作者：趙宇航

編輯：生煎

算力說

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，開始了探索。

下附趙宇航在世界人工智能大會上的演講實(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給我們帶來了急劇的對存儲、處理以及數(shù)據(jù)量的急劇增長，也是AI，才能接受后摩爾時(shí)代的挑戰(zhàn)。

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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)過一次創(chuàng)新耦合的過程。

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，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)的問題。 如果不靠AI來處理，可能我們的集成電路制造沒法往下走，沒法制造出具有強(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，給我們集成電路芯片制造帶來了重大的挑戰(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。此外還有新架構(gòu)、新器材、新芯片都需要新器械、新材料來支撐，這大量的數(shù)據(jù)給我們集成電路芯片制造帶來了幾個(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。我們制作出來的良率以及產(chǎn)能控制都面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。