近日, 加入英特尔已有3个月的明星芯片架构师Jim Keller接受了外媒VentureBeat的采访, 在采访中谈及了自己加入英特尔的始末和让其为之兴奋的新角色——英特尔公司技术, 系统架构和客户端事业部高级副总裁兼芯片工程事业部总经理.
人们认为更快的芯片和摩尔定律是理所当然的事情. 考虑到半导体的历史, 和已走过50年的英特尔这样的芯片制造商的成就, 这个过程似乎一直是不可避免的. 但事实上, 芯片技术的推进需要艰苦的工作和聪慧的人才. 这也是英特尔在今年4月宣布招募Jim Keller担任高级副总裁的原因. 他将领导公司的芯片工程研发工作, 包括打造能在一套系统内应对几乎任何一项任务的芯片.
Keller在芯片架构方面的成就无人能敌, 他能定义一整套芯片的外观. 芯片设计越来越复杂, 有时需要数千名工程师共同研究细节, 就像设计一个3D大都市内的人流, 车流那样繁复. Linley Group的资深芯片分析师Linley Gwennap认为, Keller可能为英特尔沿用多年的x86架构带来全新的面貌, 也可能在研究下一代AI人工智能芯片, 或者将更多芯片集成于一套系统之中. 对于价值4120亿美元的半导体产业来说, 这些都是大动作.
英特尔架构师设计的芯片正在源源不断地从价值十亿美元的工厂中制造出来
Keller并不是人人追逐的明星, 但整个行业对于他跳槽十分关注, 他在芯片架构设计上有着显赫的履历.
他的辉煌生涯起步于DEC, 1990年代在DEC Alpha处理器设计中扮演了重要角色. 1998年, 他加入AMD, 研发了Athlon K7处理器, 带领K8项目, 击败英特尔的64位安腾芯片, 使得AMD第一次在利润丰厚的服务器芯片领域站稳了脚跟.
1999年互联网泡沫膨胀的时候, 他加入创业公司SiByte, 后者在2000年被博通以20亿美元收购. 互联网泡沫破裂之后, 这笔交易大大贬值, 博通自身的飞速发展也陷入停滞. 2004年, Keller转投专注研发移动处理器的创业公司P.A. Semi, 担任首席工程师, 后在2008年初去了苹果. 苹果也收购了P.A. Semi的团队, 继续为iPhone开发A系列处理器. 这是史蒂夫·乔布斯摆脱依赖芯片制造商战略的一部分, 效果显著, 为苹果节省了几十亿美元.
2012年, Keller预感到变革即将来临, PC处理器的发展正在减缓. 他重新加入了AMD, 带领开发新的微架构, 代号 'Zen' . AMD 2017年发布了第一款基于Zen的芯片, 多年来第一次从英特尔那里快速攫取份额. 2015年, Keller再次离开AMD, 加入特斯拉, 为公司的电动汽车开发自动驾驶工程技术. (显然, 特斯拉CEO埃隆·马斯克厌倦了花钱买英伟达的AI芯片. )
而现在, 这位著名的处理器架构师终于加入了世界上最大的处理器制造商英特尔. 以下是访谈实录, 略经整理.
Jim Keller, 现任英特尔高级副总裁
提问: 有人认为, 大公司就应该也能够自己设计芯片, 也有人认为让英特尔这样的芯片厂商提供就行了, 你怎么看? Jim Keller: 我在这一行待的时间够久了, 垂直整合和横向整合都见过. 其实, 三十年河东, 三十年河西, 一直都在变化. 不同的时代有不同的原因. 在技术变革方面, 我们正处于一些转折点上. 移动仍然是行业的主旋律, 要低功耗. 云的扩展非常惊人. 我们正处于AI革命之中, 你可以看看这个领域有多少创业公司.
但有一点是不变的, 晶圆厂真的非常难做. 高端处理器的设计非常难做. 将无数模块组合成差异化的, 高价值的处理器非常难做. 你看看现在的半导体行业, 高端还在持续增长, 中端在摇摆不定. 有些是来自大公司的标准产品, 有些事自主设计的定制芯片. 过去三年, 这一情形发生过几次变化, 但不变的是, 超级困难的问题需要真正的专家来解决.
提问: 加入英特尔之前, 你如何看待英特尔? 你觉得他们需要什么?
Jim Keller: 要我说还是有点不一样的. 很长的时间里, 我只知道英特尔是一家公司, 是一位竞争对手, 也是一家供应商. 我很好奇英特尔的公司文化是怎样的. 我们都知道, 计算的世界正在变革. 老式主机已经消失了, 然后有了迷你计算机, 然后是PC, 服务器. 现在, 我们正在走上云端. 云计算普及需要多久? 我仍然记得IBM提出Grid的时候, 他们也不知道怎么造出它或者卖掉它. 那可花了20年. 移动变革正在渗入整个生态系统. 互联网太广阔了, AI也是差不多. 要我说, 我来这里是参与下一波计算变革的.
提问: 你觉得芯片设计还有希望取得更大成就吗? 人们总是说摩尔定律要终结了.
Jim Keller: 那是当然. 我曾经参加过一个AI会议, 有人问我: '摩尔定律是否已经到头? ' 他们列出了各种理由. 我说: '我干这行已经35年了. 摩尔定律将在5-10年内终结的说法始终都在. ' 我这辈子都不会相信这种鬼话的. 我根本不担心摩尔定律.
面对这些挑战的时候, 如果回顾芯片历史, 看看历史是非常有趣的. 我们真的没有预料到平面金属的到来, 但它真的解决了大问题. 铜也解决了大问题. 低K电介质解决了大问题. 更大的12寸直径晶圆, 现在的晶圆厂都在封闭空间内工作, 这是超酷的. 现在, EUV极紫外光刻也要来了, 还有立体晶体管.
英特尔在很多重大的摩尔定律级别创新上一直都是领袖. 人们经常会问: '怎么了? 气数已尽了? ' 我们会说: '有上百万人每天都在努力工作, 他们都是摩尔定律的忠实信徒. 他们在集体推动技术发展, 如光刻技术, 化学材料, 设计, 封装等等. ' 未来的变化还有很多.
我并不担心摩尔定律, 它会继续前行. 虽然会有一些曲折, 可能要花几年时间才能让一切顺利起来.
摩尔定律不是一帆风顺, 但脚步稳健
提问: AI似乎开始了新一轮的竞赛, 一次全新的竞争.
Jim Keller: 一套算法就能迅速解决问题, 并且具有普适性, 这是相当新鲜的. 这也是最诱人的地方. 神经网络如何输出复杂的信息? 如何进行计算? 这是很有趣的问题, 对计算需求是非常高的.
AI的计算方式和经典的标量计算, 矢量计算, 图形计算都不太一样, 可以说差别很大, 应用非常广泛. 当然, 现在凡事必AI说的有些天花乱坠. 每当有这样变革的时候, 尤其是从硬件到顶层软件堆栈都在变革, 就会有大量的人投身其中. 很显然, 英特尔在这方面已经投入很久了, 大多数的AI仍然基于英特尔平台. 我们在软硬件方面都取得了巨大的性能提升. 这是非常有趣的.
提问: AI可能需要十几年才能完全展现出来是吧?
Jim Keller: 没错, 绝对是一次大的变革. 你可以看到, 刚刚大学毕业的人就书写着和四年前完全不同的语言. 这波浪潮将席卷整个计算机世界. AI和神经网络在很多方面是翻天覆地的科技. 真的很有趣.
提问: 英特尔资源丰厚, 你也见识过其他大企业, 英特尔是最大的吗?
Jim Keller: 对, 英特尔绝对有足够的工程师, 这是毫无疑问的. 这里卓越技术, 注重合作的企业文化让我觉得不可思议. 我参加过很多会议, 你要解决一个问题, 需要专家, 然后就有50个人出现了, 他们都很出色. 这非常好玩.
提问: 他们可能会让你当CEO.
Jim Keller: (大笑)我表示怀疑! 这里有很多其他聪明人. 我在管委会中遇到的人都很优秀, 并不是有某个人特别突出.
提问: 在英特尔还有很多事可以做, 全新的x86架构似乎就是个好主意, 还有AI芯片方面. 你可能不会透露什么吧.
Jim Keller: 我们拥有庞大, 优秀的英特尔酷睿产品线, 在性能和频率方面区间很大. 在数据, 应用方面我认为有很多有趣的创新. 打造英特尔凌动紧凑计算核心的团队这些年也取得了极大的进步, 我就在研究他们的成果.
战略上, 如何确定你需要什么, 何时需要, 首先是方法论的问题, 然后才是解决什么问题. 英特尔已经在准备一些非常酷的变化. 我们在评估所有可能的应用, 以及什么才是客户感兴趣的, 会有更多动作到来.
提问: 我曾说过, 芯片设计的有趣之处在于, 它不像设计汽车发动机. 有时候你能够发挥很大的主观能动性.
Jim Keller: 芯片设计很有趣, 因为其中一部分看起来就像我30年前做的工作一样. 而另一部分则大相径庭. 我做的第一个分支预测器是2KB SRAM, 现在不知道是10MB还是100MB. 这些产品的规模发生了根本性变化. 现代内核中的晶体管数量与之前整个超级计算中心所使用的晶体管数量一样多. 规模差异太大了.
提问: 芯片目前处于什么阶段? 有什么比较好的类比可以帮助人们理解吗?
Jim Keller: 我不知道. 我也在寻找一个恰当的类比. 我的座右铭就是: 不断追求更大, 更高, 更快, 更小.
英特尔最大的芯片工厂之一
提问: 作为一名架构师, 你是否位于这些抽象层金字塔的顶端? 是否只有很少人做你这样的工作, 越往下人越多?
Jim Keller: 我试图去关注很多事情, 我看到很多领域的专家了解的比我多得多. 我已经变成了多面手. 一系列复杂的专业知识非常深入——并不是这样分级别的. 有独立的东西, 有软件专家, 浮点专家, 内存架构专家和分支预测器专家. 我们随后把某些组织, 部落知识和专业技术整合起来.
我有足够长的职业生涯和很多机会, 在许多领域是一名专家, 让我能够与很多不同层面的人一起解决问题. 但这不是这样分级别的. 从执行的角度来说, 有不同级别的团队. 我们利用这些IP开发这种客户端部件, 由一名副总裁领导一名员工做这件事. 但在技术层面, 你会发现相当宽广的协作环境. 这种动态非常有趣. 英特尔在这方面组织的非常好.
提问: 在负责组织所有事物的过程中, 是否有时候感觉到你是在设计原子弹?
Jim Keller: 不知道. 我通常开玩笑说——在Digital那时, 我们定制芯片设计就像造墙. 你开始铺砖, 铺到一半的时候发现需要改变底层的一块砖. 我更像一个建筑师, 而不是原子弹设计师.
英特尔规模庞大, 有着不同的产品和人才. 但技术被用于如此多真实的场景中, 这不像原子弹技术, 更像几千人努力开发计算机, 让世界更美好.
提问: 从外部看, 我认为我们都预计你会带来某些战略性的大动作.
Jim Keller: 我涉足很多事情, 有时候回头看的时候会想 '哇, 这真了不起. ' 但当我做这件事情的时候, 就感觉只是下一项要做的工作. 苹果的故事只是 '让我们尽可能做出最好的手机芯片' . 在这里, 我们会制造尽可能好的服务器和客户端, 开发很棒的图形芯片. 我们正深度参与人工智能革命, 有很多有趣的问题, 我们会在这个领域做些有趣的事情.
系统架构真的是非常有趣, 尤其是在英特尔.
2.车载毫米波雷达进入高速成长阶段, 至2023年CAGR 15%
TrendForce旗下拓墣产业研究院最新报告指出, 车载毫米波雷达受到中国大陆新版新车评价指标(C-NCAP)实行, 与美国NHTSA将自动紧急煞车系统列为新车标配的驱动下, 将进入高速成长阶段, 预计2018年车载毫米波雷达出货量将达6,500万颗, 2018-2023年年复合成长率(CAGR)达15%.
拓墣产业研究院分析师林雅惠指出, 毫米波雷达因波长介于厘米波与光波之间, 故同时具备光波导引与电磁波导引的特性, 于军事领域已被广泛应用. 随着汽车电子发展与自动驾驶需求, 毫米波雷达已成为ADAS与自动驾驶的关键传感器之一. 为避免与其他设备频段冲突, 车载毫米波雷达需专属频段, 以往各国对于车载毫米波雷达使用频段混乱的情况使其发展受限, 直至2015年世界无线通讯大会(WRC-15), 决议76-81GHz皆可用于车载雷达, 为全球车载毫米波雷达发展提供明确的方向.
拓墣产研分析, 车载毫米波雷达因具备受天候影响程度低, 不受前方目标物形状与颜色等干扰等特性, 并可实现250公尺的探测距离, 有效补足其他传感器的劣势, 因此已被车厂广泛应用于盲点侦测(BSD), 自动紧急煞车(AEB)与前方防碰撞警示(FCW)等主动安全系统. 目前具备FCW, AEB功能的量产车款, 多采用一颗长距毫米波雷达搭配两颗短距毫米波雷达的感测方案, 具备BSD功能之车款则需二颗短距毫米波雷达.
拓墣产研进一步指出, 目前长距毫米波雷达供应商系以国际一级供应商(Tier 1)为主, 台湾与中国大陆厂商则多处于验证与研发阶段; 在短距毫米波雷达的部份, 台厂包括明泰, 启碁, 为升科与环隆科皆已推出相关产品, 中国厂商包括湖南纳雷, 森思泰克与杭州智波等所发展的短距毫米波雷达亦已进入产品化阶段.
林雅惠表示, 2018年由于中国首次将FDW, AEB等主动安全系统列入C-NCAP中, 将驱动毫米波雷达出现大幅增长, 全球出货有望达6,500万颗; 另一个驱动力则是来自全球第二大车市美国2022年将把AEB列入新车标配, 同样将驱动长距毫米波雷达需求. 在中, 美两大车市对于主动安全需求带动下, 拓墣产业研究院预估, 2023年车载毫米波雷达年出货量将达1亿3,200万颗, 2018至2023年年复合成长率为15%. MoneyDJ
3.联发科发布Helio A22处理器 对标骁龙低端系列
在高端领域, 高通公司几乎 '垄断' 了SoC市场, 虽然苹果和三星甚至华为也有高端嵌入式处理器, 但大多数供应自家产品, 很少供给其他手机品牌, 而且有能力大规模量产的目前也主要是高通. 但在中低端领域联发科还颇为顽强, 与高通形成了一定竞争.
根据联发科方面的消息, 近日他们宣布了Helio A系列处理器, 以往Helio只有X和P系列, X系列定位比P系列高一些, 现在的A系列则是作为补充, 比P系列处理器稍微提升了一些, 主要将于高通的骁龙400系列竞争. 这就意味着这款产品的目的还是要对标高通的低端产品, 并没有拉高产品档次的意思.
在国内骁龙400处理器的手机其实并不多, 即便比较入门的款式大多数也是从骁龙625开始的, 当然骁龙400主要面向的是千元机和千元以下的产品, 联发科这次公布的首款A系列产品Helio A22就是针对骁龙400设计的, 或许主要是针对高通今年发布的骁龙439, 429等设备.
A22采用四核A53架构, 有点类似P22或者P23处理器, 可以视作是他们的后续版本, 在图形处理器能力上使用了IMG的PowerVR GE8320, 支持LPDDR4X处理器, 支持双后置摄像头最高2100万像素, 主频为2.0GHz. 使用了台积电的12nm工艺打造.
应该会会比P22和P23有更好的性能提升, 并且更节约用电, 当然了联发科处理器相比高通有着价格优势, 虽然还不知道A22的定价, 但应该也会延续这一传统. 快科技
4.高通收购恩质浦依然存疑 中国芯片怎么走?
高通在手机领域按照整机售价收取一定比例专利费的商业模式让其饱受质疑, 当高通试图通过收购荷兰恩智浦, 把目光瞄向自动驾驶和物联网领域, 并于近日明确宣布收取专利费时, 同样引发外界恐慌, 高通将如何收费? 是否会制约产业发展? 在5G时代, 我国芯片产业怎么走?
'专利费的收取还不到谈论的时候' , 尽管有专家如此认为, 但据多家媒体上周报道, 高通在自动驾驶领域将以汽车中的通讯装置MTU的价格为基数, 收取不超过5%的许可费用, MTU的价格约为100美元. 而在物联网设备中, 将以其中的M2M模块来做参考, 每个部件收费标准为50美分.
2017年高通物联网业务营收超过了10亿美元. 目前, 高通每天出货的物联网芯片已经超过100万片.
按照高通的说法, 自动驾驶和物联网收费标准与5G专利新版收费标准同时在去年11月发布, 但据记者查阅相关报道, 高通当时仅对 '整车收费' 等质疑作出回应, 表示将在自动驾驶和物联网领域采取新的策略, 并未透露具体标准.
或许是智能手机领域受到太多瞩目, 当时并没有人关注到其他领域收费模式. 但无论如何, 通过上周多家媒体赴高通总部的采访来看, 高通对自动驾驶和物联网领域的收费标准已清晰地展现在公众面前.
有业内人士认为, 5%的授权费用相对合理, 50美分的定价策略目前可以接受, 但理论上随着未来规模的扩大, 相应模块价格进一步下降, 在这种情况下, 授权费用所占的比重将加大.
更进一步地, 有业内人士提出质疑: 高通在自动驾驶和物联网领域收取的专利费额度过高, 这是否和高通所持有的标准的价值相符? 此举是否会影响该领域市场的发展?
毕竟, 高通目前还面临着和该领域息息相关的一笔重大交易. 高通自2016年10月宣布斥资380亿美元 (算上债务收购成本达470亿美元) 收购荷兰恩智浦公司, 尽管这笔庞大的交易因涉嫌垄断, 在多国审批时进展缓慢, 但时至今日, 仅仅只差临门一脚.
恩智浦是全球最大的汽车电子设备厂商之一. 如果成功, 这笔收购将是半导体行业历史上规模最大的一笔交易.
显而易见的是, 恩智浦公司能够帮助高通成为快速增长的汽车芯片市场的领头羊. 结合高通的收费标准, 不得不说这又将成为悬在我国芯片企业和车企头上的一柄 '达摩克利斯之剑' .
去年底, 在国家集成电路产业发展咨询委员会相关会议上, 业内专家就表达了明显的担忧: '如果高通与恩智浦的并购交易最终被无条件审批通过, 除了计算机, 智能手机, 高通将在车用芯片, 移动支付芯片, 微控制器等恩智浦所涉及的众多行业再次形成对我国芯片产业的 '合围' , 影响我国芯片产业的突破进程. ' 中国经济网
5.硅光芯片研究新进展:特制纳米线可选择性透射不同颜色的光
光学微处理器有朝一日可提供光速般的计算能力, 而新研究表明, 我们可以生产硅纳米线, 从而选择性地透射不同颜色的光. 在进一步开发后, 即可在具有全光学互联的纳米级工艺节点处, 构建封装相应的电子元件. 许多科技爱好者们都知道, 与传统的铜缆相比, 光缆可以提供更高的带宽和速度. 光速被认为是任何类型运动的理论速度极限.
此前, 研究人员已经尝试过在微处理器上使用光学互联, 但从未找到适合大规模生产的解决方案. 好消息是, 来自北卡罗来纳大学教堂山分校的研究人员们, 刚刚发表了一篇新论文.
其详细介绍了硅纳米线是如何用于 '选择性地允许不同波长的光通过' 的, 而选择性地打开或关闭不同颜色的光通路, 是向着 '构建纯光学微处理器' 迈出的重要一步.
由于在纳米线内部产生了特制的形状, 研究人员见证了一些神奇现象的发生. 光管的直径采用了专有技术进行调制, 从而实现选择性的光传输.
为了将光导向纳米线, 研究人员利用了 '米氏散射' (Mie Scattering) 的光学性质. 研究中一个有趣的发现是, 通过纳米线的光的颜色, 换环境条件相当敏感.
对于具有原生光输出的微型传感器, 它们有许多潜在的应用, 特别是在航空航天和国防领域. 然而小型化是阻碍光学处理器大规模生产的障碍之一. 当前的微处理器可以封装数十亿个晶体管, 尺度已经减小到了 10nm 以下. 而传统上的光学元件还停留在微米级的工艺范畴, 因为它要防止芯片上元件密度过高可能面临的各种潜在问题. cnBeta