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后摩尔时代,半导体的新战场与新机会
发布时间:2018-08-20 丨 阅读次数:367

来源:内容来自「智东西公开课」,谢谢。 

 

7月19日,智东西公开课推出的AI芯片系列课完结第五讲,华登国际合伙人王林就主题《人工智能带来半导体的又一波创新浪潮》进行了一场系统且深入的讲解。在此番讲解中,王林认为,“随着技术推动力——摩尔定律,受到越来越大的挑战,而应用的最大推动力——智能手机,也遇到了非常大的增长瓶颈”,全球半导体行业已经进入后摩尔时代与后智能手机时代。他判断,在后摩尔+后智能手机时代,神经网络/深度学习已经成为半导体的新战场。


在行业应用层面,深度学习在快速变革传统行业并带来非常多新的应用,比如无人驾驶、医疗影像分析、工业自动化,FinTech。尤其是汽车,已经变成非常巨大的半导体应用平台。“全球所有顶尖的半导体公司都在围绕汽车来做未来的产品规划,希望其能够成为智能手机之后,对全球半导体行业有巨大推动力的推手。”而在处理器或架构层面,围绕深度学习训练与推理二个维度的加速需求,尤其是云端训练与推理、以及终端推理,出现非常多的芯片层面实现加速的创新方法或技术。结合有代表性的AI加速芯片产品或案例,就其中存在的创业机会与投资机会,他进行了深入的介绍和分析。


全文共计7980字,预计阅读需要10分钟。以下是此次讲解的提纲:

 

1、集成电路发展历史回顾;

2、后摩尔/后智能手机时代集成电路发展瓶颈;

3、深度学习带来的应用变革与技术驱动力;

4、深度学习加速芯片实现路径与关键技术;

5、深度学习加速芯片现状。



主讲实录


王林:大家晚上好,我是华登国际的王林,很高兴今天晚上有机会在智东西公开课的AI芯片社群跟大家做一些交流。其实今天晚上的演讲压力还是很大的,因为我看到群里有很多我的老朋友,都是芯片或者AI领域的高手。

 

平时演讲我都是尽量在懂芯片的人面前讲AI,在懂AI的人面前讲芯片,但是今天就没办法这么做了,因为群里有很多芯片和AI领域的高手。我尽我所能,如果有说的不对或者不太好的地方,还请大家多多包涵,主要是能有这样一个跟大家交流的机会确实非常难得。

 

今天来讲AI加速芯片还是一个挺应景的事情,因为昨天深鉴科技宣布被Xilinx全资收购。这也是我们能够看到近期少有的中国高科技公司被美国半导体公司并购的案例,以前我们更熟悉的是听到中国资本去海外并购一些科技公司或者半导体公司。深鉴科技在这方面做了一个很好的范例。从另一方面也说明我们中国的AI芯片在全球也处于比较领先的地位,当然也证明了AI芯片方面的创业还是挺有前(钱)景的。


讲到半导体,不得不从摩尔定律说起。我相信群里半导体从业人员对摩尔定律已经非常熟悉了,从Intel创始人戈登·摩尔提出摩尔定律到现在已经53年了。过去的53年中,半导体行业一直受着摩尔定律的指导。芯片越做越小,单位面积的晶体管越来越多,功耗越来越低,价格越来越便宜,也使得这个行业过去五十多年来一直保持不错的增长趋势。



我想给大家看下这张图。其实过去在投资界有一个共识,大家都认为半导体投资是非常不划算的事情,风险高、投资大、回报相对来说又比较低。所以,风险投资对半导体行业的投资在过去十来年一直不温不火,甚至是持续下降的趋势。当然半导体行业的增长也基本上印证了这样一个理念,也就是从前些年来看,全球半导体行业并没有一个非常大的增长幅度。

 

从右边这张表可以看到2016年全球半导体的增长率也就7%,很多时候半导体的增长率可能只有2%-3%。但是,很奇怪的是2017年全球半导体有了一个跳跃式增长,达到20%。这是过去十年来半导体行业从来没有看到过的事情,大家都瞠目结舌。所以,大家是否也有这样一个疑问:为什么2017年的增长这么大?

 

还有一个比较值得关注的点,欧美的半导体行业已经持续呈衰退状态,但是2017年,其增长甚至比中国还要高,尽管中国一直维持着半导体高速增长的趋势。从全球来看,中国市场仍然是增长最显著的动力源,也是一个非常耀眼的明星。

 

其实半导体的增长和集成电路芯片的应用息息相关。不得不说过去十年半导体的增长,一定依赖于智能手机行业的爆发式增长。可以说,到目前为止可能全球有一半的芯片是为了智能手机生产和使用的。所以说,智能手机一定是过去十年集成电路行业发展非常大的推动力。



但这里又不得不说,到现在为止我们已经到了后智能手机时代。这里摘录了一些新闻,通过标题大家就可以看到从2016年开始,整个智能手机的增长相比之前是非常缓慢的。相信大家日常生活中应该也能明显感受到,手机上的创新越来越少,换机的动力也越来越小,所以整个市场的增长持续一个很平静的状态。


同时,从技术角度来看,摩尔定律近期也受到了非常大的挑战。虽然我仍然坚信摩尔定律至少在近些年会持续演进下去,但是不得不说,随着工艺节点的越来越小,也会带来成本的显著性提高。我相信,未来7nm、5nm、3nm量产的日子一定会到来,但是也许到了那天可以用上或者说用得起那么先进工艺的芯片公司也寥寥可数。业界目前有这样一个共识:28nm应该会是一个长期存在的工艺节点,其性能、成本是一个比较合理的均衡状态。




对于半导体行业从业人员来说,这是一个很悲催的事情。技术的推动力——摩尔定律,受到越来越大的挑战,而应用的最大推动力——智能手机,也遇到了非常大的增长瓶颈。从技术推动力和应用两大层面来说,半导体行业都遇到了很大的问题。所以,这也进一步印证了为什么前几年投资界对半导体行业这么悲观,从某种程度上来说也是有一定道理的。

 

当然,我们不能不承认,敢从事半导体方面的人员一定是非常值得尊敬的,都是敢啃硬骨头的。从我发的这张图可以看到,其实工业界已经在尝试用多种方法尽量去使摩尔定律能够更长期的延续下去,或者能够以更低的成本延续下去,包括大家所知道的FinFET、FD SOI,都是业界正在推动的一些主流技术路线。EUV光刻技术,三维封装等都是能够使摩尔定律长期维持下去的一个非常有效的手段。



从我个人来看,如果半导体行业仍然要像过去智能手机时代一样飞速成长,一定要找到下一个应用推手,也就是说一定要找到后智能手机时代什么应用才是对我们半导体行业有巨大推动力的应用。我们来看下戈登·摩尔怎么说,他五十三年前提出摩尔定律的时候,同时做了一个预言。大家可以看下上图右上角用红色字体标注的这段话。

 

其实戈登·摩尔在五十三年前已经说了“集成电路会带来家用电脑或者至少是和中央电脑所连接的终端设备、自动驾驶、个人便携通讯设备等”。看到这里,我们就应该清楚戈登·摩尔在五十三年前所做的预言,到今天为止已经基本上都实现了。也就是说,其实戈登·摩尔已经看到了集成电路的发展会带来非常多的新应用,而这些新应用反过来会成为集成电路发展的巨大推动力。

 

说到这里,让我们来看,在后智能手机时代,什么才是集成电路行业的最大推动力呢?




人工智能的出现让业界眼前一亮,或者是让半导体行业找到了新的方向和推动力。当然,很多人会说,深度学习也好、神经网络也好,只是一个技术,为何能够成为从应用角度去推动集成电路发展的一个推手呢?


很明显,到现在为止,大家耳熟能详的从“互联网+”到“AI+”可以看到深度学习的出现,给非常多的传统行业带来翻天覆地的变革机会,甚至带来一些新的应用。我觉得,这是深度学习所带给我们的广阔天地。大家比较熟悉的AlphaGo下围棋,包括戈登·摩尔所说的无人驾驶汽车,其背后不得不说是深度学习的出现才带来了这样巨大的、有前景的应用。当然,还有医疗影像分析,GE、飞利浦、西门子这三家巨头在他们最新的医疗影像设备上,其实已经集成了非常强大的人工智能算法来辅助医疗影像科的医生去更快更好更准确的做诊断;工业自动化领域,半导体生产制造、封装测试领域带有机器视觉功能的机器已经非常多了,当然还有FinTech。深度学习给各行各业带来的变革已经非常明显。



我们应该感谢深度学习给集成电路行业的发展带来这么多新的应用机会。但是反过来,没有集成电路行业的有力支持,深度学习也不可能达到今天这样令全球瞩目的地位。

 

上面这张图展示的是四代AlphaGo所使用的硬件平台。第一代AlphaGo Fan是跑在176个GPU上,打败李世石的第二代AlphaGo Lee当时是跑在48个第一代Google TPU上,打败柯洁的第三代AlphaGo Master跑在4个Google第二代TPU上,包括前不久出现的使用对抗神经网络等算法的AlphaGo Zero仍然是跑在4个TPU上。




大家还是否记得一开始我说的为什么去年欧美半导体的增长这么大?在这里想跟大家说一下,我觉得AI是一个非常大的推动力,带来的更多是云端的一些需求,对数据和算力上的创新需要大量的存储、更快的光通信等,同时对工业和汽车领域也带来了非常多新的机会。

 

不得不说,欧美的半导体厂家在服务器、工业、汽车领域仍然拥有很强大的不可撼动的优势和地位。如果说这三大领域得到了非常快速的应用增长和半导体芯片需求的增长,那么首先得益的肯定是欧美半导体公司。这也是为什么欧美的半导体公司在2017年能够有这么耀眼的成绩。

 

正如戈登·摩尔所说,集成电路的发展带来了无人驾驶汽车,在这里也要感谢深度学习算法的出现,毫无疑问汽车已经变成了一个非常巨大的半导体应用平台。可以说全球所有顶尖的半导体公司都在围绕着汽车来做未来的产品规划,希望其能够成为智能手机之后,对全球半导体行业有巨大推动力的推手。当然这个行业也在经历着巨大的变化,就是要实现汽车行业的四个现代化:新能源化、智能化、共享化、互联网化。

 

从智能化的角度来说,没有深度学习的出现,智能化的到来将是遥不可及的事情。但也正是因为智能化的出现,给了汽车非常多的卖点,使得消费者愿意去选择更智能、更具有吸引力的汽车,也使得汽车行业的增长带来了集成电路行业这样一个巨大的应用平台。

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