算架構(gòu)芯片的關(guān)系
他認為，下一代芯片設(shè)計的重要方向是算法和硬件的協(xié)同設(shè)計，芯片智慧化的關(guān)鍵在于如何讓算法和軟件自動演進，雖然目前還沒有實現(xiàn)，但他相信基于這一設(shè)計理念的芯片未來幾年將會實現(xiàn)?！爸腔刍豢赡妫酒懔κ侵?，而軟件和算法是關(guān)鍵，但芯片智慧化目前還不夠，”魏少軍說，“我們需要探索新的芯片架構(gòu)，來正真實現(xiàn)智慧化，這會有一個過程，而現(xiàn)在業(yè)界已經(jīng)開始啟動?！?/div>
圖：AI芯片的演進趨勢
圖：芯片智慧化的實現(xiàn)方法
算法即芯片
與“軟件定義芯片”不謀而合，依圖科技創(chuàng)始人CEO朱瓏提出了“算法即芯片”的概念。依圖在今年5月發(fā)布的全球首款云端視覺推理AI芯片questcore（求索）就集成了依圖的視覺算法。在性能方面，一塊求索芯片能夠支持50路攝像頭智能視頻分析的算力，一臺1U服務(wù)器就可以支撐約200路攝像頭進行實時視頻全解析，其性價比是市面上最先進的英偉達方案的5到10倍。
圖：城市管理的智能分級趨勢
“這是芯片領(lǐng)域一次標志性的嘗試，也是依圖將‘算法與芯片設(shè)計強耦合’理念的一次成功落地，”朱瓏說。他認為智能密度是加速智能文明到來的關(guān)鍵。智能密度在宏觀維度上說，即單體智能要向群體智能進化，以智慧城市建設(shè)為例，攝像頭數(shù)量從1個提升到1萬個，那么可實現(xiàn)的應(yīng)用空間則會更加廣闊，才可以從可記錄、可識別的低階智能，發(fā)展到可關(guān)聯(lián)、可預(yù)測，甚至可規(guī)劃的高階智能；從微觀維度上，只有算力的大幅提升，才能帶來具有高性價比的基礎(chǔ)設(shè)施，就芯片而言，則是單位面積能實現(xiàn)的智能算力。所以，只有當芯片、算法、算力協(xié)同發(fā)展，才能推動智能密度的提升，這是基礎(chǔ)設(shè)施提升的關(guān)鍵，也是推動智能水平躍遷、加速智能文明到來的重中之重。
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