摩爾定律失效?芯片發(fā)展放緩,Ai或?yàn)榍藙?dòng)產(chǎn)業(yè)繼續(xù)發(fā)展的杠桿
作者:趙宇航
編輯:生煎
算力說(shuō)
當(dāng)價(jià)格不變時(shí),集成電路上可容納的元器件的數(shù)目,約每隔18-24個(gè)月便會(huì)增加一倍,性能也將提升一倍,這也被稱為摩爾定律。
實(shí)際上集成電路的發(fā)展速度已經(jīng)放緩,面對(duì)越發(fā)微小的納米工藝,制造業(yè)正在面臨物理上的瓶頸。但是集成電路仍然要發(fā)展,接下來(lái)怎么做,華虹集團(tuán)總工程師趙宇航認(rèn)為,Ai或許是撬動(dòng)芯片產(chǎn)業(yè)繼續(xù)向前的杠桿。
趙宇航在世界人工智能大會(huì)上表示,將Ai運(yùn)用在芯片的生產(chǎn)環(huán)節(jié),進(jìn)行精細(xì)化管控,提高芯片的設(shè)計(jì)效率、生產(chǎn)速度和良品率,將原先的自動(dòng)化生產(chǎn)線進(jìn)化成智能生產(chǎn)線,將會(huì)是芯片行業(yè)在后摩爾定律時(shí)代的方向。
而華虹集團(tuán),正在以AiFab的形式,開(kāi)始了探索。
下附趙宇航在世界人工智能大會(huì)上的演講實(shí)錄。
為什么現(xiàn)在需要更復(fù)雜的芯片、更難的集成電路制造呢?是因?yàn)锳I,AI給我們帶來(lái)了急劇的對(duì)存儲(chǔ)、處理以及數(shù)據(jù)量的急劇增長(zhǎng),也是AI,才能接受后摩爾時(shí)代的挑戰(zhàn)。
1
AI與芯片的第二次時(shí)代耦合
我們回顧集成電路半導(dǎo)體的發(fā)展歷程,上個(gè)世紀(jì)曾經(jīng)出現(xiàn)過(guò)一次創(chuàng)新耦合的過(guò)程。
CPU芯片需要有很好的計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)工具才能設(shè)計(jì)出來(lái),而這些更好的EDA工具需要有更強(qiáng)的CPU才能運(yùn)行,使得整個(gè)EDA設(shè)計(jì)和CPU產(chǎn)品進(jìn)入了創(chuàng)新耦合的過(guò)程,如果走不通條路,可能集成電路的發(fā)展在上個(gè)世紀(jì)就終結(jié)了,最后集成電路突破了這個(gè)耦合。
到今天我們又看到了耦合出現(xiàn)的端倪,這是AI帶來(lái)的。
現(xiàn)在的集成電路制造,涉及到幾百種集成電路裝備、材料,很多的設(shè)計(jì)工具,但是如何把這些運(yùn)轉(zhuǎn)好,是整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的問(wèn)題。 如果不靠AI來(lái)處理,可能我們的集成電路制造沒(méi)法往下走,沒(méi)法制造出具有強(qiáng)大性能,可以在各行各業(yè)運(yùn)用的AI芯片。
進(jìn)入新的階段,怎么突破AI和集成電路制造的耦合?
現(xiàn)在AI芯片的需求數(shù)據(jù)急劇增長(zhǎng),給我們集成電路芯片制造帶來(lái)了重大的挑戰(zhàn),我們每天需要幾百個(gè)T的數(shù)據(jù)量,涵蓋了設(shè)備、工藝等方面,尤其是光刻。
光刻第一步工序,需要大量的計(jì)算數(shù)據(jù),每一步都要量測(cè)。此外還有新架構(gòu)、新器材、新芯片都需要新器械、新材料來(lái)支撐,這大量的數(shù)據(jù)給我們集成電路芯片制造帶來(lái)了幾個(gè)挑戰(zhàn)。
第一個(gè)挑戰(zhàn)是整個(gè)生產(chǎn)線的運(yùn)營(yíng)管控,第二個(gè)是新工藝。新工藝的工藝制造步驟比以往急劇增加,流程非常復(fù)雜。我們制作出來(lái)的良率以及產(chǎn)能控制都面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

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