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2019 CCF集成电路Early Career Award

2019-10-28 07:57:17

中国计算机联合会ccf集成电路早期职业奖(Early career award for CCF Integrated Circuits in China computer Federation)是为工作时间不到6年的年轻学者设立的,为从事集成电路的年轻学者的早期职业生涯提供支持。这是中国计算机联盟系统中唯一的集成电路专业奖。第一个选择是去年推出的。今年是第二年,在第十一届全国测试大会(ctc 2019)上庄严宣布。摩尔精英公司连续两年赞助早期卡雷尔沃德奖。

经过七位国内外专家的三轮评估,上海交通大学副教授李江最终因其在后摩尔时代集成电路测试容错设计领域的学术贡献而获得荣誉。

李江副教授一直致力于集成电路测试和电路容错技术的研究。针对三维芯片成本高的问题,他率先提出三维芯片“预绑定测试”架构的设计和优化方法,并将其引入ieee标准p1838。针对三维集成电路中tsv故障率高的问题,首次设计了一种极其高效的tsv修复架构和三维存储器中相邻芯片的冗余资源共享技术,刷新了三维存储器修复效率的记录。以下是半导体工业观察对获奖者的专访:上海交通大学副教授李江、ccf容错小组秘书长、中国科学院计算研究所研究员韩茵、摩尔精英董事长兼首席执行官张景阳先生。

半导体行业观察:

“蒋先生,你一直专注于集成电路测试和容错技术。ieee标准p1838引入了针对3d芯片的“预绑定测试”架构设计和优化方法。你能介绍一下这项开创性成就的研究内容和意义吗?”

李江:

三维芯片是后摩尔时代通过在垂直方向堆叠和绑定多个芯片来提高芯片集成度和带宽的主要方式。然而,任何芯片层的失效都会导致键合芯片报废,导致严重的成品率问题和高成本。如果测试是在每个晶片被绑定之前进行的,则失效的晶片可以被移除。然而,传统的测试架构从未考虑支持预绑定测试。

为此,我们首先提出了一种测试访问机制,支持绑定前后每个晶圆的测试任务,并允许两个测试任务共享测试访问资源,从而大大降低了可测试设计的成本。其次,因为芯片在键合之前没有封装,所以测试引脚非常有限。我们优化了测试路径架构和测试调度算法,使测试任务在有限的测试引脚下高效运行,大大降低了测试时间成本。这些工作是在imac首席科学家e. j. marinissen的工作基础上采用的,他进一步介绍了ieee p1838标准。

降低测试成本和提高产量对于任何尖端芯片技术的最终大规模生产都非常重要。除了预绑定测试架构的设计工作之外,我们随后提出的三维内存冗余修复资源共享技术也被业界作为一项基础技术在公开论文中采用。例如,最近与台积电专家合作的3D内存修复技术再次刷新了修复率。例如,amd在顶级计算机架构会议微(conference micro on computer architecture)的单章节中引入了我们三维芯片垂直路径的在线修复技术,并在论文发表一年后率先将三维内存集成到其gpu芯片产品中。这些工作在eda和测试领域被引用了数百次,为最终的三维芯片测试奠定了基础,提高了成品率,降低了成本。

半导体行业观察:

“在探索集成电路测试和容错技术时,您遇到了哪些困难和挑战?你将来想要什么样的支持?”

李江:

集成电路测试和容错技术属于eda领域,需要与业界密切合作。然而,在我刚回到上海交通大学教书的几年里,我发现很难在集成电路测试和容错技术的研究中生存下来。主要原因是这项研究需要与行业紧密联系,需要了解行业的内部需求、经验和资金支持。由于国内集成电路产业整体发展水平落后,eda等产业链不健全,面临着找不到资金、找不到合作者、没有“产业价值”研究问题等困难。虽然已经进行了一些前沿研究(例如碳纳米晶体管、单片三维芯片和忆阻器),但这些结果在国外往往很有影响,在国内却被忽视。

幸运的是,通过不断的探索、分歧和沟通,我们已经开始与华为、阿里巴巴等行业的领导在许多不同的方向上密切合作。此外,eda对于突破目前瓶颈技术的封锁非常重要。国家和行业也非常重视电子设计自动化,在研究领域将会越来越好。

未来支持的主要领域有三个:

财政支持:

国家自然科学基金会是许多大学学者垂直课题的主要资金来源。与行业中的横向课题相比,它相对稳定,更有利于支持前瞻性和原创性的研究。然而,集成电路设计领域的研究明显不同于计算机科学的其他领域。它与工业技术发展密切相关,需要相对大量的研究经费用于设计和流式传输等实验研究。然而,年轻学者经常发现很难获得足够的纵向资金来进行这方面的研究。他们只能通过模拟和发表论文来完成研究,这大大降低了研究结果的价值和影响。

行业支持:

核心是流程验证平台,流程支持不足。铸造公司是一家主要的国际公司,经常在这个领域向海外同行提供大折扣(甚至免费)。然而,在中国,流媒体电影很贵。即使采用公共工程部和其他方法,垂直学科也负担不起。此外,这些铸造厂不愿意在中国进行一些小批量试验设计。

学生培训:

教育部对招收研究生和博士生有严格的限制。集成电路这一“硬而穷”的领域对学生的吸引力本来就很小。再加上配额限制,我们无法获得足够的高质量学生进行研究。一方面,我国集成电路人才差距很大;另一方面,我们很难获得更好的学生。这一矛盾迫切需要解决。

半导体行业观察:

“蒋先生的分享让我们深受感动。作为一家提供芯片设计服务和流媒体封装测试等专业服务的公司,我们如何支持像蒋先生这样的年轻学者?”

张景阳:

蒋先生提到的电影流和验证的困难确实是学术界普遍存在的问题。半导体行业是一个具有强大规模经济的行业,80%的订单通常由前20%的客户带来。因此铸造厂和封闭的检测厂不愿意也很难为零散的小客户服务,尤其是学校的科研项目。其中大部分用于研究验证,很少转换成批量生产订单。供应商投资成本但不能赚钱,所以他们对学校科研项目的支持相对较低。

摩尔精英(Moore elite)的使命是“让中国没有硬芯片”,提供一站式专业服务,如“芯片设计、流媒体薄膜密封测试、人才服务和企业孵化”。其客户覆盖全球1500家芯片公司。目前,全球劳动力有300人,并且增长迅速。摩尔精英(Moore elite)商业模式的价值在于“多吃一条鱼”和“与客户一起成长”,即在同一个客户的整个成长周期中为其提供一站式专业服务,最大限度地降低客户获取成本和环节之间的交易成本,提高效率,并通过聚合供应链订单为客户争取更好的价格、交付日期和服务。

为了加快国内微电子大学芯片相关科研成果的转化,摩尔精益特推出了“摩尔之星”大学计划,为大学提供一站式对接平台、高质量芯片后端实现、流式传输、密封等服务的全部资源,使大学更加注重技术开发和技术创新。摩尔精英目前拥有150多个芯片设计服务研发团队、接口制造技术服务和供应链运营团队、封装和测试工程团队,为客户提供高质量的一站式交付。鉴于当前市场供应严重短缺,为了满足包括大学客户在内的中小芯片设计客户的芯片封装打样需求,摩尔精英投资5000万元建设合肥快芯微电子快速封装生产线,该生产线于2019年7月正式投产。我们欢迎蒋先生和中国所有半导体相关领域的大学教学和研究人员利用摩尔精英的芯片设计服务和供应链服务,帮助生产和教学的整合。

半导体行业观察:

“蒋老师,将来有没有计划把你的研究成果用于商业产品?你有什么计划?”

李江:

目前,三维芯片的研究成果没有商业计划,主要是由于对技术、制造等方面的要求较高。和大量投资,这不适合初创企业。基于忆阻器阵列和边缘智能芯片设计工具链的神经形态学研究成果具有商业价值。3-5年后会有更多的机会。我同意美国工程院院士普林斯顿大学李凯教授的观点,即研究是一个将金钱转化为知识的过程,创新是一个将知识转化为金钱的过程。目前,我还需要积累技术成果,直到形成技术壁垒,培养核心博士和研究生技术团队。神经形态计算芯片的研究成果应该通过流式传输来实现,而边缘智能的研究成果应该通过开源来影响。当大规模工程和市场化的时候,商业化将被考虑。

半导体行业观察:

“我可以看出,江先生为不同的研究方向制定了不同的商业路线计划。我们祝愿edge智能芯片设计工具链等研究成果顺利实现商业登陆。据说摩尔在这方面做了一些积极的探索。你能邀请张先生分享吗?”

张景阳:

半导体行业是一个非常特殊的行业,专业化程度极高,分工精细,时间跨度长。要将科研成果转化为有利可图的商业项目,需要大量的努力和探索。摩尔精英目前以两种主要方式支持科研项目的商业化。一方面,通过芯片设计和供应链专业服务,分享实战经验和研发工程资源,减少项目实现和大规模生产的障碍,解决初始阶段各方面资源匮乏带来的登陆挑战,帮助芯片项目更快、更稳定地成长。同时,我们还设立了“摩尔半导体指数基金”(Moore Semiconductor Index Fund),以涵盖芯片公司的种子轮投资。与此同时,我们还帮助早期芯片项目有效地与“了解并投资芯片”的专业投资者沟通,以支持芯片创业团队快速启动他们的商业梦想。

半导体行业观察:

“韩先生,你一直在中国科学院计算研究所从事专用处理器芯片的研究。你是这个领域的著名学者。作为ccf容错面板的秘书长,您也是openbelt的支持者之一。你认为开源eda怎么样?”

韩银河:

专用处理器不同于通用处理器。它们面向特定的应用。通过定制架构和电路设计技术,它们可以实现更高的性能、更低的功耗等优势。2018年,图灵奖得主大卫帕特森(david patterson)认为,特定领域的架构将开启“建筑的黄金时代”。我正在研究的机器人处理器和车载处理器芯片都属于专用处理器的研究领域。

当我们提出openbelt计划时,我们进行了大量的讨论,总是有一个重要的问题向我们提出:谁是开源eda的最早用户?只有通过解决这个问题,开源eda和敏捷开发才能真正落地。我个人的观点是,专用处理器芯片可能是开源eda和敏捷开发的最早重要用户,但它不会是当前数量大、范围广的通用处理器。服务器处理器、桌面处理器、手机处理器等通用处理器是目前芯片领域的主力军。然而,这些芯片市场竞争激烈,需要极高的性能和能耗。开源eda不能在短时间内满足需求。专用处理器是不同的。因为它们的设计接近特定的应用需求,所以它们可以通过系统设计和架构的创新来弥补eda产生的电路性能的不足。同时,开源eda和敏捷开发具有大大缩短开发周期的优势。这一优势正是特殊处理器芯片所需要的。专用处理器的设计必须对应用的变化做出快速响应,这在目前的商业eda中是无法实现的。

开源eda必须与敏捷开发相结合。目前,设计方法(da)解决了大规模设计的自动化问题,使得将数十亿个晶体管集成在一个芯片中成为可能。下一代设计方法论可能会更加关注设计周期的问题,即敏捷开发,以满足未来IOT时代更多细分和更快的应用变化以及更多芯片类型的需求。因此,openbelt应该考虑在框架概念阶段建立敏捷开发过程,例如选择更高级别的设计语言来吸引更多的人工智能最新研究成果。

如果openbelt想要成功,它需要一个机制来吸引学术界和工业界的积极投入。只有芯片设计行业投资于开源eda工具的持续优化并分享这些成果,开源eda平台才能形成持续发展的持续驱动力,实现性能突破,最终取得成果。

半导体行业观察:

"姜老师,你在ccf容错会议上看到了什么重要的技术趋势?"

李江:

Ccf容错会议围绕芯片和系统的测试和容错以及设计自动化举办了一系列前沿技术论坛。我看到了三个重要的技术趋势:

1硬件安全性

芯片安全问题主要包括侧通道攻击、硬件木马、物理不可克隆技术(puf)等。随着5g+物联网时代的到来和国际形势的发展。硬件安全变得越来越重要。首先,5g时代的到来使得(智能)物联网从工业专用领域扩展到更广泛的消费领域。信息和网络安全问题将延伸到物质世界,直接影响人们和社会的财产和生活。其次,从中美、美俄对抗的新国际规范出发,国家安全、产业安全和信息安全成为重大挑战。因此,可信计算和硬件安全将对国家和社会产生重要影响。这次会议有几个论文会议和两个技术论坛,涉及软件和硬件系统的安全和可信计算。后续方向将成为容错会议的重点和关键讨论领域。

2开源硬件、敏捷设计和特定领域架构

未来的硬件设计面临着越来越严峻的挑战。首先,硬件设计的复杂性不断增加,其开发周期和成本跟不上软件和算法的创新。例如,深层神经网络结构的快速迭代和搜索通常需要几个月,而神经网络专用加速芯片仍然需要1.5年。其次,硬件设计不能满足各种功耗、性能和尺寸的要求。虽然通用处理器具有良好的可编程性和适应性,但其能效不高。未来,特定领域的芯片将会大放异彩。敏捷设计可以面向不同的场景需求,可以快速、自动地生成具有出色性能和能效的特定领域芯片。它不仅解决了设计周期问题,还解决了自适应问题,一举两得。例如,人工智能领域中“算法就是芯片”的设计:给定一个神经网络结构,芯片和软件栈可以快速生成。敏捷设计在软件领域被广泛采用,在硬件领域有四个特点:

开源:

开源社区是敏捷开发的重要支持。开源硬件设计(如risc-v,最近的开源mips)和darpa领导的开源eda工具都是这一技术方向的代表。在这次容错会议上,罗郭解研究员代表北京大学,与清华大学、计算研究所、复旦交通大学和其他机构的研究人员讨论了中国的开放带eda计划。

情报:

由于硬件架构的优化本质上是对设计空间的探索,设计的自动探索可以基于人工智能算法进行。这种技术趋势的重要前提是有足够的设计样本。

软硬协调:

传统的软件和硬件设计是在isa的薄层上优化的(例如指令集并行性),而域专用芯片架构(dsa)具有更抽象的层和接口。软协作和硬协作要考虑的类别跨越了许多不同的层次。硬件包括电路和器件,软件包括编译、api算子库、数值计算方法、算法、神经网络模型和应用程序。例如,一些初创公司一直在将神经形态测量芯片推向忆阻器和光电子学等新设备。设计师需要从设备、架构、算法到应用的跨层协作设计。从硬件架构出发,我们和杜克大学的陈亦然教授在2017年提出了忆阻器交叉阵列架构的深度神经网络结构稀疏压缩算法和内存访问架构的软硬件协同设计。今年,基于simd体系结构,我们提出了一种具有稀疏结构和体系结构设计的近似随机丢弃算法,以加快深度学习训练。大量软硬件协同设计创新不断将人工智能芯片推向巅峰。

3.存储和计算与神经形态学计算的集成

内存计算和神经形态学计算架构是一种激进的非冯·诺依曼架构,其存储单元本身“成为”计算组件,实现“内存计算”。英特尔的lori和ibm的truenorth验证芯片分别使用3d交叉点和sram实现神经形态学计算,许多初创公司也在进行产业化。忆阻器是一种很有前途的神经形态学计算方法。

基于新内存技术的内存级内存(Memory Level Memory,scm)正在彻底改变数据存储架构。新兴存储器也已经应用于新的数字系统,以提高速度、降低功耗和高效执行人工智能。英特尔和广美已将相变存储器(pcm)积极推广到单片机,用于数据中心层次结构中的永久存储器,以提高性能、降低功耗和唤醒服务时间。

今年ccf容错会议也有一个论文会议和一个专门讨论新存储器设计的技术论坛。我们的研究小组还发表了几个以忆阻器阵列为代表的神经形态学计算的前沿结果。

4智能操作维护和可靠性。

云计算产业自诞生以来一直保持着快速的发展势头。现代数据中心的计算能力也在迅速发展。其设备规模也在不断扩大,成为全社会的基本服务。然而,这种趋势不可避免地威胁到系统的可靠性。在大型服务器集群中,即使是低概率的故障也会成为集群中的主要威胁。一些硬件故障可能会在系统中累积和传播,导致服务器操作系统和上层应用程序损坏,并最终导致服务器停机。对于在线云服务节点,服务器停机意味着一系列严重后果,如业务中断和数据丢失。为了应对这些挑战,在构建数据中心基础架构实施的性能检测、跟踪、数据开发和整理框架并进行大规模数据分析之后,有可能构建有效的可靠性机制,例如异常检测、根本原因诊断和故障预测。

近年来,机器学习算法发展迅速,其在各个领域的应用取得了良好的效果。在数据中心可靠性方面,也有大量工作使用机器学习算法来检测或预测计算机组件的故障。例如,在硬盘故障预测领域,微软研究了多种机器学习算法,并使用智能技术生成的日志来预测硬盘故障模型。在内存故障预测方面,amd、ibm、英特尔等公司也研究了使用各种机器学习算法进行内存故障分类和预测。但是,总的来说,该领域的研究还不成熟,在模型的通用性、可解释性、数据完整性等许多方面还有很多工作要做。

本次ccf容错会议有两个可靠性论坛,其中一个专门针对云计算和数据中心场景。我相信越来越多的制造商将增加他们在这个领域的研究投资。

半导体行业观察:

"江先生,现在你有什么特别要感谢的吗?"

李江:

首先,我的博士生导师,香港中文大学的徐强教授,是我研究道路上的第一位老师。它对我的学术风格产生了深远的影响,培养了我的学术素养,奠定了坚实的基础。

其次,我的合作者,ieee/acm教授,杜克大学欧洲经委会主任克里斯·查克拉巴蒂研究员。我们不仅有很多合作论文,而且我还参观了他的实验室半年。在他的指导下,我深刻认识到理论和实践相结合的重要性。他总能与工业界合作解决具有挑战性的研究问题。在我自己的研究中,我还与华为、阿里巴巴、上塘科技和神兰科技等10多个部门和团队合作,得出了有价值的研究成果。此外,加州大学谢园分校教授和杜克大学陈亦然教授的研究工作也深深地启发了我。我在三维芯片和神经形态学计算两个主要研究方向的工作是在他们的启发下进行的。

第三,在韩茵和中国科学院计算研究所教师的指导下,我开始积极从事学术服务。Ccf容错计算面板给了我一个很好的舞台。通过持续的活动组织,CCF Yocsef磨练了自己,拓宽了视野,为同时也是年轻人的年轻学者搭建了展示和交流的平台。多亏了ccf早期职业奖的发起人、摩尔精英和首席执行官张景阳先生,让中国没有硬筹码。摩尔精英正在做一件非常情绪化的事情。

单位的领导和同事给了我很多帮助,让我适应了国内的学术土壤。斯蒂芬妮·Xi教授把我介绍给交通大学,并在我职业生涯的开始给予我无私的帮助。当我第一次加入这项工作时,我连续写了两次自然科学基金会青年基金失败。过敏,陈贵海教授和王兴兵教授,以及中国科学院计算研究所的李晓伟教授,不厌其烦地反复修改和纠正我,扭转了我固有的思维模式,提高了我的应用写作水平。杨小康教授和毛俊发院士给了我一个参与政府科技规划工作的机会,这不仅锻炼了我的能力,也让我对国内学术和产业现状以及未来发展方向有了更清晰的认识。

关键事件是美国对中兴和华为的技术封锁。这一事件改变了社会对集成电路设计和其他技术及供应链安全的理解。这促使这些高科技企业更加关注像我这样的年轻学者。现在是一个难得的发展机会。

*免责声明:这篇文章最初是作者写的。这篇文章的内容是作者的个人观点。重印半导体行业观察只是为了传达不同的观点。这并不意味着半导体行业观察同意或支持这一观点。如果您有任何异议,请联系半导体行业观察。

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