硅正在接近极限,芯片未来靠什么?|半导体行业

2019-10-27 01:39 来源:未知

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如果我们的电子产品想要变得更小更快,就需要技术上的进步。

“摩尔定律已死,人工智能万岁!”(Moore’s Law is dead, long live AI.)。这是半导体产业最近的一个新口号,就从日前于美国西部半导体展(Semicon West 2018)中一场由应用材料(Applied Materials)赞助的全天活动上响起。

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应材新市场与联盟事业群资深副总裁Steve Ghanayem表示,“半导体工艺节点的时代列车即将迈入尾声。接下来,从材料到组件——硬件、软件与系统——都必须以全新途径展开更多的合作。”Steve Ghanayem原来负责应材的晶体管和互连部门,目前则致力于寻找收购和结盟的机会,协助该公司朝向摩尔定律(Moore’s Law)以外的方向进展。

我们生活在一个由计算机电路驱动的世界。现代生活依赖于半导体芯片和硅基集成电路上的晶体管,它们可以开关电子信号。大多数晶体管使用丰富而廉价的硅元素,因为它既可以阻止也可以允许电流流动,它既是绝缘体又是半导体。

当然,摩尔定律还没有完全消失;对于几家公司来说,朝向更小型芯片的竞赛也仍持续进行中。

直到最近,挤压在硅芯片上的微型晶体管每年的体积都缩小一半。它造就了现代数字时代,但这个时代即将结束。随着物联网、人工智能、机器人技术、自动驾驶汽车、5G和6G手机这些计算密集型工作的问世,科技的未来岌岌可危。那么接下来会发生什么呢?

在Semicon West的专题演讲中,应材首席执行官Gary Dickerson表示,该公司不久将发布新的晶体管材料,它能将漏电流降低三个数量级以上。对于芯片制造商而言,这项消息几乎就像2007年英特尔在高k金属闸方面取得进展一样重要。但是,今天这样的进展只会影响到规模越来越小的设计社群和公司。

什么是摩尔定律?

根据人工智能内存处理器芯片设计公司Syntiant首席执行官Kurt Busch估计,7纳米芯片投片大约要花1亿美元,而从投片到第一款芯片产出大概要拖延到4个月的时间。“只有很少的公司能负担得起这样庞大的金额。而像我们这样的一家新创公司,可没办法负担1亿美元的天文数字。”

摩尔定律是计算能力的指数增长。早在1965年,英特尔联合创始人戈登·摩尔就观察到,一英寸计算机芯片上的晶体管数量每年翻一番,而成本则减半。现在,这个时间是18个月,而且越来越长。事实上,摩尔定律不是定律,只是一个为芯片制造商工作的人的观察结果,但增长的时间意味着未来的密集计算应用可能受到威胁。

不久前才离开高通的服务器处理器架构师Dileep Bhandarkar说:“我越来越不那么热衷于最新的工艺节点了。它们对于像高通这样的公司十分有利,但并不适用于其他所有人。”

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伯克利大学荣誉教授David Patterson表示,“我认为这大概就是摩尔定律终结的情况了。”他指出,台积电的晶体管成本持平,英特尔也在致力于生产10nm芯片,“而有95%的架构师认为未来都脱离不了专用处理器。”Patterson曾经参与Google TPU的设计。

摩尔定律已死?

最近才退休的前英特尔资深微技术影专家Yan Borodovsky则期望能从摩尔定律传承火炬至AI,使其成为指引半导体产业未来道路的一盏明灯。

没有,但是速度太慢了,硅芯片需要帮助。英国半导体应用公司Catapult的首席执行官Stephen Doran说:“在越来越多的需要提高速度、减少延迟和光检测的应用中,硅正在达到其性能的极限。”

他说:“我认为超越当今冯·诺伊曼(von Neuman)的架构将因‘超越摩尔定律’(more than Moore)而受益。例如,忆阻器交叉开关可望成为神经形态运算的基本组成部份……超越摩尔定律的世界很可能是关于你可以在特定区域放置多少种类的突触以及他们有多么复杂…。”

然而,他认为现在谈论硅的替代物还为时过早。他补充称:“这意味着硅将被完全取代,这在短期内不太可能发生,很可能永远不会发生。”

应材准备发布可大幅降低漏电的晶体管材料

Imagination Technologies营销传播副总裁David Harold表示:“至少在2025年之前,摩尔定律式的业绩提升仍有潜力。直到20世纪40年代,硅仍将主导芯片市场。”

为嵌入式系统打造超级计算机

计算机的第二个时代即将到来

致力于宣传所谓“新认知时代”(a new cognitive era)的IBM认知解决方案暨研究资深副总John Kelly III表示,支持包括AI的2兆美元业务决策,就建立在1.5兆美元的IT业务之上。

仔细研究硅晶体管问题非常重要;作为一个概念,它并没有“死亡”,但是它已经超过了它的顶峰。Rambus内存和接口部门首席科学家Craig Hampel表示:“摩尔定律专门指的是由半导体制造的集成电路的性能,而且只记录了过去50多年的计算。”

Kelly说:“我经历过摩尔定律的早期阶段,但现在发生的一些事情将真正改变这个世界,这些都与人工智能有关……这将带来50年或更久的技术创新,并将推动我们的半导体产业继续向前发展。”

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IBM最近为美国政府研究人员打造了13mW Summit系统,这是第一台专用于处理AI任务的超级计算机,其中并搭载部份的辉达 GPU。Kelly说:“你不会再看到其他的传统超级计算机了——因为它们将在未来的运算中融入AI……。”

“人类对计算需求的增长趋势可追溯到算盘、机械计算器和真空管,并可能远远超出半导体,包括超导体和量子力学。”

事实上,机器学习的一大挑战在于推动推论工作,以及最终在网络边缘为功耗受限的处理器进行训练任务。对于像百度、Facebook和Google等巨擘而言,采用当今的GPU可能要花数周的时间才能完成训练模型任务,这可说是个梦魇。

超越硅是一个问题,因为未来的计算设备将需要更加强大和灵活。Harold说:“日益增加的计算问题是,未来的系统将需要学习和适应新的信息。它们必须‘像大脑一样’。再加上芯片制造技术的转型,它们将为计算创造革命性的第二个时代。”

Syntiant的Busch说:“我们将在五年内看到边缘开始执行一些训练。一开始先在数据中心处理神经网络的前几层,而最后几层则在边缘处理——这是不可避免的。”

什么是冷计算?

AI将成为许多产业领域的性能驱动力。针对以30格/秒速率进行高解析视讯串流进行AI处理,大约需要每秒9.4TFLOS的运算效能。Nvidia首席科学家Bill Dally在主题演讲中表示,自动驾驶车将会需要许多像这样的高性能摄影机。

一些研究人员正在研究用更少的能量获得高性能计算机的新方法。“数据中心或超级计算机的冷运行可以带来显著的性能、功耗和成本优势。”Hampel说。

IBM的Kelly宣传认知运算时代来临

微软的Natick项目就是一个例子,作为该项目的一部分,一个巨大的数据中心沉入了苏格兰奥克尼群岛海岸,但这只是一小步。进一步降低温度意味着漏电流更少,晶体管开关的阈值电压更低。

从材料到算法全面思考AI

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随着AI设下了更积极的新性能目标,业界也提出了实现这些愿景的新技术方向,包括在新材料、工艺、电路、架构、封装和算法方面的研究。简言之,必须为AI重新思考每一件事。

Hampel说:“它减少了延伸摩尔定律的一些挑战。”他补充说,对于这些类型的系统来说,自然的操作温度是77K的液氮。“大气中含有丰富的氮,以液态形式收集相对便宜,而且是一种有效的冷却介质。我们希望,在内存性能和功耗方面,或许能再延长4~10年的时间。”

加州大学洛杉矶分校电子工程学系教授Jason Woo说:“我们一直在考虑将MRAM或ReRAM作为闪存的替代方案……但是,AI为采用新兴内存与不同材料的交叉架构开辟了新的亮点,可用于实现更多的线性模拟微缩,就像可编程的忆阻器一样。”

什么是化合物半导体?

Woo及其研究团队一直在探索整合逻辑功能的三端比内存数组。这是Syntiant和Mythic等新创公司以及IBM研究人员希望用于AI加速器的新型编程组件。

下一代半导体由两种或两种以上的元素组成,这些元素的特性使它们比硅更快、效率更高。这是“机会”,它们已经在使用,并将有助于创建5G和6G手机。

由于AI工作负载的平行本质,也为封装技术带来了绝佳机会。为数据中心进行训练提供全光罩芯片设计的新创公司Cerebras Systems首席技术官Gary Lauterback说,我们不应该局限于单芯片设计,封装方面也有很大的潜力,可以克服在Denard微缩中遇到的瓶颈。

Doran说:“化合物半导体结合了元素周期表中的两种或多种元素,例如镓和氮,形成氮化镓。”他解释说,这些材料在速度、延迟、光检测和发射等方面都优于硅,这将有助于实现5G和自动驾驶汽车等应用。

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