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　　传统芯片巨头们竞争加剧之时ღ◈★★，擅长软件和算法的科技巨头们相继开始自研芯片ღ◈★★，让芯片行业的竞争变得更加有趣ღ◈★★。

　　这些变化的背后ღ◈★★，一方面是因为2005年之后摩尔定律变缓ღ◈★★，更重要的是数字化迅速发展所带来的差异化需求ღ◈★★。

　　芯片巨头们提供的通用芯片性能固然可靠ღ◈★★，而自动驾驶ღ◈★★、高性能计算凯发天生赢家一触即发ღ◈★★、AI等日益庞大而多种多样的应用需求ღ◈★★，在性能之外更多的是追求差异化的功能ღ◈★★，科技巨头们不得不开始自研芯片ღ◈★★，以巩固其对终端市场的把握能力ღ◈★★。

　　芯片市场竞争格局变化的同时ღ◈★★，可以看到芯片行业将会迎来更大的变革ღ◈★★，推动这一切变革的因素正是近几年非常火热的AIღ◈★★。

　　有业界专家说ღ◈★★，AI技术会给整个芯片行业带来颠覆性变化ღ◈★★。新思科技首席创新官ღ◈★★、AI实验室负责人ღ◈★★、全球战略项目管理副总裁王秉达对雷峰网表示ღ◈★★，“如果说是用引入AI技术的EDA（Electronic Design Automation）工具设计芯片ღ◈★★，我认同这种说法ღ◈★★。”

　　如果将AI应用于芯片设计的单个环节ღ◈★★，能够把经验丰富工程师的积累融入EDA工具中ღ◈★★，大幅降低芯片设计的门槛ღ◈★★。如果将AI应用于芯片设计的整个流程ღ◈★★，同样可以利用已有的经验优化设计流程ღ◈★★，显著缩短芯片设计周期的同时ღ◈★★，提升芯片性能ღ◈★★，降低设计成本ღ◈★★。

　　摩尔定律持续有效的二十多间年ღ◈★★，芯片公司们借助晶体管的持续微缩ღ◈★★，就能够获得性能和能效的持续大幅提升ღ◈★★。因此ღ◈★★，过去几十年间ღ◈★★，硬件和软件可以说是“井水不犯河水”凯发天生赢家一触即发ღ◈★★，通用的硬件有固定的架构ღ◈★★，算力持续提升ღ◈★★，产品以年为周期更新ღ◈★★。系统公司在通用芯片的基础上ღ◈★★，在软件层面创新ღ◈★★，产品以周甚至天进行迭代ღ◈★★。

　　“现在的趋势是软硬件联合设计ღ◈★★，芯片的软件和硬件界限不再那么分明ღ◈★★。”王秉达指出ღ◈★★，“打破这种界限是AI芯片的出现ღ◈★★，因为AI芯片的架构不像CPUღ◈★★、GPU一样固定ღ◈★★，AI芯片的设计者可以根据应用的需求ღ◈★★，组合通用的AI算子设计出专用架构和芯片ღ◈★★。”

　　新思科技全球总裁兼首席运营官Sassine Ghazi也表示ღ◈★★，数字化趋势下ღ◈★★，大型系统级公司纷纷自研芯片ღ◈★★，通过定制芯片来优化其应用程式或工作负载ღ◈★★。在中国市场公交车最后一排被Cღ◈★★，包括汽车的电气化和无人驾驶ღ◈★★、AIღ◈★★、超大规模的数据中心在内的细分市场正在发生重大转变ღ◈★★，他们都希望通过定制SoC来实现系统的差异化ღ◈★★，从而找到整体业务的差异点ღ◈★★，拥有差异化的竞争优势凯发天生赢家一触即发ღ◈★★。只有拥有更好的芯片ღ◈★★，才能使他们的系统架构与众不同ღ◈★★。而领域专用架构（DSAღ◈★★，Domain Specific Architecture）能够体现出他们的系统架构的独特优势之处ღ◈★★。

　　也就是说ღ◈★★，领域专用架构可以让芯片设计者决定部分算法变成硬件ღ◈★★、部分算法继续采用软件方式ღ◈★★，以更加灵活的方式ღ◈★★，通过软硬更好的协同ღ◈★★，更加高效地满足最终应用的需求ღ◈★★。这样一来ღ◈★★，架构创新成为了接下来芯片领域竞争的关键ღ◈★★。

　　2019年初ღ◈★★，两位图灵奖者John L. Hennessy 和 David A. Patterson发表了一篇长篇报告《A New Golden Age for Computer Architecture》ღ◈★★，他们展望未来的十年将是计算机体系架构领域的“新的黄金十年”ღ◈★★。在王秉达看来ღ◈★★，这可能需要能够自动进行架构探索的EDA新工具ღ◈★★，如综合深度学习加速器来更好地适配特定应用的需求公交车最后一排被Cღ◈★★。

　　“架构的变化会带来非常多不确定性公交车最后一排被Cღ◈★★，以往通用芯片的架构确定ღ◈★★，主要是在制程方面进行提升ღ◈★★。”王秉达说ღ◈★★，“新思提出的SysMoore理念ღ◈★★，则要把从架构到制程再到系统层面的所有因素都考虑在内ღ◈★★，带来的变化和不确定性完全依靠传统方式无法解决ღ◈★★，AI能够发挥很大的作用ღ◈★★。”

　　除了不确定性ღ◈★★，架构的创新也要求芯片从设计到生产应有的周期大幅缩短ღ◈★★，否则难以快速满足需求的变化ღ◈★★。

　　今年六月凯发天生赢家一触即发ღ◈★★，谷歌团队在国际顶级期刊Nature上发表了一篇题为《一种用于加速芯片设计的布局规划方法（Chip Design with Deep Reinforcement Learning）》的论文ღ◈★★，文章指出ღ◈★★，利用深度学习ღ◈★★，人类工程师需要数月完成的工作ღ◈★★，谷歌用AI仅需要6小时就能达到相同效果ღ◈★★，提升达到数百倍ღ◈★★。

　　王秉达说ღ◈★★：“采用具有AI技术的EDA工具来设计芯片ღ◈★★，时间肯定会缩短ღ◈★★，这是毋庸置疑的ღ◈★★，只是时间缩短的幅度有所不同ღ◈★★。”

　　AI能够缩短芯片设计周期的原因并不复杂ღ◈★★，主要是让AI先通过学习ღ◈★★，有了知识的累积ღ◈★★，在后续使用的过程中遇到相同或者类似的问题能够以更快的速度解决问题ღ◈★★，所以带有AI的EDA可以节省芯片设计周期几乎是一个定论ღ◈★★。

　　AI应用于EDA有两种形式公交车最后一排被Cღ◈★★，由于芯片设计是一个很长的复杂流程ღ◈★★，整个过程中可能需要十几个EDA工具ღ◈★★，因此AI既可以应用于EDA点工具中来优化单个芯片设计环节ღ◈★★，也可以用于整个芯片设计流程的优化ღ◈★★。

　　如果是用于单个EDA点工具中ღ◈★★，其发挥的作用就相当于经验共享ღ◈★★，能够让一个只有几年工作经验的工程师ღ◈★★，能够达到有丰富经验设计者的水平ღ◈★★。“目前芯片架构的设计依赖架构师的经验ღ◈★★，如果能够把架构师累积的经验ღ◈★★，借助AI技术融入EDA工具中ღ◈★★，就可以大幅降低芯片设计的门槛ღ◈★★，效率也能大幅提升ღ◈★★。”王秉达指出ღ◈★★。

　　如果是贯穿在整个芯片设计流程中的AIღ◈★★，就需要开发者对于AI运行的方式有所了解ღ◈★★。王秉达解释ღ◈★★，“用AI技术优化芯片设计的流程ღ◈★★，需要客户根据实际进度不断进行调节ღ◈★★。比如传统的流程中每一步的用时和顺序都很固定ღ◈★★，完成前面的步骤才会进入后续步骤ღ◈★★。加入AI之后ღ◈★★，可能步骤一的时间只需要原来的一半ღ◈★★，步骤二时间只需要原来的十分之一ღ◈★★，这时候就需要用户进行相应的调整ღ◈★★。”

　　当然ღ◈★★，将AI与EDA工具融合不仅可以显著节省研发时间ღ◈★★，还能带来芯片性能的提升和设计成本的降低ღ◈★★。

　　以新思科技的DSO.ai为例ღ◈★★，美国头部IDM厂商采用DSO.ai后成果显著ღ◈★★，芯片设计的时间提升2-5倍ღ◈★★，SoC芯片能耗整体提升9%ღ◈★★。将DSO.ai应用于不同类型芯片的设计流程ღ◈★★，仅需一位工程师就能带来显著的时间节省和性能提升ღ◈★★。

　　“不同类型和场景的芯片ღ◈★★，AI能带来的提升并不相同ღ◈★★。这是因为ღ◈★★，芯片整个设计过程需要经历几百万或者上千万个步骤ღ◈★★，不同的流程AI带来的提升程度并不一致ღ◈★★，同时ღ◈★★，上一步优化的结果影响着下一步AI提升的效果ღ◈★★。”王秉达指出ღ◈★★，“EDA加入AI之后ღ◈★★，在节省芯片设计时间的同时ღ◈★★，在相同时间内就可以让设计师专注于优化性能和做核心功能的创新ღ◈★★，自然更容易设计出性能更好的芯片ღ◈★★，整体的成本也能够相应降低ღ◈★★。”

　　未来公交车最后一排被Cღ◈★★，从芯片的架构设计凯发天生赢家一触即发ღ◈★★、制造以及封装的全流程都会融入AI技术ღ◈★★。至于芯片设计的周期能否从以年为单位变为以月为单位ღ◈★★，王秉达认为ღ◈★★，通过AI + EDA大幅缩短芯片设计环节的周期是明确的ღ◈★★，但缩短芯片从设计到制造的整个生命周期还需要整个产业链的共同努力ღ◈★★。

　　进一步探讨AI将给芯片行业带来的变革之前ღ◈★★，需要先解答一个疑问ღ◈★★。AI发展的一个关键要素是足够多的数据ღ◈★★，训练EDA的AI数据足够吗？王秉达说ღ◈★★：“EDA本身就是一个精密科学ღ◈★★，即使在AI到来之前ღ◈★★，EDA中就有精确的算法ღ◈★★，计算出来的数据我们称之为黄金数据ღ◈★★。AI的出现ღ◈★★，让我们可以更好的利用黄金数据训练公交车最后一排被Cღ◈★★，让EDA工具变得更加智能公交车最后一排被Cღ◈★★。”

　　“EDA的AI对数据的依赖也没有许多行业那么强ღ◈★★，但也需要用户的反馈ღ◈★★，帮助我们持续提高EDA工具的智能化水平ღ◈★★。新思的独特优势在于ღ◈★★，我们拥有芯片设计全流程的工具ღ◈★★，这让我们可以在整个程中都使用AIღ◈★★，带来更显著的全面提升ღ◈★★。”王秉达进一步表示ღ◈★★。

　　当用户的设计与训练好的工具有重合性时ღ◈★★，就能迅速完成大部分的设计ღ◈★★，节省大量时间ღ◈★★，剩下的工作就是一些优化的工作ღ◈★★。

　　“用户也可以使用他们拥有的数据对EDA工具进行二次训练ღ◈★★，这样客户就可以拥有更个性化和定制化的工具ღ◈★★，设计出更有特色的产品ღ◈★★。”王秉达说ღ◈★★，“我们的大部分产品都会开放这个接口ღ◈★★。”

　　但要更好发挥AI在芯片设计中的作用ღ◈★★，如何找到结合点成为挑战ღ◈★★。“要发挥AI在芯片设计中的最大效益ღ◈★★，难点在于找到AI与具体领域最巧妙的结合点ღ◈★★，这时候就依赖设计者对于专用领域的认知ღ◈★★。”王秉达认为ღ◈★★。

　　在这样的竞争中ღ◈★★，系统公司的优势更加明显ღ◈★★。他们对自身的业务更加了解ღ◈★★，对算法的了解更加深入ღ◈★★，并且有大量数据ღ◈★★，只是欠缺芯片设计的经验ღ◈★★。但融入AI的EDA工具ღ◈★★，恰好能降低系统公司设计芯片的门槛ღ◈★★，还能帮他们更快ღ◈★★、更好地设计出芯片ღ◈★★。

　　“我相信ღ◈★★，AI +EDA工具会很快从数字设计应用到几乎所有领域ღ◈★★，几年内公交车最后一排被Cღ◈★★，所有芯片设计的流程里都会有AIღ◈★★。”王秉达表示ღ◈★★。

　　那时候ღ◈★★，芯片行业的竞争ღ◈★★，可能会演变为系统公司领域专用芯片之间的竞争ღ◈★★。通用芯片公司又将怎么面对这样的竞争呢？

　　王秉达认为ღ◈★★，通用芯片公司的优势在于对芯片架构的了解ღ◈★★，能够以合适的工艺ღ◈★★，以最优的成本按时间窗口把芯片做出来ღ◈★★，但缺乏的是对系统ღ◈★★、终端应用的深入了解ღ◈★★。芯片设计公司需要找到好的系统公司合作深入挖掘需求ღ◈★★，以提供灵活的ღ◈★★、能适应多个终端应用的通用芯片ღ◈★★。

　　面对这两类客户ღ◈★★，新思科技提供的是完全不同的服务ღ◈★★。对于系统公司ღ◈★★，目标是通过各种IP模块和设计工具帮助他们解决芯片架构和工艺的选择ღ◈★★；对于通用芯片公司ღ◈★★，目标是通过仿真验证ღ◈★★、快速原型等更快ღ◈★★、更易用的工具凯发天生赢家一触即发ღ◈★★，使芯片生产出来之前就能模拟出实际的性能ღ◈★★、功耗等表现ღ◈★★，节约成本和设计周期ღ◈★★。

　　对于企业而言ღ◈★★，信息化早已成为日常工作ღ◈★★、业务处理和客户维护所不可或缺的部分ღ◈★★。企业数据主要包括存储在服务器ღ◈★★、存储等设备中的员工档案ღ◈★★、产品资料ღ◈★★、财务报表ღ◈★★、客户信息ღ◈★★、管理文件等ღ◈★★，这些数据一旦遭到破坏或者丢失ღ◈★★，都会给企业带来不可预估的风险和损失ღ◈★★。也正因此ღ◈★★，信息或者说数据理所当然的成为了每个企业发展的命脉ღ◈★★。

　　“被恶意程序利用的新漏洞的数量在2010达到顶峰ღ◈★★，随后便逐年下降ღ◈★★。但这并不是因为系统或软件更加安全了ღ◈★★，而是因为ღ◈★★，越来越多的老的漏洞正在被利用ღ◈★★。”反病毒测试机构AVTestCEO安德烈亚斯马克思（AndreasMarx）在9月23日ღ◈★★，在360公司主办的首届中国互联网安全大会上这样说ღ◈★★。

　　互联网改变了人类生活的方方面面ღ◈★★，但如今颠覆互联网底层技术的新物种出现了ღ◈★★！这个技术新物种就是IPFS——星际文件系统（InterPlanetaryFileSystem）ღ◈★★。IPFS是一种基于区块链技术的点对点媒体协议ღ◈★★，目标是替代HTTP协议ღ◈★★，用分布式储存和内容寻址技术ღ◈★★，解决现在互联网存在的种种缺陷ღ◈★★。