技術(shù)需求日新月異，作為IC設計界每年一次的Tech Shanghai IC設計論壇3月29日在上海長(cháng)榮桂冠酒店成功舉辦，吸引了上百名高智商的工程師出席了此次論壇，和國內外一流的講師一起討論了正反向設計、專(zhuān)利布局、物理實(shí)現、AI芯片的需求，CPU架構的安全與能耗、SoC安全、數字接口測試等方面的設計難題。電子設計模塊
去年，全球芯片行業(yè)的收入達到了4122億美元，創(chuàng )下了有史以來(lái)的新高。
很多的調研機構報告也顯示，為了迎頭趕上自動(dòng)化系統、大數據以及機器學(xué)習驅動(dòng)的數字業(yè)務(wù)，大約有85%的芯片供應商都需要新的人才類(lèi)型。然而，其中有77%的業(yè)者都表示人才短缺。
技術(shù)需求日新月異，作為IC設計界每年一次的Tech Shanghai IC設計論壇3月29日在上海長(cháng)榮桂冠酒店成功舉辦，吸引了上百名高智商的工程師出席了此次論壇，和國內外一流的講師一起討論了正反向設計、專(zhuān)利布局、物理實(shí)現、AI芯片的需求，CPU架構的安全與能耗、SoC安全、數字接口測試等方面的設計難題。
同時(shí)，這次論壇還首次引入了現場(chǎng)直播，方便不能到現場(chǎng)的朋友也不錯過(guò)論壇的精華（論壇視頻回放也在整理之中）。
上午場(chǎng)花絮
“蛻變-從反向到正向的跨越式突破”
無(wú)論是海歸、還是本土創(chuàng )業(yè)者，在開(kāi)始設計IC時(shí)都需要參考，然后再進(jìn)而轉化成自己的思想。如何從反向設計跨越式突破到正向設計，從產(chǎn)品的學(xué)習者、模仿者蛻變成為創(chuàng )新者、領(lǐng)跑者是大家都在探索的問(wèn)題？
芯愿景副總經(jīng)理石子信先生分享了公司實(shí)現以上蛻變需要的關(guān)鍵技術(shù)：知識產(chǎn)權分析及設計規避技術(shù)、版圖重新設計及優(yōu)化技術(shù)、單元建庫及庫驗證技術(shù)、數字電路的RTL代碼還原（基于BoolSmart）、嵌入式代碼/ASIC/FPGA的互相轉換技術(shù)等。
他分享了反向分析再設計產(chǎn)品的關(guān)注點(diǎn)。
以及公司分析競爭對手產(chǎn)品的哪些參數？
參數之后，重要的就是獲取芯片的設計思想。
石總舉了去年聯(lián)發(fā)科和博通的專(zhuān)利戰的例子，起先博通在美國起訴聯(lián)發(fā)科，聯(lián)發(fā)科為了應戰，就分析了自己的專(zhuān)利地圖，在中國大陸和臺灣地區反訴博通，最后雙方和解。
而專(zhuān)利侵權規避，首先則要全面透徹的了解專(zhuān)利技術(shù)原理，用不同的技術(shù)手段進(jìn)行創(chuàng )新規避設計。
石總表示公司的專(zhuān)利分析部門(mén)每年會(huì )讀上千份專(zhuān)利，目前很多專(zhuān)利本身就有漏洞，也有一些專(zhuān)利代理人本身不夠專(zhuān)業(yè)——代理人一般對專(zhuān)利流程很清楚，但是對技術(shù)本身了解不夠深，對需要保護的范圍了解不夠。
新愿景可利用專(zhuān)利權人撰寫(xiě)的缺陷等進(jìn)行規避設計，運用侵權判定原則進(jìn)行規避設計等，申請一個(gè)專(zhuān)利的價(jià)格不到一萬(wàn)塊。
最后，小結一下：
“8位成本32位性能”到“超高性能”的計算架構
AI和安全是中天微關(guān)注的兩個(gè)非常重要的方向。中天微CPU研發(fā)部資深技術(shù)專(zhuān)家陳晨在《快速演進(jìn)的C-SKY嵌入式CPU架構》的演講中指出。
在智能監控領(lǐng)域，中天微有支撐大華股份，基于深度學(xué)習的視頻結構化描述和識別技術(shù)是下一代視頻監控的核心技術(shù)。
安全技術(shù)多層次，全方位的安全引擎。也有不同的防護等級。
目前國內唯一一家可以提供抗物理攻擊技術(shù)的處理器。且獲得了EAL4+、銀聯(lián)芯片安全驗證、國密二級、FIPS等各項金融級別的安全認證。
“數字后端設計工具助力迎接AI芯片性能挑戰”
AI芯片作為一種專(zhuān)用的加速芯片被推到大眾面前，從硬件層面大幅提高了機器學(xué)習算法，特別是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法在實(shí)際應用中的性能。(演講中的AI不引起歧義的話(huà)，都是指機器學(xué)習。)
AI性能方面的挑戰，Cadence公司資深產(chǎn)品技術(shù)經(jīng)理鄧立群分享了兩點(diǎn)：
一個(gè)是能效。最重要的就是從算法方面著(zhù)手。有人降低精度，壓縮數據，以此來(lái)降低功耗。有人通過(guò)分析能量消耗在哪些地方，發(fā)現訪(fǎng)存的能效最大，所以很多人就用了片上內存，或分布式內存。
二是吞吐量。這是整體數據進(jìn)出數量。GPU本身吞吐量很高，到了AI芯片，結合神經(jīng)算法，數據流處理是高度結構化運算。
Cadence數字后端設計工具針對AI芯片的特點(diǎn)和設計需求，從降低功耗、提高容量、壓縮面積、層次化結構化設計等各方面提供有針對性的解決方案，助力AI芯片設計團隊突破挑戰，更快收斂到預期的性能目標。
IP共享平臺助力IC設計創(chuàng )新
無(wú)處不在的AI，大大帶動(dòng)了IP市場(chǎng)的發(fā)展。面向行業(yè)應用的IC個(gè)性化設計需求激增，從而帶來(lái)對IP核的大量需求，如何找到合適的IP已經(jīng)成為一大難題。
中科院微電子所—集成電路IP共享平臺智能感知研發(fā)中心副主任辛衛華，向大家介紹的IP共享平臺，重點(diǎn)圍繞IoT相關(guān)應用，匯集IP信息資源，提供應用解決方案；平臺設有IP信息檢索、IP在線(xiàn)驗證、IP應用方案、行業(yè)資訊等板塊，為廣大在IoT、云計算、人工智能等信息產(chǎn)業(yè)的帶動(dòng)下，集成電路行業(yè)發(fā)展迅猛，用戶(hù)提供IP檢索、選型、在線(xiàn)仿真等多元化服務(wù)，助力IC設計創(chuàng )新。
他分享道，IP公司都喜歡做通用IP——這也時(shí)為什么接口IP能做這么好的原因？但是IC差異化要求高的時(shí)候，就會(huì )遇到麻煩。另外，IP的服務(wù)也很重要，調試有bug是再正常不過(guò)了，所以IP公司不可能把產(chǎn)線(xiàn)拓展的太寬，錢(qián)和精力和資源都要和成本所平衡。
