近日, 加入英特爾已有3個月的明星晶片架構師Jim Keller接受了外媒VentureBeat的採訪, 在採訪中談及了自己加入英特爾的始末和讓其為之興奮的新角色——英特爾公司技術, 系統架構和客戶端事業部高級副總裁兼晶片工程事業部總經理.
人們認為更快的晶片和摩爾定律是理所當然的事情. 考慮到半導體的曆史, 和已走過50年的英特爾這樣的晶片製造商的成就, 這個過程似乎一直是不可避免的. 但事實上, 晶片技術的推進需要艱苦的工作和聰慧的人才. 這也是英特爾在今年4月宣布招募Jim Keller擔任高級副總裁的原因. 他將領導公司的晶片工程研發工作, 包括打造能在一套系統內應對幾乎任何一項任務的晶片.
Keller在晶片架構方面的成就無人能敵, 他能定義一整套晶片的外觀. 晶片設計越來越複雜, 有時需要數千名工程師共同研究細節, 就像設計一個3D大都市內的人流, 車流那樣繁複. Linley Group的資深晶片分析師Linley Gwennap認為, Keller可能為英特爾沿用多年的x86架構帶來全新的面貌, 也可能在研究下一代AI人工智慧晶片, 或者將更多晶片整合於一套系統之中. 對於價值4120億美元的半導體產業來說, 這些都是大動作.
英特爾架構師設計的晶片正在源源不斷地從價值十億美元的工廠中製造出來
Keller並不是人人追逐的明星, 但整個行業對於他跳槽十分關注, 他在晶片架構設計上有著顯赫的履曆.
他的輝煌生涯起步於DEC, 1990年代在DEC Alpha處理器設計中扮演了重要角色. 1998年, 他加入AMD, 研發了Athlon K7處理器, 帶領K8項目, 擊敗英特爾的64位安騰晶片, 使得AMD第一次在利潤豐厚的伺服器晶片領域站穩了腳跟.
1999年互聯網泡沫膨脹的時候, 他加入創業公司SiByte, 後者在2000年被博通以20億美元收購. 互聯網泡沫破裂之後, 這筆交易大大貶值, 博通自身的飛速發展也陷入停滯. 2004年, Keller轉投專註研發移動處理器的創業公司P.A. Semi, 擔任首席工程師, 後在2008年初去了蘋果. 蘋果也收購了P.A. Semi的團隊, 繼續為iPhone開發A系列處理器. 這是史蒂夫·喬布斯擺脫依賴晶片製造商戰略的一部分, 效果顯著, 為蘋果節省了幾十億美元.
2012年, Keller預感到變革即將來臨, PC處理器的發展正在減緩. 他重新加入了AMD, 帶領開發新的微架構, 代號 'Zen' . AMD 2017年發布了第一款基於Zen的晶片, 多年來第一次從英特爾那裡快速攫取份額. 2015年, Keller再次離開AMD, 加入特斯拉, 為公司的電動汽車開發自動駕駛工程技術. (顯然, 特斯拉CEO埃隆·馬斯克厭倦了花錢買英偉達的AI晶片. )
而現在, 這位著名的處理器架構師終於加入了世界上最大的處理器製造商英特爾. 以下是訪談實錄, 略經整理.
Jim Keller, 現任英特爾高級副總裁
提問: 有人認為, 大公司就應該也能夠自己設計晶片, 也有人認為讓英特爾這樣的晶片廠商提供就行了, 你怎麼看? Jim Keller: 我在這一行待的時間夠久了, 垂直整合和橫向整合都見過. 其實, 三十年河東, 三十年河西, 一直都在變化. 不同的時代有不同的原因. 在技術變革方面, 我們正處於一些轉折點上. 移動仍然是行業的主旋律, 要低功耗. 雲的擴展非常驚人. 我們正處於AI革命之中, 你可以看看這個領域有多少創業公司.
但有一點是不變的, 晶圓廠真的非常難做. 高端處理器的設計非常難做. 將無數模組組合成差異化的, 高價值的處理器非常難做. 你看看現在的半導體行業, 高端還在持續增長, 中端在搖擺不定. 有些是來自大公司的標準產品, 有些事自主設計的定製晶片. 過去三年, 這一情形發生過幾次變化, 但不變的是, 超級困難的問題需要真正的專家來解決.
提問: 加入英特爾之前, 你如何看待英特爾? 你覺得他們需要什麼?
Jim Keller: 要我說還是有點不一樣的. 很長的時間裡, 我只知道英特爾是一家公司, 是一位競爭對手, 也是一家供應商. 我很好奇英特爾的公司文化是怎樣的. 我們都知道, 計算的世界正在變革. 老式主機已經消失了, 然後有了迷你計算機, 然後是PC, 伺服器. 現在, 我們正在走上雲端. 雲計算普及需要多久? 我仍然記得IBM提出Grid的時候, 他們也不知道怎麼造出它或者賣掉它. 那可花了20年. 移動變革正在滲入整個生態系統. 互聯網太廣闊了, AI也是差不多. 要我說, 我來這裡是參與下一波計算變革的.
提問: 你覺得晶片設計還有希望取得更大成就嗎? 人們總是說摩爾定律要終結了.
Jim Keller: 那是當然. 我曾經參加過一個AI會議, 有人問我: '摩爾定律是否已經到頭? ' 他們列出了各種理由. 我說: '我幹這行已經35年了. 摩爾定律將在5-10年內終結的說法始終都在. ' 我這輩子都不會相信這種鬼話的. 我根本不擔心摩爾定律.
面對這些挑戰的時候, 如果回顧晶片曆史, 看看曆史是非常有趣的. 我們真的沒有預料到平面金屬的到來, 但它真的解決了大問題. 銅也解決了大問題. 低K電介質解決了大問題. 更大的12寸直徑晶圓, 現在的晶圓廠都在封閉空間內工作, 這是超酷的. 現在, EUV極紫外光刻也要來了, 還有立體晶體管.
英特爾在很多重大的摩爾定律級別創新上一直都是領袖. 人們經常會問: '怎麼了? 氣數已盡了? ' 我們會說: '有上百萬人每天都在努力工作, 他們都是摩爾定律的忠實信徒. 他們在集體推動技術發展, 如光刻技術, 化學材料, 設計, 封裝等等. ' 未來的變化還有很多.
我並不擔心摩爾定律, 它會繼續前行. 雖然會有一些曲折, 可能要花幾年時間才能讓一切順利起來.
摩爾定律不是一帆風順, 但腳步穩健
提問: AI似乎開始了新一輪的競賽, 一次全新的競爭.
Jim Keller: 一套演算法就能迅速解決問題, 並且具有普適性, 這是相當新鮮的. 這也是最誘人的地方. 神經網路如何輸出複雜的資訊? 如何進行計算? 這是很有趣的問題, 對計算需求是非常高的.
AI的計算方式和經典的標量計算, 向量計算, 圖形計算都不太一樣, 可以說差別很大, 應用非常廣泛. 當然, 現在凡事必AI說的有些天花亂墜. 每當有這樣變革的時候, 尤其是從硬體到頂層軟體堆棧都在變革, 就會有大量的人投身其中. 很顯然, 英特爾在這方面已經投入很久了, 大多數的AI仍然基於英特爾平台. 我們在軟硬體方面都取得了巨大的性能提升. 這是非常有趣的.
提問: AI可能需要十幾年才能完全展現出來是吧?
Jim Keller: 沒錯, 絕對是一次大的變革. 你可以看到, 剛剛大學畢業的人就書寫著和四年前完全不同的語言. 這波浪潮將席捲整個計算機世界. AI和神經網路在很多方面是翻天覆地的科技. 真的很有趣.
提問: 英特爾資源豐厚, 你也見識過其他大企業, 英特爾是最大的嗎?
Jim Keller: 對, 英特爾絕對有足夠的工程師, 這是毫無疑問的. 這裡卓越技術, 注重合作的企業文化讓我覺得不可思議. 我參加過很多會議, 你要解決一個問題, 需要專家, 然後就有50個人出現了, 他們都很出色. 這非常好玩.
提問: 他們可能會讓你當CEO.
Jim Keller: (大笑)我表示懷疑! 這裡有很多其他聰明人. 我在管委會中遇到的人都很優秀, 並不是有某個人特別突出.
提問: 在英特爾還有很多事可以做, 全新的x86架構似乎就是個好主意, 還有AI晶片方面. 你可能不會透露什麼吧.
Jim Keller: 我們擁有龐大, 優秀的英特爾酷睿產品線, 在性能和頻率方面區間很大. 在數據, 應用方面我認為有很多有趣的創新. 打造英特爾淩動緊湊計算核心的團隊這些年也取得了極大的進步, 我就在研究他們的成果.
戰略上, 如何確定你需要什麼, 何時需要, 首先是方法論的問題, 然後才是解決什麼問題. 英特爾已經在準備一些非常酷的變化. 我們在評估所有可能的應用, 以及什麼才是客戶感興趣的, 會有更多動作到來.
提問: 我曾說過, 晶片設計的有趣之處在於, 它不像設計汽車發動機. 有時候你能夠發揮很大的主觀能動性.
Jim Keller: 晶片設計很有趣, 因為其中一部分看起來就像我30年前做的工作一樣. 而另一部分則大相徑庭. 我做的第一個分支預測器是2KB SRAM, 現在不知道是10MB還是100MB. 這些產品的規模發生了根本性變化. 現代內核中的晶體管數量與之前整個超級計算中心所使用的晶體管數量一樣多. 規模差異太大了.
提問: 晶片目前處於什麼階段? 有什麼比較好的類比可以幫助人們理解嗎?
Jim Keller: 我不知道. 我也在尋找一個恰當的類比. 我的座右銘就是: 不斷追求更大, 更高, 更快, 更小.
英特爾最大的晶片工廠之一
提問: 作為一名架構師, 你是否位於這些抽象層金字塔的頂端? 是否只有很少人做你這樣的工作, 越往下人越多?
Jim Keller: 我試圖去關注很多事情, 我看到很多領域的專家了解的比我多得多. 我已經變成了多面手. 一系列複雜的專業知識非常深入——並不是這樣分級別的. 有獨立的東西, 有軟體專家, 浮點專家, 記憶體架構專家和分支預測器專家. 我們隨後把某些組織, 部落知識和專業技術整合起來.
我有足夠長的職業生涯和很多機會, 在許多領域是一名專家, 讓我能夠與很多不同層面的人一起解決問題. 但這不是這樣分級別的. 從執行的角度來說, 有不同級別的團隊. 我們利用這些IP開發這種客戶端部件, 由一名副總裁領導一名員工做這件事. 但在技術層面, 你會發現相當寬廣的協作環境. 這種動態非常有趣. 英特爾在這方面組織的非常好.
提問: 在負責組織所有事物的過程中, 是否有時候感覺到你是在設計原子彈?
Jim Keller: 不知道. 我通常開玩笑說——在Digital那時, 我們定製晶片設計就像造牆. 你開始鋪磚, 鋪到一半的時候發現需要改變底層的一塊磚. 我更像一個建築師, 而不是原子彈設計師.
英特爾規模龐大, 有著不同的產品和人才. 但技術被用於如此多真實的場景中, 這不像原子彈技術, 更像幾千人努力開發計算機, 讓世界更美好.
提問: 從外部看, 我認為我們都預計你會帶來某些戰略性的大動作.
Jim Keller: 我涉足很多事情, 有時候回頭看的時候會想 '哇, 這真了不起. ' 但當我做這件事情的時候, 就感覺只是下一項要做的工作. 蘋果的故事只是 '讓我們儘可能做出最好的手機晶片' . 在這裡, 我們會製造儘可能好的伺服器和客戶端, 開發很棒的圖形晶片. 我們正深度參與人工智慧革命, 有很多有趣的問題, 我們會在這個領域做些有趣的事情.
系統架構真的是非常有趣, 尤其是在英特爾.
2.車載毫米波雷達進入高速成長階段, 至2023年CAGR 15%
TrendForce旗下拓墣產業研究院最新報告指出, 車載毫米波雷達受到中國大陸新版新車評價指標(C-NCAP)實行, 與美國NHTSA將自動緊急煞車系統列為新車標配的驅動下, 將進入高速成長階段, 預計2018年車載毫米波雷達出貨量將達6,500萬顆, 2018-2023年年複合成長率(CAGR)達15%.
拓墣產業研究院分析師林雅惠指出, 毫米波雷達因波長介於厘米波與光波之間, 故同時具備光波導引與電磁波導引的特性, 于軍事領域已被廣泛應用. 隨著汽車電子發展與自動駕駛需求, 毫米波雷達已成為ADAS與自動駕駛的關鍵感測器之一. 為避免與其他設備頻段衝突, 車載毫米波雷達需專屬頻段, 以往各國對於車載毫米波雷達使用頻段混亂的情況使其發展受限, 直至2015年世界無線通訊大會(WRC-15), 決議76-81GHz皆可用於車載雷達, 為全球車載毫米波雷達發展提供明確的方向.
拓墣產研分析, 車載毫米波雷達因具備受天候影響程度低, 不受前方目標物形狀與顏色等幹擾等特性, 並可實現250公尺的探測距離, 有效補足其他感測器的劣勢, 因此已被車廠廣泛應用於盲點偵測(BSD), 自動緊急煞車(AEB)與前方防碰撞警示(FCW)等主動安全系統. 目前具備FCW, AEB功能的量產車款, 多採用一顆長距毫米波雷達搭配兩顆短距毫米波雷達的感測方案, 具備BSD功能之車款則需二顆短距毫米波雷達.
拓墣產研進一步指出, 目前長距毫米波雷達供應商系以國際一級供應商(Tier 1)為主, 台灣與中國大陸廠商則多處於驗證與研發階段; 在短距毫米波雷達的部份, 台廠包括明泰, 啟碁, 為升科與環隆科皆已推出相關產品, 中國廠商包括湖南納雷, 森思泰克與杭州智波等所發展的短距毫米波雷達亦已進入產品化階段.
林雅惠表示, 2018年由於中國首次將FDW, AEB等主動安全系統列入C-NCAP中, 將驅動毫米波雷達出現大幅增長, 全球出貨有望達6,500萬顆; 另一個驅動力則是來自全球第二大車市美國2022年將把AEB列入新車標配, 同樣將驅動長距毫米波雷達需求. 在中, 美兩大車市對於主動安全需求帶動下, 拓墣產業研究院預估, 2023年車載毫米波雷達年出貨量將達1億3,200萬顆, 2018至2023年年複合成長率為15%. MoneyDJ
3.聯發科發布Helio A22處理器 對標驍龍低端系列
在高端領域, 高通公司幾乎 '壟斷' 了SoC市場, 雖然蘋果和三星甚至華為也有高端嵌入式處理器, 但大多數供應自家產品, 很少供給其他手機品牌, 而且有能力大規模量產的目前也主要是高通. 但在中低端領域聯發科還頗為頑強, 與高通形成了一定競爭.
根據聯發科方面的消息, 近日他們宣布了Helio A系列處理器, 以往Helio只有X和P系列, X系列定位比P系列高一些, 現在的A系列則是作為補充, 比P系列處理器稍微提升了一些, 主要將於高通的驍龍400系列競爭. 這就意味著這款產品的目的還是要對標高通的低端產品, 並沒有拉高產品檔次的意思.
在國內驍龍400處理器的手機其實並不多, 即便比較入門的款式大多數也是從驍龍625開始的, 當然驍龍400主要面向的是千元機和千元以下的產品, 聯發科這次公布的首款A系列產品Helio A22就是針對驍龍400設計的, 或許主要是針對高通今年發布的驍龍439, 429等設備.
A22採用四核A53架構, 有點類似P22或者P23處理器, 可以視作是他們的後續版本, 在圖形處理器能力上使用了IMG的PowerVR GE8320, 支援LPDDR4X處理器, 支援雙後置攝像頭最高2100萬像素, 主頻為2.0GHz. 使用了台積電的12nm工藝打造.
應該會會比P22和P23有更好的性能提升, 並且更節約用電, 當然了聯發科處理器相比高通有著價格優勢, 雖然還不知道A22的定價, 但應該也會延續這一傳統. 快科技
4.高通收購恩質浦依然存疑 中國晶片怎麼走?
高通在手機領域按照整機售價收取一定比例專利費的商業模式讓其飽受質疑, 當高通試圖通過收購荷蘭恩智浦, 把目光瞄向自動駕駛和物聯網領域, 並於近日明確宣布收取專利費時, 同樣引發外界恐慌, 高通將如何收費? 是否會制約產業發展? 在5G時代, 我國晶片產業怎麼走?
'專利費的收取還不到談論的時候' , 儘管有專家如此認為, 但據多家媒體上周報道, 高通在自動駕駛領域將以汽車中的通訊裝置MTU的價格為基數, 收取不超過5%的許可費用, MTU的價格約為100美元. 而在物聯網設備中, 將以其中的M2M模組來做參考, 每個部件收費標準為50美分.
2017年高通物聯網業務營收超過了10億美元. 目前, 高通每天出貨的物聯網晶片已經超過100萬片.
按照高通的說法, 自動駕駛和物聯網收費標準與5G專利新版收費標準同時在去年11月發布, 但據記者查閱相關報道, 高通當時僅對 '整車收費' 等質疑作出回應, 表示將在自動駕駛和物聯網領域採取新的策略, 並未透露具體標準.
或許是智能手機領域受到太多矚目, 當時並沒有人關注到其他領域收費模式. 但無論如何, 通過上周多家媒體赴高通總部的採訪來看, 高通對自動駕駛和物聯網領域的收費標準已清晰地展現在公眾面前.
有業內人士認為, 5%的授權費用相對合理, 50美分的定價策略目前可以接受, 但理論上隨著未來規模的擴大, 相應模組價格進一步下降, 在這種情況下, 授權費用所佔的比重將加大.
更進一步地, 有業內人士提出質疑: 高通在自動駕駛和物聯網領域收取的專利費額度過高, 這是否和高通所持有的標準的價值相符? 此舉是否會影響該領域市場的發展?
畢竟, 高通目前還面臨著和該領域息息相關的一筆重大交易. 高通自2016年10月宣布斥資380億美元 (算上債務收購成本達470億美元) 收購荷蘭恩智浦公司, 儘管這筆龐大的交易因涉嫌壟斷, 在多國審批時進展緩慢, 但時至今日, 僅僅只差臨門一腳.
恩智浦是全球最大的汽車電子設備廠商之一. 如果成功, 這筆收購將是半導體行業曆史上規模最大的一筆交易.
顯而易見的是, 恩智浦公司能夠幫助高通成為快速增長的汽車晶片市場的領頭羊. 結合高通的收費標準, 不得不說這又將成為懸在我國晶片企業和車企頭上的一柄 '達摩克利斯之劍' .
去年底, 在國家整合電路產業發展諮詢委員會相關會議上, 業內專家就表達了明顯的擔憂: '如果高通與恩智浦的併購交易最終被無條件審批通過, 除了計算機, 智能手機, 高通將在車用晶片, 移動支付晶片, 微控制器等恩智浦所涉及的眾多行業再次形成對我國晶片產業的 '合圍' , 影響我國晶片產業的突破進程. ' 中國經濟網
5.矽光晶片研究新進展:特製納米線可選擇性透射不同顏色的光
光學微處理器有朝一日可提供光速般的計算能力, 而新研究表明, 我們可以生產矽納米線, 從而選擇性地透射不同顏色的光. 在進一步開發後, 即可在具有全光學互聯的納米級工藝節點處, 構建封裝相應的電子元件. 許多科技愛好者們都知道, 與傳統的銅纜相比, 光纜可以提供更高的頻寬和速度. 光速被認為是任何類型運動的理論速度極限.
此前, 研究人員已經嘗試過在微處理器上使用光學互聯, 但從未找到適合大規模生產的解決方案. 好消息是, 來自北卡羅來納大學教堂山分校的研究人員們, 剛剛發表了一篇新論文.
其詳細介紹了矽納米線是如何用於 '選擇性地允許不同波長的光通過' 的, 而選擇性地開啟或關閉不同顏色的光通路, 是向著 '構建純光學微處理器' 邁出的重要一步.
由於在納米線內部產生了特製的形狀, 研究人員見證了一些神奇現象的發生. 光管的直徑採用了專有技術進行調製, 從而實現選擇性的光傳輸.
為了將光導向納米線, 研究人員利用了 '米氏散射' (Mie Scattering) 的光學性質. 研究中一個有趣的發現是, 通過納米線的光的顏色, 換環境條件相當敏感.
對於具有原生光輸出的微型感測器, 它們有許多潛在的應用, 特別是在航空航天和國防領域. 然而小型化是阻礙光學處理器大規模生產的障礙之一. 當前的微處理器可以封裝數十億個晶體管, 尺度已經減小到了 10nm 以下. 而傳統上的光學元件還停留在微米級的工藝範疇, 因為它要防止晶片上元件密度過高可能面臨的各種潛在問題. cnBeta