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在英特尔至强Ice Lake发布会上，英特尔向数据中心市场投下性能“炸弹”，并且不再沉默，与AMD最新发布的产品“一较高下”。……
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解读世界上最先进的1α DRAM工艺——专访美光DRAM制程集成副总裁Thy Tran
近年来在DRAM的工艺节点上，美光一直处于先行者的位置。近期在第四代DRAM工艺制程的研发中，美光也率先实现了突破并开始量产1α DRAM产品。……
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疫情后时代新常态下，上云不再是锦上添花，更成为企业生存的关键。……
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在英特尔至强Ice Lake发布会上，英特尔向数据中心市场投下性能“炸弹”，并且不再沉默，与AMD最新发布的产品“一较高下”。……
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解读世界上最先进的1α DRAM工艺——专访美光DRAM制程集成副总裁Thy Tran
近年来在DRAM的工艺节点上，美光一直处于先行者的位置。近期在第四代DRAM工艺制程的研发中，美光也率先实现了突破并开始量产1α DRAM产品。……
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疫情后时代新常态下，上云不再是锦上添花，更成为企业生存的关键。……
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十年转瞬，Armv9架构终于露出庐山真面目，适用于Arm全系列芯片的Armv9架构，这次的升级瞄准的则是日益强大的安全、人工智能（AI）和无处不在的专用处理的需求。实际上，Armv9架构的推出也与正预示着行业的发展方向。凭借新架构，Arm提出了3000亿的目标。……
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一个好消息和一个坏消息，都是关于华为海思半导体
虽说华为海思麒麟9000系列是海思半导体手机芯片的“绝唱”，但不少消费者还是不希望麒麟芯片就此止步，而麒麟系列芯片起死回生的关键就在于“架构授权”和“制造允许”。今天看到的好消息就是ARM宣布最新推出的V9架构将不受出口管理约束，华为可以获得授权。 要知道早些时候，由于芯片架构授权问题，华为是吃过亏的，当时只能沿用上一版的老的价格，做出来的芯片即使再先进，功耗也不尽人意。 实际上，虽说arm授权了华为V9架构，华为自己也在研发芯片架构，毕竟都被搞怕了，还是要自己有才香，自研的达芬奇架构也不错，当然对于arm的授权，肯定是好消息了。 关键之一问题解决，但制造还是一个难题，坏消息就是国内没有能够满足制程要求的光刻机，无法代工，制造就只能被搁置。不得不说国货要当自强，半导体国产化成了国家科技进步的必经之路，如果有明显短板，这将严重制约高端制造业，华为的遭遇就是前车之鉴，单靠买永无出头之日。
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美国芯片巨头出手，芯片行业迎来大洗牌
芯片被称为现代科技皇冠上的明珠，其设计难度之高、制造工艺之复杂，一直是众多国家科技的重中之重。以华为最新芯片麒麟9000为例，采用5nm工艺，指甲盖大小的芯片里集成了上百亿个晶体管，每一个线路都是最先进的科技。 按照流程划分的话，芯片产业可以分为芯片设计、芯片制造、芯片封测三大环节，其中最难的部分是芯片制造，芯片设计次之，芯片封测相对容易。 像高通、博通、苹果、华为海思、联发科等芯片企业都是只做芯片设计，把芯片制造部分交给台积电、三星电子等代工企业，不同企业负责自己擅长的事，一起推动着芯片行业不断进步，从130纳米、60纳米、45纳米一路演进到如今的5纳米。 目前来讲，华为海思是国内唯一一家有能力研发手机芯片的企业，而且研发水平已经达到行业领先的5纳米制程，但是从2019年5月起，美国连续三次修改对华为的禁令： 1、禁止华为使用美国的芯片设计软件EDA 2、禁止含有美国技术的代工企业为华为生产芯片 3、禁止售卖含有美国技术成分的芯片给华为 不过，华为手里还有一张牌，因为芯片产业中有一块地方没有被美国完全占领，那就是芯片架构，目前全世界超过95%的智能手机和平板电脑都采用英国的ARM架构，它通过收取授权费的方式允许高通、英特尔、苹果、华为用ARM架构设计芯片。 理论上，即使美国封锁了EDA软件，不卖给华为芯片，只要有ARM架构可以用，华为还是可以通过国产的EDA软件来设计芯片，然后用纯国产的芯片制造设备来生产芯片，这样就完美地绕过了美国的芯片技术体系。 根据媒体最新消息，ARM的母公司日本软银已经决定以400亿美元(约合人民币2700亿)的价格出售ARM，买家是美国的GPU芯片巨头NVIDIA(英伟达)，这对华为和整个芯片产业都是一个重磅事件，整个行业可能会彻底洗牌! 作为全球最流行的芯片架构，虽然知识产权属于英国，但是英国对ARM采取比较宽松的管理，几乎不限制别人使用。目前ARM已经被授权给了全世界数千家芯片企业，有数十亿手机、平板和物联网设备的芯片都是采用ARM架构设计的 “一旦ARM被美国公司收购，美国为了扶持本国企业，将会禁止其他国家的部分企业使用ARM架构，比如华为的芯片之路被彻底封死!”美国一位芯片领域的专家在社交媒体上发表了自己的担忧，不少网友也表达了类似看法。 不过大家也不要过于悲观，根据此前公布的消息，华为已经拿到了ARM v8版本的永久授权，即无论ARM最终被谁收购，那么华为依然有权利使用ARM v8架构来设计芯片，只不过ARM最新的架构可能无法使用了。 此外，除了ARM架构以外，业内还有开源的RISC-V架构可以免费使用，目前华为、三星等都在研究和改进基于RISC-V架构的芯片设计。
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新芯片架构瞄准深度学习和视觉处理
当「深度学习」不仅热门，而且还趋近于技术成熟曲线的「沸点」时，对于另一波瞄准深度学习、视觉处理的新创公司如雨后春笋般出现，也就一点都不令人惊讶了。 这次是一家称为ThinCI（发音为‘Think-Eye’）的公司，由一位出身英特尔背景的资深工程师/架构师Dinakar Munagala创办。 然而，令人惊讶的是，这家位于美国加州的新创公司不仅有资本雄厚、拥有技术专精的大厂支持，而且还提供了一种独特的「大规模平行架构」，Munagala称其为「专为视觉处理和深度学习而生「。 Munagala承诺，相较于其它深度学习/视觉处理方案，该公司目前专利申请中的芯片架构可以带来「两个数量级的性能提升」。 从一座车库开始，并以有限的资金熬过6年之后，ThinCI在上个月公开亮相。该公司最近还吸引了两家大型一线汽车供货商成为其机构投资者，而且还有一批在技术领域声誉显赫的大厂成为其私人投资者。 这两家汽车供货商分别是DENSO InternaTIonal America， Inc.，以及Magna InternaTIonal Inc.。私人投资者包括ThinCI董事会主席和Tallwood Venture Capital的管理合伙人Dado Banatao、英特尔架构部门前执行副总裁、总经理Dadi Perlmutter、巴斯夫（BASF）监事会主席和戴姆勒（Daimler）监事会成员Jurgen Hambrecht以及其他几位背景雄厚的资深人士。 简单、灵活 他们为什么投资ThinCI？Perlmutter认为，「在整个职业生涯中，我非常欣赏简单和灵活性。我并不喜欢一些蛮横粗暴的方法，但着重于研究新运算问题的瓶颈，并且经由寻找新途径发现克服瓶颈的方法。ThinCI就是这么做的。」 当其它解决方案受限于数据的移入与移出，只为了填饱「饥饿」的巨大运算引擎时，Perlmutter形容ThinCI运算是一种「专为深度学习量身打造的绘图分析法，省去了大量不必要的内存存取程序。」 而其最终的结果如何？「它不仅加快了指令周期，而且降低了成本和功耗，」他补充说。 Munagala说自己从六年前开始，就怀抱着开发一种新芯片架构，以满足下一代技术（如深度学习）需求的梦想，因此毅然决然地离开英特尔。 然而，ThinCI并未透露其处理器架构细节，而仅称其为「一种革命性的绘图串流处理器」 （Graph Streaming Pocessor）。Munagala解释，它是指「一种大规模的平行架构，专为同时处理任务图形的多项运算节点而设计。」 深度学习本质上是以一组算法为基础，透过具有多个处理层、由线性与非线性交易组成的深度绘图，尝试在数据中建模高层级抽象。 ThinCI架构的独特之处似乎就在于其处理深度绘图的方式。 Munagala解释，「ThinCI架构利用极端平行为整个绘图任务串流数据，」取代以多个处理层透过深度绘图连续处理数据的方式。 正如Perlmutter所说的， ThinCI处理器架构的另一个关键要素是可编程性「。他解释说，许多人犯了针对特定方案进行硬件客制的错误，而历史教训是：问题是不断变化的，而程序设计人员拥有巨大的创造力。Perlmutter表示，ThinCI需要的是一种「对处理器进行编程以实现可不断发展新方案的方法。」 很显然地，这正是ThinCI所提供的。Munagala指出，设计人员「在使用业界标准API的同时，也受益于独特的编程方法。这使其简化打造为其处理器优化的深度网络。 相较于市场上的其它处理器，Munagal以GPU为例指出，「尽管GPU已被用于深度学习（如Nvidia），但它并非为数据分析而设计的。它在视觉处理方面的效率不高，而且不仅功耗高、还需大量的内存。」DSP的问题则是编程的效率低且复杂。 那么，硬线组件如何？也不可行！因为对固定方案来说，用于深度学习的算法变化太快。 而CPU「仅适于通用目的」，因为它的效能不佳且功耗过高。 芯片上绘图执行 相形之下，ThinCI的视觉运算引擎独到之处在于它提供了「芯片上绘图执行」（on-die graph execuTIon）。它是专为加速卷积神经网络（CNN）、深层神经网络（DNN）和其它复杂算法而设计的。更重要的是，该公司表示，来自摄影机传感器的资料「储存和处理都在芯片上完成，而无需DRAM存取。」 图1：ThinCI的视觉运算引擎（VISCEN）硬件架构 来源：ThinCI 因此，Munagala认为，相较于其它的处理架构，ThinCI的视觉运算引擎可以带来更高性能、更低功耗、可编程性以及更少内存占用。 当然，视觉处理SoC市场已开始出现一些新的处理器。例如。最近被英特尔收购的Movidius就是一个很好的例子。它提供专为嵌入式市场设计的视觉处理器。 针对目前在深度学习中使用的架构，Munagala说：「就性能/体积、性能/功耗指针来说，ThinCI的解决方案更高出了13倍。」更重要的是，「就架构来说，我们的方案更具前瞻性，它能解决其它架构无法解决的问题。」他同时还强调「简单编程模型」的重要性。 获一线汽车供货商青睐 从两家大型一线供货商投资ThinCI来看，清楚地反映了三件事：第一，汽车产业对视觉处理和深度学习技术的巨大需求（他们认为尚未看到全貌）；其次，对于让自动驾驶成为现实的坚定承诺；最后，一线厂商特别需要看到技术上的突破，让他们有足够的筹码与新贵金主平起平坐地谈判。 只需看看去年7月宣布成立的Mobileye/Intel/BMW联盟。很显然地，一线供货商都缺席了。 「DENSO一直在研究计算机视觉处理领域的新发展，而我们对ThinCI的投资更展现了坚定信念，即ThinCI的技术将很快成为下一代自动驾驶系统的关键组件——未来的新系统需要先进的运算技术结合深度学习能力，」DENSO创投总监Tony Cannestra在一份声明中说。 Magna技术长Swamy Kotagiri也表示：「我们很高兴能结合ThinCI在处理和软件领域的强项，以及Magna对于汽车系统的整体理解。 在汽车市场之外 ThinCI并不仅着眼于汽车市场。毕竟，汽车领域的进展一向十分缓慢，特别是考虑到在最终生产前必须进行的所有测试和认证。但这对在其它领域寻找近期机会的任何新创公司都意味深长。 Munagala解释，视觉处理和深度学习应用「可以应用在任何地方」，从自然用户接口到监控摄影机甚至白色家电。 Perlmutter同意这样的看法。「汽车只是深度学习的一类应用，但深度学习却可因应大量的新问题类型。 他解释说，「创造适用于所有类似人类行为的适应性方案，包括从视觉、语音，一直到巨量数据收集的优化算法，以及复杂的BOT与辅助等。 Perlmutter认为，深度学习成效卓著，特别是「当我们从智能型手机转移到增强实境（AR）类装置时。」他说，「我们与AR装置的互动，以及需要它提供的复杂程度（在办公室、制造厂房和旅途中），将远远超越当今与智能型手机互动的笨拙方式。」 值得庆幸的是，ThinCI在嵌入式市场的优势在于其视觉运算引擎具有很高的可扩展性。 Munagala说：「我们能因应从可穿戴式装置到内建通用软件堆栈的服务器等领域的多样化市场。」 图2：新兴应用需要新的视觉处理技术 来源：ThinCI 时间表 根据ThinCI，其视觉运算引擎架构「已在2015年告一段落，其测试芯片也已经完成验证了。」该公司目前正筹措资金以实现计划于2017年启动的首次芯片生产。从今年初开始，ThinCI已经完成其软件工具套件的beta测试。 ThinCI的投资者对于该团队所提供的成果也信心满满。巴斯夫监事会主席和戴姆勒监事会成员Jurgen Hambrecht表示，由于「ThinCI拥有杰出的团队和能力」，让他决定了个人投资。 Hambrecht更看好的是，「ThinCI将为多样化的产业应用带来突破性的硬件软件。」
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ARM：下一代架构也将继续供给华为
遭到美国“断供”打击之后，华为最不可或缺的一个伙伴就是ARM，此前有消息称ARM下一代v9架构将停止对华为供应，从长期战略来讲，对华为的打击是致命的。 9月25日，ARM全球负责芯片授权的IP产品事业群总裁热内·哈斯（Rene Haas）明确表示，华为和海思是ARM的长期合作伙伴，后续的芯片架构都可以授权给华为海思。 哈斯表示，在5月美国政府将华为列入实体清单后，ARM对公司产品进行了厘清，目前有了一个明确结论，即无论是目前的V8架构，还是后续新的芯片架构，都是基于英国技术开发，不会受美国出口管制影响，可以授权给华为海思。 ARM中国市场部负责人梁泉表示：“ARM中国是在2018年成立的合资公司，这是一个完全独立运营的实体。ARM中国的目标是做本土的芯片IP公司。ARM中国的使命也是逐步地推动本土研发，目标是全球标准、本土创新，也就是说会沿用并且跟全球先进的ARM技术保持一致的生态和尽量一致的产品规划。” 关于华为方面，华为海思CIO刁焱秋表示，华为现在状态很好，工作比原来更投入，原来内部很多需要说服或是消除一些障碍的事情，都不用花这个力气了，所以华为内部的流程和效率都高了很多倍。刁炎秋强调，华为的状态很好，在生态方面的投资，华为会坚定不移地走下去。
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以可编程DSP架构应对TD-SCDMA以及TD-LTE带来的设计挑战
中国作为目前世界上最大的移动市场，对于移动标准的发展，希望制定不同于西方的自己的标准。这就是目前的3G标准TD-SCDMA以及未来的4G标准TD-LTE。在2006年初，中国政府宣布TD-SCDMA正式成为中国的3G移动通信的标准。在2009年，世界最大的移动运营商中国移动宣布将提供基于TD-SCDMA为标准的3G服务；同时，中国联通以及中国电信分别将以WCDMA以及CDMA-2000标准推出3G服务。这就意味着，中国在接下来的时间将会同时存在3种不同的3G网络。显而易见的是，中国的3G服务的启动要远远晚于西方世界。中国移动明白不可能只是依靠TD-SCDMA来确保其目前领先的地位。因此，中国移动在启动TD-SCDMA的同时已经把眼光投向未来的4G标准TD-LTE。所以，中国移动也有可能尽快跳过3G进而演进到TD-LTE。从目前的情况来看，很难准确预测哪一种标准会在未来的中国移动市场占有上风。所以，终端基带芯片供应商目前面临非常困难的选择。如果只是针对某一种标准进行开发，有可能会赌错标准。而如果去设计支持多标准的基带，传统的以硬件加速器为主的基带设计方式会大大增加开发的难度、成本和风险，并且缺乏足够的灵活性。这种情况之下，工程师自然而然会去寻找可编程的解决方案。这样既可以提供足够的灵活性，还能缩短多个标准开发的时间。无线基带设计的不同方式通常无线基带的设计有如下3种方式。(1)传统的硬件方式基带全部由硬件实现。这种方式基本上能让第一款芯片很快地推向市场。同时，这种设计能确保最低的功耗。然而，基于这种方式设计出来的芯片完全没有灵活性，并且很难升级以支持后续的产品。(2)软件无线电方式完全软基带方式实现，同一颗芯片可以以软件方式同时支持多个不同标准。这种方式只需要切换软件就可以支持不同的标准，完全不需要改变芯片的设计。然而，这个方式的主要问题在于可编程引擎设计比较复杂，而且相对于硬件方式会产生较高的功耗。(3)混合方式DSP加上硬件加速器。基带需要灵活性的处理部分，可以用软件的方式在DSP上实现；其余的计算密集并且相对固定的处理部分，比如FFT，就可以硬件加速器的方式实现。考虑到纯硬件方式设计带来的高风险，本文接下来将主要讨论另外两种可编程的基带设计方式。基于CEVA-XC的软件无线电设计方式CEVA-XC是一款针对最先进的无线标准优化设计的高性能的通信处理器。基于CEVA-X体系构建的CEVA-XC可以完全以软件方式支持多个先进无线标准，其中包括目前最复杂的4G标准LTE cat．5、WiMAXII(IEEE 802．16m)，以及3G和3．5G。这个创新的处理器能够以纯软基带方式同时运行多个不同的无线标准。一个CEVA-XC可以软件方式同时支持多个不同的无线标准，完全不需要针对不同标准设计的硬件加速器。因此，可以降低整个系统的功耗，并减小面积。CEVA-XC架构可包含1、2或者4个向量处理器。每个向量处理器是一个3发射(VLIW)、可以处理256位宽数据的单指令多数据(SIMD)引擎。其中，包含16个MAC单元、算数、逻辑以及移位单元。CEVA-XC的指令集可以应对4G基带的处理要求，比如matrix processing、MIMO detec-tors、complex filtering、data permutations以及位处理。基于CEVA-X1641的混合式基带设计方式CEVA-X代表一系列通用高性能DSP处理器，被广泛应用于无线基带应用，并且已经量产于多个基带芯片供应商的产品中。CEVA-X是基于超长指令字(VLIW)以及单指令多数据(SIMD)的架构。VLIW可以让多条指令同时执行，确保高度的指令级并行，同时保证低功耗。CEVA-X架构对C语言有很好的支持，这样可以帮助开发者大大降低开发的成本以及缩短上市时间。CEVA-X1641是CEVA-X家族里面的一个成员。它拥有4个16位宽的M_AC。CEVA-X1641在65 nm工艺的最坏情况下可以达到700 MHz的运行频率。这款高性能且易于编程的DSP，可以让设计人员对他们的终端基带SoC设计灵活地进行软硬件划分。不同的基带客户在他们的设计里面使用不同的软硬件划分方式，以及单个DSP核或者多个DSP核。选择使用高性能的CEVA-X1641可以保证客户的软件投资以及在未来演进产品中的软件复用。目前，多个CEVA客户正在使用CEVA-X1641来设计他们的4G无线基带。结语正是因为未来中国无线市场多标准共存的现实，所以有必要使用同一个平台来支持多个不同的标准。无论是基于软件无线电的纯软基带方式，还是混合型的可编程方式，都能提供足够的灵活性来满足重复使用以及快速上市的需求。长期以来，无线基带市场的领导者已经明确可编程是无线基带发展的方向。CEVA-XC和CEVA-X1641两款。DSP核，能满足授权客户对芯片架构以及灵活性的不同需求，提供合适的解决方案。
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IBM向第三方开发者开放Power芯片架构
近日，IBM向第三方开发者开放了Power芯片架构，允许其他企业对该产品进行改进。通过这种开放模式，任何有足够技术实力的企业都可以设计或生产基于Power架构的芯片。 IBM开放Power芯片架构 作为IBM的核心业务，Power芯片应用于Power系列的服务器中。去年，IBM曾通过“OpenPower基金会”开放了该项目，其认为拥有大型互联网数据中心的企业都可以考虑这一架构，包括领导OpwerPower基金会的谷歌。不过，由于谷歌自主定制的系统几乎全部采用英特尔芯片，所以其只承诺会测试采用新芯片的系统。 芯片市场研究公司MoorInsightsandStrategy的分析师帕特里克·莫海德表示，“此举对于IBM来说非常罕见，有可能采用Power架构的是那些未使用英特尔至强服务器芯片的中国新兴芯片制造商，他们希望使用没有后门的方案。不过，IBM很难将它们的优势化作市场份额，也很难达到英特尔的规模。” 数据显示，IBM最近一个季度的硬件销售额下滑了23%。莫海德认为，“即使分享了Power芯片的设计方案，IBM也难以挽回市场局势。如果在3年前采取这一行动，效果会好很多。
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研究人员开发可自供电的芯片架构
美国哥伦比亚大学(ColumbiaUniversity)的研究人员们开发出一种新式的电子架构，采用菊链中断处理作业的方式，据称可降低感测器功耗达100倍，让未来的感测器不需使用电池或电源线，就能监测生命体征、气候变化以及能源消耗等应用。 致力于这项研究的哥伦比亚大学研究人员们表示，这种自供电的电子架构不必使用电池或进行任何维护，即可让感测器以及其它监控设备经年累月地随时保持连线状态。 “当你在更小空间中整合更多功能时，功耗也会变得非常低，”哥伦比亚大学教授PeterKinget说，“但奈米级电晶体并不可靠，也无法维持较大的讯号位准，因而需要新的设计理念。” 哥伦比亚大学展示一款可降低100倍功耗的晶片，它可透过环境光为感测器供电，因而无需使用电池。（资料来源：哥伦比亚大学来源） 透过菊链中断处理作业──而非随时保持传输状态──可让各种感测器大幅降低功耗，同时还提供所需的数据。这些应用包括可监测生命体征的智慧服饰(还能在紧急的情况下传送穿戴者的位置)、监控建筑物能源消耗的感测器，或是可在偏远地区收集并传送天气型态资料的感测器等。 Kinget表示，这种架构以少量的环境光在晶片上产生奈米安培的电流，而为感测器供电，同时在储存足够能源以取得读数时才为环境进行间歇取样。该元件并非为长距离的无线接收器供电，而是查询环境以便找到最近的邻近感测器，而为节点至节点间进行通讯。由于这么小的元件无法确保一定的可靠性，因而该架构还采用演算法平均多个读数，以实现所需的任何准确度。
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英特尔将曝光最新Larrabee芯片架构细节
英特尔公布了关于即将推出的Larrabee芯片架构更多的细节，这款架构采用了多处理核心来提高在3D图形、科研以及设计仿真等应用的处理速度。 首款Larrabee芯片将到2009年或者2010年开始出货，主要针对个人计算机图形市场。英特尔将在洛杉矶召开的SIGGRAPH 2008计算机图形大会上展示该架构。 Larrabee是基于与PC芯片有着相同x86架构的处理器内核，但是增加了例如垂直计算等升级功能，以及处理图形结构等高级硬件功能。 据英特尔称，这款产品将比一般的GPU芯片提供更高的灵活性和可设计性，同时保留了英特尔架构易于设计的优点。 虽然每个Larrabee内核都是基于奔腾技术，当时它其中增加了像多线程和64位扩展等升级功能。英特尔表示，Larrabee的本地设计模式支持高度并行应用，并且能够配置图形API、新的图形算法以及通用计算等。
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调查显示新兴市场国家更愿接受64位芯片架构
据外电报道，由于发展中国家的强劲需求，针对64位芯片架构的开发商数量明年有望大量增长。 IT产业研究公司Evans数据公司近日发表了新兴市场国家报告，该公司共调查了欧洲、巴西、中国和印度等国的400多家开发商。 调查报告称，虽然目前仅有16%的开发商在开发64位架构产品，但这个比例将在今后12个月中飙升至56%。 与之对比的是，在今后12个月内，北美地区仅有23%的开发商将从事64位架构开发。 报告说，在64位开发商中，有40%打算开发针对英特尔芯片的架构，比如安腾、安腾2 、EM64T和IA32e，另外23%针对AMD芯片。 AMD公司在东欧显示了强大的力量，这里有32%的开发商打算开发针对AMD64位芯片的产品。 Evan数据公司总裁Andrews说：随着全面增长和IT采购转向64位芯片，新兴市场国家的主要开发商正在把重点放在64位架构产品上。 他指出，由于新兴市场地区转型问题较少，开发商能够推广新产品，而且能引导采用新架构的应用。
