美國投入15億美金投入“電子產(chǎn)業(yè)振興計劃”，以應對中國的崛起

 美國國防部(DoE)正積極推動(dòng)一項22億美元的“電子產(chǎn)業(yè)振興計劃”(ERI)計劃，以扶植廣泛的電子產(chǎn)業(yè)研究。據日前一場(chǎng)ERI高峰會(huì )(ERI Summit)的發(fā)言人指出，盡管摩爾定律(Moore’s Law)的腳步放緩，但由于各種因應CMOS微縮的替代方案推陳出新，芯片領(lǐng)域仍將持續進(jìn)展。

為了因應業(yè)界面臨的兩項共同挑戰——摩爾定律的式微以及中國的崛起，預計在未來(lái)五年內，美國將陸續為ERI的各項研究計劃投入價(jià)值15億美元的經(jīng)費。

美國國防部系統工程副助理部長(cháng)Kristen Baldwin說(shuō)：“我們希望調整業(yè)界的共同需求，以挑戰中國成為下一代半導體產(chǎn)業(yè)領(lǐng)導者的期望。此外，美國國防部希望能扭轉威脅當今半導體生態(tài)系統的發(fā)展態(tài)勢，同時(shí)降低半導體技術(shù)的障礙。”

美國白宮提出22億美元用于資助一項為期五年的計劃，其目標有四：為ERI等各種研究計劃提供更多資金、為軍事和商業(yè)用戶(hù)建立聯(lián)合創(chuàng )新中心、擴大政府取得可靠芯片供應的來(lái)源，以及從人工智能(AI)處理器、精確導航與頻率芯片到電子戰等領(lǐng)域加速軍事現代化計劃。

美國國防部將于8月宣布其首座芯片創(chuàng )新中心，將用于打造快速、安全的芯片設計。目前正積極透過(guò)集思廣義尋求新方法，以確保并驗證可靠的芯片供應，“促進(jìn)安全標準作為數據服務(wù)和醫療電子等領(lǐng)域的（商業(yè)）差異化因素”。

目前，美國軍方缺少可靠的14納米(nm)工藝技術(shù)和2.5D芯片封裝來(lái)源，但這兩種技術(shù)已廣泛用于高階商業(yè)產(chǎn)品。

國防部先進(jìn)研究計劃署(DARPA)負責ERI計劃的William Chappell說(shuō)：“這是自貝爾實(shí)驗室(Bell Labs)發(fā)明晶體管以來(lái)，國防部第一次無(wú)法取得最新技術(shù)。這一機制被打破了，我們必須盡快使其結合在一起。”

英特爾(Intel)的一位高層表示，政府對于無(wú)法確保安全的可靠來(lái)源設下了太多限制，例如要求所有的晶圓廠(chǎng)人員都必須是美國公民。格芯(Globalfoundries)的一位經(jīng)理則指出，目前在紐約廠(chǎng)的14nm工藝與三星(Samsung)之間仍在一些難以解決的業(yè)務(wù)糾結。

Mentor Graphics首席執行官Wally Rhines表示，商業(yè)用戶(hù)并不想為EDA供應商目前可提供的安全特性付出代價(jià)。“要改變這種情況可能還得費一番功夫。”

在產(chǎn)出科學(xué)與工程學(xué)的畢業(yè)生和博士學(xué)位方面，中國均處于全球領(lǐng)先地位，但在引用技術(shù)論文方面仍然落后于美國。不過(guò)，Rhines和Chappell都坦言中國政府在扶植半導體產(chǎn)業(yè)方面斥資百億美元，這是美國政府所不及之處。

Rhines在一次采訪(fǎng)中告訴Chappell：“我們必須更智能的執行任務(wù)，并找到對的問(wèn)題，因為我們永遠趕不上（中國）的龐大投資資金，所以必須以現有資源做更多的工作。”

Rhines強調，中國扶植半導體產(chǎn)業(yè)的龐大投入較美國更高得多...

從芯片藍圖看未來(lái)的“嚴峻考驗”

Alphabet董事會(huì )主席John Hennessy直接點(diǎn)出在設計未來(lái)處理器時(shí)將會(huì )面對的問(wèn)題，他形容“那是一項十分嚴峻的挑戰”。

“我們目前所使用的技術(shù)在本質(zhì)上缺乏效率，而且隨著(zhù)時(shí)間的進(jìn)展還會(huì )更加嚴重。”Hennessy詳述Denard微縮理論的終結以及諸如高速緩存等基本概念的局限。“誰(shuí)知道我們有一天還得放慢微處理器的速度或關(guān)閉核心，才不至于使其過(guò)熱呢？這是在10年前或20年前沒(méi)人會(huì )相信的事。”

例如，他指出，工程師也許“可以打造一款功耗為295W的96核心4.9GHz處理器，但即使是在大型數據中心，也必須設法排除大量的熱。所以，如果你需要保持在200W或更低功耗，也許你只能承擔得起65核心或甚至更低核心的作業(yè)。”

Hennessy呼吁采用一種全新的硬件、軟件和設計工具途徑。“更快速地執行以及重塑自我是唯一的前進(jìn)方向。”

具體來(lái)說(shuō)，他呼吁特定應用的專(zhuān)用處理器——即加速器——應該以其所服務(wù)的特定領(lǐng)域語(yǔ)言和算法共同開(kāi)發(fā)。圖像和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )加速器是第一批獲得動(dòng)能的新芯片。他并補充說(shuō)，他們需要配合專(zhuān)有的編程工具，如OpenGL (圖像)、TensorFlow (深度學(xué)習)和P4(通訊)等。

此外，“我們還需要在設計成本方面取得突破，就像在1980與1990年代時(shí)一樣…我們已經(jīng)取得合成的能力了…想象有一天完成一項項目時(shí)在硬件開(kāi)發(fā)所花的時(shí)間就像軟件開(kāi)發(fā)一樣…。”

Hennessy告訴與會(huì )者，我們需要更快速地執行并重塑自我

Nvidia首席科學(xué)家Bill Dally同意這個(gè)看法。他說(shuō)：“摩爾定律已死，加速器就是未來(lái)！”他舉例說(shuō)明自己曾經(jīng)協(xié)助設計一款加速器用于基因測序的效率，以及Nvidia最新的GPU——即如今包括多重乘積數組的張量核心，可用于加速深度學(xué)習任務(wù)。

通常，設計應該先將工作負載映像到硬件，并留意數據位置等問(wèn)題。他并補充說(shuō)，硬件則應該采用一連串的加速器區塊來(lái)完成特定任務(wù)。

英特爾首席技術(shù)專(zhuān)家Mike Mayberry在另一場(chǎng)主題演講中賦予摩爾定律一個(gè)更加精確傳神的比喻。“摩爾定律是有關(guān)每功能成本更低的整合，而且仍在持續進(jìn)行中——但我們無(wú)法再采用這項技術(shù)來(lái)實(shí)現這一目標了。”他指的是新的材料、組件和封裝方法。他將x86等通用處理器描述為海洋，而加速器則是“必須足夠大的島嶼”，才足以為其所衍生的技術(shù)帶來(lái)生機。

Hennessy表示，英特爾的x86處理器性能越來(lái)越低于摩爾定律預測

斥重資投入先進(jìn)研發(fā)計劃

DARPA在此次活動(dòng)中宣布為40多項研究計劃提供超過(guò)3.2億美元的贊助，其中有許多是相對較小的大學(xué)研究計劃。但整體而言，業(yè)界高層都看好這些研究計劃，但有些人指出，他們需要加快行動(dòng)速度，才能獲得更多資金，并且更加清楚結果如何導入商用化產(chǎn)品的路徑。

3DSoC計劃獲得了最高約6,100萬(wàn)美元，用于開(kāi)發(fā)一種打造更快速組件的方法——讓組件速度較當今以7nm晶圓產(chǎn)線(xiàn)生產(chǎn)2.5D堆棧更快50倍的方法。該研究團隊將試圖在晶圓上整合史丹佛大學(xué)(Stanford University)的低溫碳納米管FET與麻省理工學(xué)院(MIT)開(kāi)發(fā)的非揮發(fā)性電阻式RAM內存，該晶圓采用Skyworks明尼蘇達州晶圓廠(chǎng)的90nm工藝制造。

如果成功了，它們將展現可觀(guān)的組件良率——結合可重用的工藝設計套件和喬治亞理工學(xué)院(Georgia Tech)的EDA流程。但其最大的挑戰在于使上層組件在CMOS兼容工藝中保持400°C以下，其中包括1000°C的退火步驟。

另一項名為FRANC的計劃則著(zhù)眼于打造新一代內存，使其較現有的嵌入式SRAM和DRAM速度更快，也更密集。它們將用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理器版本。

美國伊利諾伊大學(xué)(University of Illinois)、Globalfoundries和Raytheon Missile Systems則將獲得830萬(wàn)美元，共同開(kāi)發(fā)基于MRAM的處理器；應用材料(Applied Materials)公司將與Arm合作，進(jìn)行一項價(jià)值670萬(wàn)美元的RAM相關(guān)計劃；而HRL Labs也獲得了340萬(wàn)美元，用于研發(fā)基于憶阻器的芯片。

美光(Micron)先進(jìn)運算副總裁Steve Pawlowski表示，“當今的內存技術(shù)是在1960-1970年代開(kāi)發(fā)的——它們需要經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的發(fā)展。”因此，該公司將致力于研究一種采用系統級封裝(SiP)的DRAM計劃。

“啟動(dòng)一個(gè)DRAM單元需要1.25皮焦耳/位的功耗，而且這一數字并不會(huì )再降低了——它已經(jīng)達到底線(xiàn)了。”他補充說(shuō)，美光研究了多種融合內存與運算的途徑，包括將智能加進(jìn)感測放大器中。

Nvidia則憑借軟件定義硬件的計劃取得了2,270萬(wàn)美元的資助。該計劃目標在于定義能作業(yè)于密集或稀疏矩陣的可重配置運算數組。

英特爾和高通(Qualcomm)分別獲得了450萬(wàn)美元和200萬(wàn)美元，積極打造可重配置的處理器技術(shù)。Systems and Technology Research獲得550萬(wàn)美元，用于開(kāi)發(fā)基于數據的實(shí)時(shí)編譯程序。

3DSoC計劃目標是將碳納米管FET與ReRAM整合于90nm基板上

另一項計劃目標在于提供低功耗的加速器SoC，它大致上分為兩個(gè)主要項目。亞利桑那州立大學(xué)(Arizona State)獲得1,740萬(wàn)美元，與Arm合作開(kāi)發(fā)軟件定義無(wú)線(xiàn)電芯片。IBM則獲得1,470萬(wàn)美元，用于為自動(dòng)駕駛車(chē)定義編程加速器的方法。

編程的復雜性一直困擾著(zhù)前端、高度平行的芯片。DARPA計劃經(jīng)理Tom Rondeau在早期的軟件定義無(wú)線(xiàn)電計劃中采用了IBM的Cell微處理器架構。他說(shuō)，這種多核心芯片“讓我們感到振奮......但（因為缺乏工具）我們花了很長(cháng)時(shí)間才搞清楚如何使用......而當問(wèn)題解決時(shí)，英特爾已經(jīng)開(kāi)發(fā)出新的處理器了，但我們也知道了他們的工具。”

DARPA在設計自動(dòng)化大會(huì )(DAC)發(fā)布了兩項與EDA相關(guān)的計劃。Cadence獲得最高的2,410萬(wàn)美元，使用機器學(xué)習設計用于模擬、封裝和電路板的自動(dòng)布局產(chǎn)生器。

Arm、加州大學(xué)圣地亞哥分校(U.C. San Diego)和高通則將參與一項耗資1,130萬(wàn)美元的計劃，利用機器學(xué)習為數字芯片設計開(kāi)放來(lái)源的自動(dòng)布局產(chǎn)生器。明尼蘇達大學(xué)(University of Minnesota)則獲得530萬(wàn)美元，用于設計類(lèi)似的模擬電路工具。

DARPA還介紹了幾個(gè)即將完成的半導體研究計劃最新進(jìn)展，并表示將在今年秋季發(fā)布一些新的計劃及其成果。