这个行业需要一批既懂硬件又懂软件，而不仅仅是固件的新型工程师。协同设计已经失败了——我们需要协同工程师。
这个行业喜欢走直线。每一代硅或多或少都是对前一代的线性外推。造成这种情况的原因有很多——产品在行业内不断发展，增加了新的或更高性能的接口，当对任何芯片旋转进行最小更改时，风险水平降低了，现有软件更有可能只进行微小修改就能运行，以及许多其他完全合理的原因。
这种行为往往会使整个行业停滞不前，将其锁定在行业发展初期就已经固化的做事方式中，就像他们过去常说的那样——没有人会因为购买IBM而被解雇。对于系统架构、基本块、编程范例等等，也是如此。
考虑内存。毫无疑问，任何人都很难生产出比DRAM更好的存储器。数十亿美元已经投入到优化这些设备上，而与之竞争的存储器只有少量资金，一些研究资助，也许还有一家初创公司在尝试。但即使是主流晶圆厂，在需求得到证实之前，往往也不愿意听取他们的意见，而在设备无法经济生产的情况下，很难满足这种需求。这是典型的第22条军规。
摩尔定律巩固了这种行为。新的生产几何形状的节奏使公司能够以更低的功耗和更低的成本生产更快的芯片，而无需尝试。当有那么多东西可以免费获得时，足够的技术就足够了。这反过来又创造了一个非常懒惰的软件行业，它可以指望每隔几个月就获得更多的处理能力和更多的内存。为什么要优化呢?
该行业即将迎来拐点，因为除了少数富有的公司和应用之外，新的制造技术几乎没有什么可获得的。对于大多数行业来说，免费乘车的时代已经结束，他们将不得不寻找新的方式从同样的资源中获得更多。
我们看到潜在的机会无处不在。gpu成功地推动了编程范式的转变，因为没有它，就不可能从硬件获得接近最佳性能的任何地方。我们看到类似的事情正在全面发生在人工智能领域——甚至系统公司也进入并设计自己的设备，因为他们在市场上找不到接近满足他们需求的东西。他们也在创造新的语言、编程范例和工具链来支持他们。
我们在近内存处理的所有细分市场中都看到了机会。范围从小型物联网设备到数据中心。制造这些设备并证明它们有多好并不困难，但它们需要付出软件变更的代价。
我们第一次看到开源硬件看起来是一个可行的选择，但是这个行业可能还没有完全准备好必要的生态系统和工具。在许多情况下，没有工具存在，因为市场，让我们说，处理器验证工具，是如此之小，它是不可行的，为他们生产工具。该行业需要时间才能迎头赶上。
我们看到一些系统的内存性能和接口正在阻碍进步，因为单个连续的、连贯的内存系统更容易编程，不需要软件的思考。
我们看到嵌入式FPGA结构成为人工智能处理的重要组成部分，在许多情况下，可以比通用CPU更快地执行其他加速功能，并且使用更少的功率，但软件行业不了解硬件，他们甚至无法接近能够编写将进入FPGA的“软件”。
我们看到了新的产品需求，例如安全性，不仅需要了解硬件，还需要了解设备周围的物理特性，这些物理特性可能会被用于窃取边带数据或使用差分功率分析等技术监控的草率软件。
这个行业迫切需要软件工程师开始变得更加了解硬件，或者相反，更多的硬件工程师能够编写高质量的软件。软件的生产力不再仅仅是他们能写出多少行代码，我们需要智能软件，更优化的软件，能够意识到它所运行的环境和影响。我们需要新一代的软件技能。
如果这种情况发生，整个行业的发展速度将会加快。不仅软件将不再浪费现有的资源，而且硬件将能够更快地向前发展，因为知道新的功能将不会像过去那样被闲置在那里。现在是时候让我们不再转向硬件/软件协同设计，而是让一群既懂硬件又懂软件的工程师，即使他们在一个领域或另一个领域的工作量更大。
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我完全同意。很棒的文章，布莱恩!
嗨，布莱恩·贝利先生，
真的!!好文章!!我是一名联合工程师，希望能在相关公司找到一份相关的工作。
我希望相关公司的HR /相关人员阅读你的文章和我的评论并与我联系!
再次感谢你的文章。
最好的问候,
Jayaram N Mandyam(杰伊)
布莱恩,
一如既往，这是一篇发人深省的文章。谢谢!
我同意我们正处于一个转折点，下一阶段的特点将是建立在前一阶段的天赋之上的能力。也就是说，我们现在可以创建一个相互依赖的系统的层次结构，这些系统具有相应的紧急属性和漏洞。
我同意扩展工程师跨工程学科的视角是必要的(硬件/软件、模拟/数字、设计/验证、硅/系统)，但这还不够。
虽然工程师是一群聪明的人，但他们需要在短时间内掌握的信息比一个人能掌握的要多得多。
我假设工程师需要的额外技能不在典型的STEM课程中。我们需要困难的“软”技能，以便能够跨不同的学科一起工作和思考。此外，我想说的是，教授的典型“软”技能需要适应严格的设计工作。
我目前是一名学习计算机科学和计算机工程的学生，对硬件和软件之间的确切接口非常感兴趣。然而，我很难找到一条通往我可以这样做的位置的路径。一个学生怎样才能得到这样的职位呢?我应该找什么样的招聘启事或公司?
“这个行业迫切需要软件工程师开始变得更有硬件意识，或者相反，更多的硬件工程师能够编写高质量的软件。”
这一点毋庸置疑，但希望你能说服人力资源经理。他们的态度似乎是，你必须在一个领域非常专业，需要10年以上的经验才能达到这个水平，如果你的经验对他们来说太“出格”，他们会拒绝你的简历，因为其他人已经添加了所有必要的专业术语……
又一篇很棒的文章，布莱恩!谢谢你！
我在系统层面花了很多时间，我认为很容易因为忙于处理既定问题而忽略了创新。系统级团队了解很多，可以看到很多需要优化的东西，但这些团队对日常运营也很关键，他们集中注意力的机会成本和工程团队一样高。
我怀疑CI/CD和项目指示板可以通过让大型异构团队管理更好的结果并识别、沟通和跟踪高价值目标来打破日志阻塞。
一个跨学科的老虎团队或类似的团队研究一个新发现的关键问题，似乎总是能在更短的时间内解决问题。
那么问题是缺乏或缺乏对产品问题指标的关注吗?
不确定，但我怀疑这是核心问题。