半導(dǎo)體工藝技術(shù)創(chuàng)新長期以來的持續(xù)發(fā)展趨勢(shì)正在減緩。經(jīng)過幾十年對(duì)摩爾定律的顯著遵從性，即半導(dǎo)體晶圓上的晶體管密度大約每兩年翻一倍，但是在過去幾年中，晶體管的擴(kuò)展速度明顯放緩，與摩爾定律預(yù)測(cè)相比慢了大約十倍。登納德縮放定律（Dennard Scaling）預(yù)測(cè)隨著晶體管密度的增加，每單位芯片面積的功耗保持不變，但實(shí)際上也失效了，導(dǎo)致大型數(shù)據(jù)中心和其它高性能計(jì)算環(huán)境需要更復(fù)雜的冷卻解決方案。

01.對(duì)半導(dǎo)體工藝創(chuàng)新放緩的架構(gòu)應(yīng)對(duì)

面對(duì)半導(dǎo)體工藝創(chuàng)新的減速，著名計(jì)算機(jī)架構(gòu)師John Hennessy和David Patterson在2018年的圖靈演講中提出，工藝技術(shù)創(chuàng)新的減緩將逐漸增加對(duì)架構(gòu)創(chuàng)新的動(dòng)力——即設(shè)計(jì)集成電路以執(zhí)行計(jì)算任務(wù)的方式。他們認(rèn)為通用計(jì)算架構(gòu)（例如CPU）的固有低效性將開始向（或被）為特定計(jì)算任務(wù)優(yōu)化的架構(gòu)所取代或補(bǔ)充，這種架構(gòu)也被稱為專用域架構(gòu)（Domain-Specific Architectures，DSA）。

與此同時(shí)，隨著計(jì)算和數(shù)字化技術(shù)廣泛應(yīng)用于云計(jì)算（AI和高性能計(jì)算）、網(wǎng)絡(luò)、邊緣計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和自動(dòng)駕駛等各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域，高度專用域計(jì)算工作負(fù)載正在擴(kuò)展，這為DSA提供了提供有意義的性能優(yōu)勢(shì)的機(jī)會(huì)。大型語言模型（Large Language Model，LLM）作為生成式AI的核心引擎，通過ChatGPT等應(yīng)用在AI工作負(fù)載中提供進(jìn)一步的專業(yè)化，并可能導(dǎo)致進(jìn)一步的硬件專業(yè)化。

針對(duì)專用域架構(gòu)（DSA），即為特定應(yīng)用領(lǐng)域開發(fā)的硬件和軟件，商業(yè)潛力是巨大的。例如，GPU和張量處理單元（Tensor Processing Units，TPU）已經(jīng)在數(shù)據(jù)中心獲得了顯著的市場份額，在AI工作負(fù)載（學(xué)習(xí)和推理）等受益于高并行度的工作負(fù)載中，他們的性能超過了CPU。性能提升可能非常顯著，工作負(fù)載特定的加速通常為15到50倍。在汽車領(lǐng)域，一些領(lǐng)先供應(yīng)商提供定制解決方案，提供所需的低延遲、高性能推理，以安全地支持日益增長的自動(dòng)駕駛水平。

隨著DSA擴(kuò)展到其它應(yīng)用領(lǐng)域，我們預(yù)計(jì)到2026年，DSA的收入將達(dá)到約900億美元（全球半導(dǎo)體市場的約10%到15%），而2022年的收入約為400億美元。因此，我們看到了對(duì)專用域設(shè)計(jì)初創(chuàng)公司的風(fēng)險(xiǎn)投資流入顯著增加。在過去十年中，已累計(jì)有約150家初創(chuàng)企業(yè)獲得了180億美元的資金支持，而在之前的十年里，硬件投資被忽視，更多地偏向于軟件。

半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈中的企業(yè)、計(jì)算系統(tǒng)制造商以及計(jì)算解決方案的最終用戶應(yīng)該做好準(zhǔn)備，充分利用這一趨勢(shì)，而不是措手不及。02.支持DSA商業(yè)可行性的關(guān)鍵因素正逐漸成熟以往，除了受益于摩爾定律的巨大助力外，CPU還受益于大規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益，以抵消競爭專用域芯片（Domain-Specific Chip）的理論優(yōu)勢(shì)。專用域芯片由于其特異性而面臨較小的需求量，并可能需要專門的軟件才能高效部署。芯片越昂貴（由芯片尺寸、復(fù)雜性和工藝技術(shù)節(jié)點(diǎn)決定），應(yīng)用領(lǐng)域就需要更大規(guī)模的需求來證明采用專用域架構(gòu)的必要性。推動(dòng)專用域架構(gòu)的顛覆潛力的是以下五個(gè)重要因素，他們正在共同努力縮小通用目的和專用域設(shè)計(jì)之間的經(jīng)濟(jì)差距：

1.通過晶圓代工廠獲得成熟和領(lǐng)先的半導(dǎo)體技術(shù)制造能力

晶圓代工廠——專注于半導(dǎo)體制造服務(wù)的公司——已經(jīng)在全球半導(dǎo)體制造中占據(jù)越來越大的份額，因?yàn)樗麄兛梢詤R聚需求并實(shí)現(xiàn)規(guī)模效益，以抵消生產(chǎn)現(xiàn)代半導(dǎo)體的不斷上升的成本。（領(lǐng)先半導(dǎo)體制造廠或稱“晶圓廠”的成本超過100億美元。）晶圓代工廠不僅在不同技術(shù)節(jié)點(diǎn)上穩(wěn)步獲得制造市場份額，而且他們還提供了采用最先進(jìn)技術(shù)節(jié)點(diǎn)的機(jī)會(huì)，這是過去一直由集成器件制造商掌握的優(yōu)勢(shì)。因此，任何一家擁有針對(duì)專用域設(shè)計(jì)的優(yōu)越想法的初創(chuàng)企業(yè)都可以迅速獲得最先進(jìn)的制造能力，無需投資一分錢在制造能力上。

2.通過成熟的云平臺(tái)快速進(jìn)入市場

專門針對(duì)企業(yè)、AI或HPC工作負(fù)載的卓越DSA供應(yīng)商不一定需要開發(fā)自己的進(jìn)入市場的基礎(chǔ)設(shè)施。他們可以依賴成熟的云服務(wù)提供商（CSP）生態(tài)系統(tǒng)，這些CSP提供計(jì)算作為一種服務(wù)。如果他們能向CSP和其客戶群體證明他們的DSA在特定工作負(fù)載下提供了卓越的計(jì)算性能（按照性價(jià)比和每瓦計(jì)算性能），那么他們的硬件解決方案可以被集成到CSP數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施中，并作為硬件服務(wù)提供給計(jì)算周期的最終用戶。

3.豐富的開源和許可知識(shí)產(chǎn)權(quán)（IP）庫用于加速DSA設(shè)計(jì)

盡管專用域架構(gòu)（DSA）按定義是為專用域工作負(fù)載而設(shè)計(jì)的，但這并不意味著DSA設(shè)計(jì)者在設(shè)計(jì)電路時(shí)必須從零開始?？稍S可的指令集架構(gòu)（Instruction Set Architectures，ISA），如Arm和x86，以及開源ISA（例如RISC-V），使芯片設(shè)計(jì)變得民主化，并提供了豐富的構(gòu)建模塊和即用型設(shè)計(jì)組件。他們還允許訪問相應(yīng)的編譯器和應(yīng)用級(jí)軟件解決方案生態(tài)系統(tǒng)。選擇這些不同生態(tài)系統(tǒng)作為基礎(chǔ)將在軟件堆棧成熟度、成本和專用域硬件性能之間進(jìn)行權(quán)衡。

4.支持DSA芯片片上異構(gòu)集成的2D和3D芯片封裝的進(jìn)展

越來越多的領(lǐng)先計(jì)算設(shè)備不再由單一芯片組成。隨著高性能芯片變得越來越大，工藝技術(shù)變得更昂貴且更難以實(shí)現(xiàn)高工藝產(chǎn)量，領(lǐng)先廠商采取了一種分散策略，構(gòu)建芯片片而不是單個(gè)大型單片。這些芯片片可能在自己的工藝技術(shù)上進(jìn)行優(yōu)化，并用于自己的功能，然后在先進(jìn)的封裝中進(jìn)行集成。過去芯片封裝只包含一個(gè)芯片，而先進(jìn)封裝允許在單個(gè)封裝中以2D甚至3D的形式對(duì)數(shù)十個(gè)芯片進(jìn)行異構(gòu)集成。這種技術(shù)趨勢(shì)對(duì)專注于DSA芯片片的企業(yè)非常有利，因?yàn)檫@些芯片片現(xiàn)在可以集成到先進(jìn)封裝中，從而實(shí)現(xiàn)與其它計(jì)算、通信、存儲(chǔ)和模擬組件之間的高帶寬和低延遲連接。

5.物理層創(chuàng)新推動(dòng)新型DSA的發(fā)展

對(duì)于物理計(jì)算層面而言，CMOS之外的選擇，例如光子學(xué)、神經(jīng)形態(tài)和量子架構(gòu)，有望為專用域計(jì)算需求提供特定優(yōu)勢(shì)，如能源效率、可塑性、特定任務(wù)速度和特定NP難問題的線性縮放。隨著這些物理層解決方案的成熟，將會(huì)開辟新的DSA類別。

03.為了充分發(fā)揮DSA的價(jià)值

需要在技術(shù)堆棧的各個(gè)方面進(jìn)行進(jìn)一步的創(chuàng)新

從技術(shù)堆棧的各個(gè)層面，從物理層到應(yīng)用級(jí)工作負(fù)載管理，需要進(jìn)一步的創(chuàng)新來推動(dòng)DSA的可行性和商業(yè)成功。

在物理和電路層面，開源生態(tài)系統(tǒng)（例如Arm和RISC-V）需要進(jìn)一步發(fā)展，以在這些構(gòu)建模塊上支持完整的DSA軟件堆棧。沒有高效的軟件堆棧，許多硬件級(jí)性能優(yōu)勢(shì)將無法轉(zhuǎn)化為實(shí)際的工作負(fù)載加速。

在系統(tǒng)級(jí)封裝（System-in-Package，SiP）層面，需要標(biāo)準(zhǔn)化芯片片間接口，以實(shí)現(xiàn)DSA的經(jīng)濟(jì)和普遍集成。行業(yè)聯(lián)盟（如Universal Chiplet Interconnect Express，UCIe）已經(jīng)開始形成，以定義這些標(biāo)準(zhǔn)。此外，在美國，CHIPS法案和DARPA（國防高級(jí)研究計(jì)劃局）認(rèn)識(shí)到實(shí)現(xiàn)先進(jìn)封裝的協(xié)同開發(fā)平臺(tái)是一個(gè)重要的投資領(lǐng)域，并通過激勵(lì)措施來促進(jìn)其發(fā)展。

在操作系統(tǒng)和編譯器層面，更高級(jí)的編譯器需要有效地考慮單個(gè)封裝中可能存在多個(gè)指令集架構(gòu)（ISA）的潛在共存。

在數(shù)據(jù)中心層面，需要先進(jìn)的虛擬化程序和編排器來優(yōu)化地協(xié)調(diào)不同DSA計(jì)算實(shí)例中的工作負(fù)載容器，并在整個(gè)數(shù)據(jù)中心內(nèi)平衡利用率，以向最終客戶的應(yīng)用程序提供DSA級(jí)別的優(yōu)勢(shì)。此外，云服務(wù)提供商將開發(fā)工具來支持他們的最終客戶了解硬件實(shí)例的最佳配置，以滿足其特定的計(jì)算需求，避免計(jì)算資源的低效部署。

04.半導(dǎo)體價(jià)值鏈上的企業(yè)和最終用戶

應(yīng)該為DSA驅(qū)動(dòng)的顛覆做好準(zhǔn)備

DSA可能會(huì)在整個(gè)半導(dǎo)體價(jià)值鏈上激活顛覆。以下是為其做好準(zhǔn)備的方法：

半導(dǎo)體企業(yè)：為價(jià)值鏈顛覆做好準(zhǔn)備

材料供應(yīng)商應(yīng)該了解先進(jìn)封裝技術(shù)的影響（例如，對(duì)2D和3D集成的基礎(chǔ)構(gòu)成形成的新型基板材料的需求，以及對(duì)當(dāng)前基板材料的熱機(jī)械穩(wěn)定性的需求），以及新的物理層范式對(duì)前端和后端材料流的影響。

前端工具制造商將希望參與支持DSA集成的先進(jìn)封裝和異構(gòu)集成熱潮，這將需要與前端制造類似的精確定義和對(duì)齊。

晶圓代工廠將需要準(zhǔn)備迎接對(duì)較小批量和更多專用域芯片和Chiplet的需求，并找到有效和經(jīng)濟(jì)地支持較小玩家的方式。此外，對(duì)非先進(jìn)封裝和新物理層解決方案（如光子學(xué)）的支持將變得越來越重要，因?yàn)楣δ軐⒈徊鸱譃槿蝿?wù)優(yōu)化的Chiplet。

芯片設(shè)計(jì)公司需要擁有能夠全面考慮專用域工作負(fù)載性能的人才，從門級(jí)布局和硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)選擇到軟件堆棧和工作負(fù)載管理，以充分利用DSA的架構(gòu)優(yōu)化。

電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化（EDA）和硬件IP公司需要應(yīng)對(duì)兩個(gè)挑戰(zhàn)。首先是如何調(diào)整他們的商業(yè)模式，以支持可能沒有足夠財(cái)力購買昂貴前期許可證的較小DSA顛覆者。其次是如何將他們的IP、設(shè)計(jì)和仿真套件從芯片級(jí)擴(kuò)展到SiP級(jí)，以支持在多個(gè)Chiplet和ISA之間進(jìn)行系統(tǒng)級(jí)、多物理學(xué)（邏輯、電氣、熱學(xué)、光學(xué)和機(jī)械學(xué)）EDA，同時(shí)實(shí)現(xiàn)以前僅在芯片級(jí)別見到的帶寬和延遲。

計(jì)算消費(fèi)者：使用優(yōu)化的DSA，并投資于專業(yè)知識(shí)，充分發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)

云服務(wù)提供商（CSP）已經(jīng)認(rèn)識(shí)到工作負(fù)載特定的芯片架構(gòu)的價(jià)值，這一點(diǎn)可以通過他們?cè)絹碓蕉嗟夭捎肎PU以及推出面向數(shù)據(jù)中心硬件實(shí)例的自主芯片設(shè)計(jì)得到證明。隨著設(shè)計(jì)初創(chuàng)企業(yè)繼續(xù)針對(duì)AI和高性能計(jì)算等應(yīng)用案例的工作負(fù)載特異性，CSP將希望密切關(guān)注新興的成功者，以便可能支持并推動(dòng)他們擴(kuò)展規(guī)模。

企業(yè)客戶需要了解DSA在其特定工作負(fù)載中的優(yōu)勢(shì)。將計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施移入公有云的好處將會(huì)不斷增加，因?yàn)镃SP可以大規(guī)模提供DSA的訪問，通過聚合對(duì)專門硬件實(shí)例的需求并高效管理工作負(fù)載的部署。然而，企業(yè)應(yīng)該掌握或保留如何最好地利用這些硬件實(shí)例的專業(yè)知識(shí)，要深入了解如何優(yōu)化特定的工作負(fù)載和云硬件實(shí)例配置，以提供最大的總擁有成本優(yōu)勢(shì)。

專用域的原始設(shè)備制造商（如物聯(lián)網(wǎng)和邊緣設(shè)備制造商、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備供應(yīng)商、汽車制造商和區(qū)塊鏈平臺(tái)）將希望深入了解其專用域的計(jì)算需求和工作負(fù)載的發(fā)展，而不是依賴于通用計(jì)算進(jìn)展。他們還希望熟悉存在的架構(gòu)選項(xiàng)，以滿足芯片設(shè)計(jì)方面的能源、成本、占地面積和性能需求。這可能需要他們超越傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)：例如，汽車原始設(shè)備制造商可能需要直接尋找和與DSA初創(chuàng)企業(yè)合作，而不是依賴于一、二級(jí)供應(yīng)商來獲取所有最新的洞察。

摩爾定律推動(dòng)了計(jì)算行業(yè)的持久發(fā)展，在通用計(jì)算方面帶來了數(shù)十年的性能提升，大大減少了對(duì)工作負(fù)載特異性投資的需求。隨著晶體管密度增長放緩，DSA將越來越多地獲得專用域的性能優(yōu)勢(shì)，并對(duì)價(jià)值鏈參與者及其客戶帶來重大顛覆。

責(zé)任編輯：彭菁