从达摩院十大科技趋势看芯片产业的三大变革

来源：半导体行业观察

日前，阿里巴巴达摩院发布了“达摩院2020十大科技趋势”，预测了AI、芯片、云计算以及量子计算等领域未来一年的方向，其中，芯片产业将迎来三大变革：新材料将会推动半导体器件革新、计算存储一体化突破AI算力瓶颈和模块化降低芯片设计门槛。

三个变化分别代表底层了基础材料到体系结构再到设计模式，这都预示着芯片产业链将迎来一系列巨变。

笔者认为，过去一年，阿里巴巴的芯片布局就进入了快车道，阿里巴巴已成为芯片领域最大的黑马。2019年，平头哥先后发布了全球首个性能突破7.0（7.1 Coremark/MHz）大关的RISC-V处理器玄铁910，由SoC架构、处理器、各类IP、操作系统、软件驱动和开发工具等模块构成的“无剑”SoC平台和全球最高性能的 AI 推理芯片含光800。再加上阿里巴巴在应用生态、算法、软件等方面的深厚积累，阿里对芯片产业有着很多其他厂商无法比拟的洞察力，因此，这份报告极具参考价值。

硅接近物理极限引爆新材料需求

材料科学是产业的支柱之一。过去几十年里，以硅为主要制造材料的芯片遵循摩尔定律，性能实现了质的提升，同时也推动了计算机产业的多次浪潮。但进入最近十年，受限于硅材料本身的特性，芯片产业发展突然失速。

达摩院认为，以硅为代表的半导体材料趋于性能极限，半导体产业的持续发展需寄望于拓扑绝缘体、二维超导材料等新材料，这意味着芯片将换上全新的引擎。

事实上，过去数十年半导体制造工艺的演进过程中，硅芯片层遭遇了多次挑战。

在45nm的时候，二氧化硅的绝缘层的漏电达到了无法容忍的地步，但当时的产业界HKMG工艺，用high-k介质取代二氧化硅，把传统的多晶硅—二氧化硅—单晶硅结构变成了金属—high K—单晶硅的结构，让晶体管可以继续微缩。

标准晶体管与HKMG晶圆的对比

到了22nm的时候，沟道关断的漏电也让工程师们疲于应对，但胡正明教授推出的FinFET，突破了传统MOSFET的限制，让原本的源极和漏极之间的沟道变成板状，将栅极与通道之间的接触面积变大，这样的话就可以将电子在源极和漏极之间的流动变得更可控。这个伟大的发明帮产业度过了又一个“难关”。

传统平面晶体管和3D FinFET的对比

按照目前的发展趋势来看，芯片工艺正在迈入接近物理极限的5nm，要进一步发展，就必须从根源上做出改变。

相关分析显示，虽然FinFET的出现，解决了20nm工艺以下的漏电问题，但因为FinFET是一个3D结构，这就带来了散热的问题。那就意味着如果我们进一步缩小FinFET的晶体管尺寸，不但漏电问题会继续出现，同时还会带来自加热（self-heating）和阈值平坦化（threshold flattening）等问题，为此探索新材料就成为了产业共识。这也是三星在今年五月份的晶圆制造论坛上宣布在3nm的时候选择GAA（gate all around）为下一代晶体管的原因。

值得一提的，除硅材料外，GAA晶体管还可以使用如InGaAs和锗纳米线等材料，借助这些材料能让晶体管中的电子更好的移动性。

GAA和FinFET的对比

台积电方面也表示，包括黑磷、硫化钼、硫化钨和铋等在内的新型二维材料系统因为具有凡德瓦尔结合以及电子结构特性与原子层数或尺度、形貌密切相关等特性，他们将在3 nm节点以下的集成技术中扮演重要的角色。

另外，在材料方面，III-V族材料也有可能会代替传统的硅作为晶体管的通道材料以提升晶体管的速度。因为有研究表明，铟镓砷（InGaAs），砷化镓（GaAs）和砷化铟（InAs）与FinFET和GAAFET的集成在更小的节点处表现出优异的性能；而铁电等介电材料的引入可能会实现超陡的亚阈值坡度以降低晶体管的能耗；钴也有可能会替代钨和铜作互联导线以增强稳定性和减缓信号延迟。

虽然下一代晶体管材料的选择还未有最终定论，但用新材料造芯已经是不可逆的趋势。

算力需求暴增推动芯片架构变革

人工智能在产学研各界的共同推动下，已经走出实验室，进入大众生活。但另一方面，人工智能的普及也带了来芯片性能的挑战。OpenAI发布的一份分析报告表示，从2012年开始，AI训练所用的计算量呈现指数增长，平均每3.43个月便会翻倍，那就代表着从2012年到现在，计算量扩大了300,000倍，这已经触碰了传统冯诺依曼架构的天花板。

冯诺依曼架构图

所谓 “冯诺依曼瓶颈”，是冯诺依曼架构本身带来的一些限制。如上图所示，冯诺依曼架构的明显特征是将CPU与存储器分开，计算单元是从内存中读取数据，然后再将结果存回到内存。但这种架构在当初构建的时候，是假设CPU和内存速度接近，但后续的发展是CPU的性能提升速度远远超过了内存的性能提升，这就给两者之间制造了一道“内存墙”。

达摩院明确提到了新架构的方向，即类似脑神经结构的计算存储一体化架构，它将数据存储单元和计算单元融合为一体，减少数据搬运，大幅提高计算效率。

图灵奖得主、加州伯克利大学计算机科学教授DavidPatterson也曾表示：“随着摩尔定律的终结，为了获得更快性能的计算机，唯一方法就是改进计算机的设计或‘架构’——未来5至10年将出现计算机架构的黄金时代。”

针对达摩院提到的趋势预测，复旦大学微电子学院教授韩军表示，传统架构的缺陷在人工智能等需处理海量数据的应用中表现得最为明显，芯片算力完全受制于访存带宽，同时总体功耗因计算与存储之间的高带宽数据流动而急剧飙升，将数据存储和计算相融合，是解决这一困境的重要途径。

清华大学长聘教授尹首一也对该方向表示认可，他认为，目前存储器芯片的发展速度远低于处理器芯片的发展速度，两者之间的代差不断拉大，拉近计算部件与存储部件的距离是解决该问题的根本手段。

而这种架构其实经历了几十年的演进。把时间轴拨回几十年前，John Backus曾提出了用没有储存器和地址寄存器的架构模型applicative machine来解决存储问题。虽然这并没有成为解决问题的答案，但推动了产业界开始探索克服冯诺依曼瓶颈的方法。从多级存储架构、新兴存储、更大带宽、3D封装和接近计算，发展到近代将计算放到存储内的“存内计算”。后者作为一种类似于人脑的模型，能将数据单元和存储单元融为一体，不但减少了数据的搬运，还极大地提高了计算并行度和能效。

存内计算架构图

正因为有如此多的优势，存内计算在近年来获得了产业界的高度关注。例如台积电正在推广基于ReRAM的存内计算方案、IBM的相变存储存内计算、获得软银投资的Mythic推广的Flash方案，还有本土的知存和闪亿也是这个领域的新玩家，存内计算的热情被AI彻底点燃。

可以肯定的是，在技术逐渐成熟以及应用需求的同时驱动下，计算存储一体化的芯片会加速落地。

行业的嬗变催生新的芯片设计方法论

在集成电路产业，随着应用市场的改变，推崇新的架构和新的材料毫无疑问是解决相关问题的根本。但过往的经验说明，这些根本上的改变是不可能一蹴而就的。这就让在现有条件下做一些新的改变，以满足当前的多种需求变得尤为重要。

现在的系统厂商大举杀入芯片产业与物联网的兴起，正在推动产业做相应的改变。

其实回看集成电路的发展，是从最初的IDM发展而来到的，当初几乎每个大型厂商都有自己的芯片设计团队和晶圆厂。但后来随着芯片技术的演进、以台积电为代表的晶圆代工的出现和一大波芯片设计公司的面世，那些原本有自己芯片公司的系统厂开始将自己的相关业务拆分，这就奠定了当下芯片公司设计芯片、台积电生产芯片和应用公司使用芯片的格局。

然而进入最近几年，随着Arm这些IP厂商、EDA软件和代工厂的发展成熟，还有系统厂为了打造差异化的芯片、加上物联网的流行，这就使得整个科技产业开始走上“复古”之路。以苹果、华为、三星和阿里巴巴为代表，一大波系统厂商开始涉足芯片设计。再加上物联网的巨大吸引力，让很多厂商希望能够快速打造适用的芯片。

达摩院提到，未来芯片不仅要解决算力问题，还要满足AIoT场景下快速迭代、定制化设计的需求，这将催生全新的芯片设计方式，基于芯粒（Chiplet）的模块化设计方法可以取代传统购买IP设计芯片的方式，让芯片设计变得像搭积木一样快速。

Chiplet是一项源自于DARPA CHIP（Common Heterogeneous Integration and IP Reuse Strategies）的可复用设计技术，旨在实现高灵活性、高性能和低成本的硅片复用。正是设计芯片之前预先做好一些能实现如数据存储、计算、信号处理和数据流管理等功能的特定模块，然后通过先进的封装技术将这些模块像搭积木一样集成到一起来打造SoC。

借助这种技术，不但可以让SoC在集成的时候，可以选择不同工艺节点的模块，也可以在架构和商业模式上有更多的灵活性。更重要的是，对于芯片开发者来说，Chiplet的出现降低了他们入门门槛，并加速了他们的设计，因为上述模块都是经过验证的，这样就免去了他们的很多流程。

这意味着，大企业研发芯片、小企业用芯片的结界将被打破，任何企业都可以设计自己的专属芯片。这背后是市场需求的变化，尹首一认为，“传统芯片设计产业模式以追求量大面广为目标，未来，小步试错、快速迭代会是芯片企业的核心诉求。”

中科院计算所研究员包云岗表示：“开源芯片、敏捷设计、Chiplet等一系列新的芯片设计方法与模式已快速发展并相互融合，这将直接提高芯片模块的复用度，从而缩短芯片设计周期、降低芯片设计成本。”

据悉，AMD的EPYC处理器已经使用了该技术，包括Intel、Xilinx、平头哥等芯片设计企业和台积电等晶圆代工厂也正在加大投入。当然，作为一项正在快速发展的新技术，Chiplet也需要面对如不同模块之间互联标准化不统一、EDA工具的不完善以及可制造性和可测试性等多样化的挑战。

除了Chiplet以外，芯片产业近两年还有一个火遍全球的技——RISC-V。达摩院认为，RISC-V开源指令集及其相应的开源SoC芯片设计、以Chisel为代表的高级抽象硬件描述语言和基于IP的模块化模板化的芯片设计方法，正在推动芯片敏捷设计方法与开源芯片生态的快速发展，越来越多芯片企业开始尝试开源硬件架构进行设计。

半导体产业数十年经历了多轮变革，现在已经来到了一个新的节点。新材料、新架构、新设计方式的集体涌现正在撬动全产业链的变革，虽然，未来总是充满未知，但我们已经可以从达摩院2020十大科技趋势中，窥见科技产业新十年的发展方向。

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