隨著科技的不斷演進，芯片設(shè)計領(lǐng)域正經(jīng)歷一場前所未有的深刻變革。曾經(jīng)引領(lǐng)行業(yè)飛速發(fā)展的摩爾定律，如今已逐漸顯現(xiàn)出物理與經(jīng)濟上的局限性，尤其是在人工智能（AI）計算浪潮的沖擊下，芯片設(shè)計面臨著前所未有的挑戰(zhàn)與機遇。
AI的興起，對芯片設(shè)計提出了更高要求。從移動芯片到定制芯片，每一步發(fā)展都見證了技術(shù)的飛躍，而Arm公司，作為SoC芯片設(shè)計領(lǐng)域的領(lǐng)航者，憑借其35年的深厚積累，始終走在技術(shù)創(chuàng)新的前沿。
回顧歷史，摩爾定律自1965年提出以來，尤其在20世紀(jì)八九十年代，精準(zhǔn)地指引著半導(dǎo)體行業(yè)的快速迭代，推動了芯片的小型化與移動化，為Arm等企業(yè)的發(fā)展提供了廣闊舞臺。從移動芯片組的崛起到SoC的繁榮，技術(shù)的每一次革新都帶動了整個行業(yè)的飛躍。
然而，AI時代的到來，讓計算負(fù)載的規(guī)模與復(fù)雜性急劇上升，能源消耗與成本問題日益凸顯。高效能、定制化與平臺化成為行業(yè)關(guān)注的新焦點。特別是在能效方面，芯片設(shè)計需要從計算與數(shù)據(jù)傳輸兩大能耗源頭入手，同時解決散熱問題。
面對AI對算力的巨大需求，芯片功耗呈現(xiàn)爆炸式增長，如NVIDIA最新的Blackwell B200 AI芯片，功耗可能達(dá)到1千瓦。高盛預(yù)測，AI將推動數(shù)據(jù)中心電力消耗激增160%，這對環(huán)境也構(gòu)成了巨大挑戰(zhàn)。為此，行業(yè)正積極探索更高效的芯片設(shè)計、創(chuàng)新的架構(gòu)與指令集、更小更高效的AI模型以及云邊端結(jié)合的AI執(zhí)行方案。
同時，AI時代的安全威脅也不容忽視。DarkTrace的調(diào)查顯示，近74%的受訪者表示AI驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)威脅已帶來顯著影響，60%的受訪者擔(dān)心未做好充分準(zhǔn)備。311研究所指出，AI網(wǎng)絡(luò)攻擊已能自我進化并發(fā)動復(fù)雜攻擊，科幻場景正成為現(xiàn)實。為此，Arm等芯片企業(yè)在SoC中集成了多層次的安全機制，包括嵌入式加密保護、機密計算架構(gòu)等，以抵御各種威脅。
AI對芯片設(shè)計的影響深遠(yuǎn)。多樣化、復(fù)雜化的AI負(fù)載正從根本上改變芯片的設(shè)計方式，要求針對大規(guī)模并行處理、內(nèi)存帶寬優(yōu)化等構(gòu)建差異化架構(gòu)。Arm在報告中提出，未來芯片將具備深度集成、成熟電源管理、緊密生態(tài)系統(tǒng)協(xié)作等特點。同時，AI正成為芯片設(shè)計流程中不可或缺的一部分，機器學(xué)習(xí)技術(shù)廣泛應(yīng)用于布局布線、能耗優(yōu)化等環(huán)節(jié)，形成了AI協(xié)助設(shè)計用于運行AI工作負(fù)載芯片的有趣循環(huán)。
針對這些趨勢，Arm提出了五大芯片設(shè)計趨勢：協(xié)作深化、聚焦系統(tǒng)、標(biāo)準(zhǔn)化、能耗感知設(shè)計與專用化。特別是在架構(gòu)設(shè)計方面，Arm堅信異構(gòu)計算是滿足AI算力增長需求的關(guān)鍵，CPU、GPU、加速器及網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)共生協(xié)作，能夠最大程度地提升系統(tǒng)性能與能效。
軟件與硬件的深度融合與協(xié)同發(fā)展對于AI的未來至關(guān)重要。Arm致力于支持廣泛兼容主流AI框架的芯片解決方案，確保開發(fā)者在享受軟件靈活性的同時，充分利用Arm架構(gòu)芯片的性能與能效。對于AI軟件的開發(fā)，Arm提出了善用通用工具、提供預(yù)構(gòu)建后端支持、保持上游貢獻以及緊跟框架演進等建議。
如今，半導(dǎo)體行業(yè)正處于重要轉(zhuǎn)折點，摩爾定律與制造工藝縮放技術(shù)面臨瓶頸，定制芯片、芯粒等創(chuàng)新方案正煥發(fā)新活力。AI時代的到來，對整個芯片行業(yè)提出了全新考驗，需要上下游企業(yè)摒棄傳統(tǒng)觀念，針對AI負(fù)載特點，重新思考芯片的架構(gòu)、性能、能效、安全及軟件工具協(xié)同設(shè)計，以釋放AI的變革潛力，同時有效控制復(fù)雜度、能耗與成本。
