5G芯片論壇：5G推動IC產(chǎn)業(yè)“量質(zhì)同升”

齊旭

10月15日，由中國半導體行業(yè)協(xié)會、中國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院主辦，中國半導體行業(yè)協(xié)會集成電路設(shè)計分會承辦的第三屆全球Ic企業(yè)家大會5G芯片分論壇在上海舉辦。分論壇上，與會專家就5G、AI等新一代信息技術(shù)對芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展的驅(qū)動作用進行了深入探討。

2020年是中國集成電路產(chǎn)業(yè)風起云涌的一年。這一年，5G商用，電子信息產(chǎn)業(yè)對AI和IoT技術(shù)有了新的期許，中國集成電路產(chǎn)業(yè)也有了新的思考。隨著通信技術(shù)的發(fā)展，萬物互聯(lián)已成大勢所趨。從工業(yè)、汽車、醫(yī)療，到城市和家庭，集成電路產(chǎn)業(yè)擁有萬億級的藍海市場，從局域到廣域，5G、AI和IoT技術(shù)為集成電路產(chǎn)業(yè)帶來了新風口。

如今，有越來越多的芯片企業(yè)將AI、5G視為基礎(chǔ)技術(shù)，筑牢基礎(chǔ)技術(shù)核心能力，牢牢把握傳感器、存儲、SoC等核心技術(shù)能力，從競爭的邊緣地帶走向量產(chǎn)、走向成熟。

我國人工智能芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景可期。海量數(shù)據(jù)和豐富的應用場景，成為我國人工智能芯片產(chǎn)業(yè)重要的“助燃劑”。目前，我國人工智能在圖像識別、語音識別等算法和應用領(lǐng)域取得階段性成果，涌現(xiàn)出一批創(chuàng)新型企業(yè)。在云端訓練和推理芯片領(lǐng)域，以百度、阿里、華為、寒武紀、比特大陸等為代表的國內(nèi)企業(yè)，已陸續(xù)發(fā)布多款代表性芯片，并實現(xiàn)應用。設(shè)備端推理芯片方面，新興創(chuàng)業(yè)芯片公司較為集中，未來市場將形成激烈競爭格局，產(chǎn)品性能和功耗可與海外同類產(chǎn)品相匹敵。

5G推動芯片“量質(zhì)同升”?；鶐酒?、射頻收發(fā)器芯片及射頻前端芯片等集成電路芯片和元器件為5G通信提供了基礎(chǔ)性支撐。以射頻前端芯片為例，射頻前端芯片是移動通信設(shè)備的核心器件之一。受益于5G新基建的帶動，5G通信芯片的需求大幅增加。

○專家觀點

上海燧原科技有限公司AI處理器部門設(shè)計總監(jiān)馮闖：

算力普惠為AI算力架構(gòu)帶來更多機會

算力的增長、數(shù)據(jù)的積累和新算法的出現(xiàn)，推動著AI計算的進步。首先是多精度，以滿足云端業(yè)務多種多樣的需求;其次是高算力，通過高速互聯(lián)技術(shù)提升算力規(guī)模，使客戶更早接觸到更高級別的算力。因此，AI芯片需要支持靈活編程，支持不斷發(fā)展的模型和新的算法，支持更多的融合操作，支持從標量、向量、矩陣到張量不同顆粒度的計算。然后要兼顧高層次顆粒度操作的抽象封裝性能，以及低層次操作的靈活性。最后還要支持高并行，不僅是多核、多芯片的并行，還包括高效的數(shù)據(jù)流和計算之間的高并行。

北京知存科技有限公司CEO王紹迪：

“存算融合”或成AI時代芯片的未來

存算一體就是存儲囂的每個單元都可以直接完成運算，這意味著需要把算法寫到存儲囂里面，存儲器里面的存儲單元可以單獨完成乘法和加法的運算。傳統(tǒng)存算一體芯片架構(gòu)的基本思想是通過在存儲器中內(nèi)置邏輯計算單元，從而把一些簡單但數(shù)據(jù)量又很大的邏輯計算功能放在存儲器中完成，以減少存儲器與處理器之間的數(shù)據(jù)傳輸量以及傳輸距離。但隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡加速器作為人工智能中的主要技術(shù)分支得到了廣泛的應用，各種神經(jīng)網(wǎng)絡算法層出不窮。

賽靈思人工智能業(yè)務高級總監(jiān)姚頌：

微架構(gòu)設(shè)計是AI芯片的關(guān)鍵

AI芯片核心解決的不是計算問題，而是存儲系統(tǒng)性能不佳導致的數(shù)據(jù)讀取耗時問題，解決方法就是——微架構(gòu)設(shè)計。芯片設(shè)計一大特點是，必須走了一步才能知道下一步要解決什么問題，只能由少數(shù)幾個人串型解決問題。AI芯片行業(yè)當前面臨的問題在于，原本想象的“顛覆式創(chuàng)新”機會可能并不存在。

是德科技（中國）有限公司高速數(shù)字與人工智能應用技術(shù)專家馬卓凡：

高算力的需求對接口測試提出挑戰(zhàn)

對于任何一款新產(chǎn)品，尤其是在高速數(shù)字設(shè)計前沿技術(shù)方面，在發(fā)貨之前，如果能夠在公司做充分而快速的測試驗證，會避免后面產(chǎn)品改版或重新設(shè)計，從而保持競爭領(lǐng)先地位。但現(xiàn)在因為高速數(shù)字傳輸系統(tǒng)技術(shù)進代越來越快，前代的技術(shù)還沒有成為全球標準最終版，新一代的技術(shù)研發(fā)已經(jīng)開始了。這種情況下，測試工程師就套面對信號的冗余度下降。隨著設(shè)計周期和選代周期縮短，按國際標準做一致性測試的難度又在加大。

時擎智能科技（上海）有限公司芯片設(shè)計總監(jiān)徐鴻明：

市場開始追求AIoT芯片算力的效率

AIoT芯片現(xiàn)在扮演著非常重要的角色。AI時代算法層出不窮，加上5G的商用和發(fā)展，AI正與IoT加速融合。目前市場更多是追求AIoT芯片算力的效率，即性價比。另外，AIoT芯片在端側(cè)的算法上呈現(xiàn)出輕量化、小型化的趨勢，這對AIoT芯片提出了更加嚴格的要求。對AIoT芯片的算力需求更高。目前來講，百GOPS級別的處理能力基本上能夠覆蓋大部分的應用場景，如端側(cè)的語音識別的算力需求在10G到100G的數(shù)量級，而端側(cè)的圖像識別、人臉識別可能是在500G左右，端側(cè)的智能視頻在T級以上。

紫光展銳多媒體技術(shù)專家趙磊：

AI為影像處理注入新動能

人工智能已經(jīng)被廣泛的應用，為影像帶來了走向智能的發(fā)展契機。AI可以幫助我們做幾個層次的圖像工作，包括最底層的圖像處理工作、中層的圖像分析工作、高層次的圖像理解工作。當然不同層次可能對芯片算力的要求不同。

當前，圖像處理已經(jīng)全面AI化了，很多算法已經(jīng)不同于傳統(tǒng)的機器學習，我們可以調(diào)用的參數(shù)不再是幾十個或幾百個，一個神經(jīng)網(wǎng)絡加速器的參數(shù)可能是幾百萬個或者更高量級。

酷芯微電子有限公司芯片工程總監(jiān)周強：

AI SoC仍面臨帶寬、能耗問題

AI的普及將給我們的生活帶來非常多的便利，并將為IC行業(yè)帶來很多機遇和挑戰(zhàn)。AISoC目前在設(shè)計上仍面臨一些挑戰(zhàn)，比如帶寬、能耗問題。對于帶寬不夠的問題，可以選擇壓縮的解決方案。而在降低功耗方面，可以做一些相移、動態(tài)時鐘門控、把register替換成memory，另外也可以縮小芯片面積，或者從應用層面，比如采用AVFS、AFS等處理技術(shù)。

北京北方華創(chuàng)微電子裝備有限公司新興應用及科研行業(yè)發(fā)展部總經(jīng)理楊崴：

5G引擎驅(qū)動，第三代半導體大勢所趨

5G時代芯片有以下特點：技術(shù)新、工藝多、體積小，這些特點驅(qū)動了第三代半導體的發(fā)展。根據(jù)Yole數(shù)據(jù)，硅基氯化鎵（GaN）電子功率器件到2022年的市場規(guī)模將達到4.5億美元，年復合增長率達到91%。新的增長點來自于手機快充、無線充電為代表的消費類電源應用。而GaN微波射頻器件，主要體現(xiàn)在5G通信基站上的應用，替代砷化鎵或者硅的射頻器件達不到的功能。

中興通訊股份有限公司IC資深專家葉輝：

從商用到普及，5G芯片還需邁過四道坎

5G芯片在高性能、高功耗、高集成度以及超大規(guī)模方面存在不小挑戰(zhàn)。高性能意味著芯片需要高性能的DSP/CPU、高帶寬和低時延。芯片的工作頻率更高，芯片的時序收斂會越來越復雜;高功耗方面，網(wǎng)絡側(cè)一塊高功耗芯片大概要幾十瓦甚至數(shù)百瓦;高集成度方面，業(yè)務模塊交互更復雜，包括芯片的IP/IO的數(shù)量會更進一步的增加;規(guī)模方面，現(xiàn)在芯片的尺寸，尤其是針對5G主設(shè)備的芯片尺寸非常大，接近工藝制造的極限。