從達摩院十大科技趨勢看芯片產業的三大變革_風聞

來源：內容由公眾號半導體行業觀察（ID：icbank）原創，謝謝。

日前，阿里巴巴達摩院發佈了“達摩院2020十大科技趨勢”，預測了AI、芯片、雲計算以及量子計算等領域未來一年的方向，其中，芯片產業將迎來三大變革：新材料將會推動半導體器件革新、計算存儲一體化突破AI算力瓶頸和模塊化降低芯片設計門檻。

三個變化分別代表底層了基礎材料到體系結構再到設計模式，這都預示着芯片產業鏈將迎來一系列鉅變。

筆者認為，過去一年，阿里巴巴的芯片佈局就進入了快車道，阿里巴巴已成為芯片領域最大的黑馬。2019年，平頭哥先後發佈了全球首個性能突破7.0（7.1 Coremark/MHz）大關的RISC-V處理器玄鐵910，由SoC架構、處理器、各類IP、操作系統、軟件驅動和開發工具等模塊構成的“無劍”SoC平台和全球最高性能的 AI 推理芯片含光800。再加上阿里巴巴在應用生態、算法、軟件等方面的深厚積累，阿里對芯片產業有着很多其他廠商無法比擬的洞察力，因此，這份報告極具參考價值。

硅接近物理極限引爆新材料需求

材料科學是產業的支柱之一。過去幾十年裏，以硅為主要製造材料的芯片遵循摩爾定律，性能實現了質的提升，同時也推動了計算機產業的多次浪潮。但進入最近十年，受限於硅材料本身的特性，芯片產業發展突然失速。

達摩院認為，以硅為代表的半導體材料趨於性能極限，半導體產業的持續發展需寄望於拓撲絕緣體、二維超導材料等新材料，這意味着芯片將換上全新的引擎。

事實上，過去數十年半導體制造工藝的演進過程中，硅芯片層遭遇了多次挑戰。

在45nm的時候，二氧化硅的絕緣層的漏電達到了無法容忍的地步，但當時的產業界HKMG工藝，用high-k介質取代二氧化硅，把傳統的多晶硅—二氧化硅—單晶硅結構變成了金屬—high K—單晶硅的結構，讓晶體管可以繼續微縮。

標準晶體管與HKMG晶圓的對比

到了22nm的時候，溝道關斷的漏電也讓工程師們疲於應對，但胡正明教授推出的FinFET，突破了傳統MOSFET的限制，讓原本的源極和漏極之間的溝道變成板狀，將柵極與通道之間的接觸面積變大，這樣的話就可以將電子在源極和漏極之間的流動變得更可控。這個偉大的發明幫產業度過了又一個“難關”。

傳統平面晶體管和3D FinFET的對比

按照目前的發展趨勢來看，芯片工藝正在邁入接近物理極限的5nm，要進一步發展，就必須從根源上做出改變。

相關分析顯示，雖然FinFET的出現，解決了20nm工藝以下的漏電問題，但因為FinFET是一個3D結構，這就帶來了散熱的問題。那就意味着如果我們進一步縮小FinFET的晶體管尺寸，不但漏電問題會繼續出現，同時還會帶來自加熱（self-heating）和閾值平坦化（threshold flattening）等問題，為此探索新材料就成為了產業共識。這也是三星在今年五月份的晶圓製造論壇上宣佈在3nm的時候選擇GAA（gate all around）為下一代晶體管的原因。

值得一提的，除硅材料外，GAA晶體管還可以使用如InGaAs和鍺納米線等材料，藉助這些材料能讓晶體管中的電子更好的移動性。

GAA和FinFET的對比

台積電方面也表示，包括黑磷、硫化鉬、硫化鎢和鉍等在內的新型二維材料系統因為具有凡德瓦爾結合以及電子結構特性與原子層數或尺度、形貌密切相關等特性，他們將在3 nm節點以下的集成技術中扮演重要的角色。

另外，在材料方面，III-V族材料也有可能會代替傳統的硅作為晶體管的通道材料以提升晶體管的速度。因為有研究表明，銦鎵砷（InGaAs），砷化鎵（GaAs）和砷化銦（InAs）與FinFET和GAAFET的集成在更小的節點處表現出優異的性能；而鐵電等介電材料的引入可能會實現超陡的亞閾值坡度以降低晶體管的能耗；鈷也有可能會替代鎢和銅作互聯導線以增強穩定性和減緩信號延遲。

雖然下一代晶體管材料的選擇還未有最終定論，但用新材料造芯已經是不可逆的趨勢。

算力需求暴增推動芯片架構變革

人工智能在產學研各界的共同推動下，已經走出實驗室，進入大眾生活。但另一方面，人工智能的普及也帶了來芯片性能的挑戰。OpenAI發佈的一份分析報告表示，從2012年開始，AI訓練所用的計算量呈現指數增長，平均每3.43個月便會翻倍，那就代表着從2012年到現在，計算量擴大了300,000倍，這已經觸碰了傳統馮諾依曼架構的天花板。

馮諾依曼架構圖

所謂 “馮諾依曼瓶頸”，是馮諾依曼架構本身帶來的一些限制。如上圖所示，馮諾依曼架構的明顯特徵是將CPU與存儲器分開，計算單元是從內存中讀取數據，然後再將結果存回到內存。但這種架構在當初構建的時候，是假設CPU和內存速度接近，但後續的發展是CPU的性能提升速度遠遠超過了內存的性能提升，這就給兩者之間製造了一道“內存牆”。

達摩院明確提到了新架構的方向，即類似腦神經結構的計算存儲一體化架構，它將數據存儲單元和計算單元融合為一體，減少數據搬運，大幅提高計算效率。

圖靈獎得主、加州伯克利大學計算機科學教授DavidPatterson也曾表示：“隨着摩爾定律的終結，為了獲得更快性能的計算機，唯一方法就是改進計算機的設計或‘架構’——未來5至10年將出現計算機架構的黃金時代。”

針對達摩院提到的趨勢預測，復旦大學微電子學院教授韓軍表示，傳統架構的缺陷在人工智能等需處理海量數據的應用中表現得最為明顯，芯片算力完全受制於訪存帶寬，同時總體功耗因計算與存儲之間的高帶寬數據流動而急劇飆升，將數據存儲和計算相融合，是解決這一困境的重要途徑。

清華大學長聘教授尹首一也對該方向表示認可，他認為，目前存儲器芯片的發展速度遠低於處理器芯片的發展速度，兩者之間的代差不斷拉大，拉近計算部件與存儲部件的距離是解決該問題的根本手段。

而這種架構其實經歷了幾十年的演進。把時間軸撥回幾十年前，John Backus曾提出了用沒有儲存器和地址寄存器的架構模型applicative machine來解決存儲問題。雖然這並沒有成為解決問題的答案，但推動了產業界開始探索克服馮諾依曼瓶頸的方法。從多級存儲架構、新興存儲、更大帶寬、3D封裝和接近計算，發展到近代將計算放到存儲內的“存內計算”。後者作為一種類似於人腦的模型，能將數據單元和存儲單元融為一體，不但減少了數據的搬運，還極大地提高了計算並行度和能效。

存內計算架構圖

正因為有如此多的優勢，存內計算在近年來獲得了產業界的高度關注。例如台積電正在推廣基於ReRAM的存內計算方案、IBM的相變存儲存內計算、獲得軟銀投資的Mythic推廣的Flash方案，還有本土的知存和閃億也是這個領域的新玩家，存內計算的熱情被AI徹底點燃。

可以肯定的是，在技術逐漸成熟以及應用需求的同時驅動下，計算存儲一體化的芯片會加速落地。

行業的嬗變催生新的芯片設計方法論

在集成電路產業，隨着應用市場的改變，推崇新的架構和新的材料毫無疑問是解決相關問題的根本。但過往的經驗説明，這些根本上的改變是不可能一蹴而就的。這就讓在現有條件下做一些新的改變，以滿足當前的多種需求變得尤為重要。

現在的系統廠商大舉殺入芯片產業與物聯網的興起，正在推動產業做相應的改變。

其實回看集成電路的發展，是從最初的IDM發展而來到的，當初幾乎每個大型廠商都有自己的芯片設計團隊和晶圓廠。但後來隨着芯片技術的演進、以台積電為代表的晶圓代工的出現和一大波芯片設計公司的面世，那些原本有自己芯片公司的系統廠開始將自己的相關業務拆分，這就奠定了當下芯片公司設計芯片、台積電生產芯片和應用公司使用芯片的格局。

然而進入最近幾年，隨着Arm這些IP廠商、EDA軟件和代工廠的發展成熟，還有系統廠為了打造差異化的芯片、加上物聯網的流行，這就使得整個科技產業開始走上“復古”之路。以蘋果、華為、三星和阿里巴巴為代表，一大波系統廠商開始涉足芯片設計。再加上物聯網的巨大吸引力，讓很多廠商希望能夠快速打造適用的芯片。

達摩院提到，未來芯片不僅要解決算力問題，還要滿足AIoT場景下快速迭代、定製化設計的需求，這將催生全新的芯片設計方式，基於芯粒（Chiplet）的模塊化設計方法可以取代傳統購買IP設計芯片的方式，讓芯片設計變得像搭積木一樣快速。

Chiplet是一項源自於DARPA CHIP（Common Heterogeneous Integration and IP Reuse Strategies）的可複用設計技術，旨在實現高靈活性、高性能和低成本的硅片複用。正是設計芯片之前預先做好一些能實現如數據存儲、計算、信號處理和數據流管理等功能的特定模塊，然後通過先進的封裝技術將這些模塊像搭積木一樣集成到一起來打造SoC。

藉助這種技術，不但可以讓SoC在集成的時候，可以選擇不同工藝節點的模塊，也可以在架構和商業模式上有更多的靈活性。更重要的是，對於芯片開發者來説，Chiplet的出現降低了他們入門門檻，並加速了他們的設計，因為上述模塊都是經過驗證的，這樣就免去了他們的很多流程。

這意味着，大企業研發芯片、小企業用芯片的結界將被打破，任何企業都可以設計自己的專屬芯片。這背後是市場需求的變化，尹首一認為，“傳統芯片設計產業模式以追求量大面廣為目標，未來，小步試錯、快速迭代會是芯片企業的核心訴求。”

中科院計算所研究員包雲崗表示：“開源芯片、敏捷設計、Chiplet等一系列新的芯片設計方法與模式已快速發展並相互融合，這將直接提高芯片模塊的複用度，從而縮短芯片設計週期、降低芯片設計成本。”

據悉，AMD的EPYC處理器已經使用了該技術，包括Intel、Xilinx、平頭哥等芯片設計企業和台積電等晶圓代工廠也正在加大投入。當然，作為一項正在快速發展的新技術，Chiplet也需要面對如不同模塊之間互聯標準化不統一、EDA工具的不完善以及可製造性和可測試性等多樣化的挑戰。

除了Chiplet以外，芯片產業近兩年還有一個火遍全球的技——RISC-V。達摩院認為，RISC-V開源指令集及其相應的開源SoC芯片設計、以Chisel為代表的高級抽象硬件描述語言和基於IP的模塊化模板化的芯片設計方法，正在推動芯片敏捷設計方法與開源芯片生態的快速發展，越來越多芯片企業開始嘗試開源硬件架構進行設計。

半導體產業數十年經歷了多輪變革，現在已經來到了一個新的節點。新材料、新架構、新設計方式的集體湧現正在撬動全產業鏈的變革，雖然，未來總是充滿未知，但我們已經可以從達摩院2020十大科技趨勢中，窺見科技產業新十年的發展方向。