为5G世界做准备

半导体工程公司(Semiconductor Engineering)的总裁兼首席执行官Yorgos Koutsoyannopoulos坐下来谈论5G的挑战和进展Helic；Mike Fitton，战略规划和业务发展高级总监Achronix；Sarah Yost，高级产品营销经理国家仪器；和Arvind Vel，产品管理总监有限元分析软件．以下是那次谈话的节选。

SE:你认为向5G过渡的最大问题是什么?

Fitton这是一个迷人的时间5克但如果你问10个人这个问题，你会得到11到12个关于5G将会是什么样子的不同答案。从地理角度看是不同的。在第16版中，欧洲、中国和北美将会有不同的东西。5G有很多不同的频段，首先是sub-6 GHz，然后是毫米波。我们的观点是，这将比我们看到的4G部署时间长得多。将会有相当多的不确定性，会有很多不同的应用，需要持续的投资和创新。5G的尾巴将在哪里，以及我们如何降低成本的问题。在韩国，有3家服务提供商和1家ISP组成的合资企业。为了降低成本，他们正在四个国家中开发一个5G网络。许多变化将会带来相互冲突的挑战，但关键的一个是试图优化一切并使其获得回报。 What we see, from our point of view, is the need for flexibility and reprogrammability to adapt to these new standards coming in. We’re also seeing, with the really high bandwidths, a challenge that translates to custom products like ASICs and ASSPs. Tying all of those things together, we need a way to embrace changes that occur with Ultra Reliable Low-Latency Connectivity or mMTC (massive Machine Type Communication) or new frequency bands. So there will be a long deployment of sub-6GHz, and them millimeter wave.

约斯特目前还没有人想出一个好的定价模式。我不会再为我的下一个手机花比我已经花的更多的钱了。新款iPhone售价超过1000美元。人们不想花2000美元只是为了装一个毫米波芯片组。但基础设施提供商如何赚钱也是个问题。目前的模式是，这些公司每比特就能赚很多钱。但是如果你看IIoT而且物联网在美国，你使用的是流向数百个设备的少量数据。目前还不清楚这将如何运作。如果你想想联网汽车，谁会为此买单呢?为了让联网汽车取得成功，我们必须对基础设施进行重大重启。消费者不愿意花钱安装数百个新的宏蜂窝，电信公司也不愿意。那么是汽车制造商的问题吗?我们将如何改变这种盈利模式?我们在将这些新技术推向市场以及如何降低成本方面面临挑战。我们已经想出了如何制造带有大量天线的毫米波产品。这在航空/国防领域已经存在很长时间了。

SE:他们为此收了很多钱。

约斯特:是的。因此，首先我们需要将这项技术商业化，使我们能够制造它并制造物理芯片。然后你要看看我们要如何测试它。所以如果你看看我们今天测试的方式，如果你考虑从20MHz提高到800MHz，然后你把这一大块加上你将有一个天线阵列，你测试每个元素的配置，你会发现测试该设备所需的时间增加了2500倍。然后在毫米波方面，你还必须考虑设备的电池电量，因为阵列需要大量的能量才能发出足够强的信号。有很多技术上的挑战和商业上的挑战，还有一个想法是把最初的技术带到广泛的商业化。

Koutsoyannopoulos当前位置如果今天有人推出一款标价2000美元的手机，你一定会非常惊讶。但是，如果我们在10年前讨论这个问题，有人说他们将对一部手机收取1000美元，你同样会感到惊讶。但今天，成千上万的人正在为此付出代价，这在10年前是难以置信的。我不会赌2000美元。七年后支付3000美元或许是合理的。要弄清楚消费者这方面的动态将如何发展是非常复杂的，作为工程师，我们知道如何设计和测试产品，我们知道如何设计和测试产品。我们希望得到一份规格说明，但我们无法想象事情将如何发展。特别是5G，目前我们不知道为什么我们需要每秒1千兆或每秒20千兆。如果你今天给我20gb / s，我还有什么额外的价值?我们必须关注应用程序以及它将如何发展。 If you look at the landscape from the semiconductor ecosystem point of view, we provide the solution to make this high bandwidth available. It may involve a chip, a system, an FPGA core that will enable the modem you’re testing to reach 20 gigabits. But somehow we may have to be involved in shaping the landscape for the end user. The problem from the design point of view is that we have many more radios on the same chip and broader bandwidth, and we have complexities we cannot see right now at the mobile system level. From the transceiver perspective, there are 20-plus radios on the same chip, maybe more, and from a design perspective this is beyond challenging. For the EDA community, this is an opportunity. We are not totally there with a solution yet. But to integrate that many radios on a single die, or in a single package, and to provide that level of bandwidth in a cell phone of the size we see today is not an easy exercise. This is where we see most of the design problems.

Fitton从外形因素来看，每个人都已经习惯了现在手机的尺寸。但它也涉及其他东西——物联网和超可靠低延迟通信——在这种情况下，集成的挑战将完全不同。

Koutsoyannopoulos很难想象除了手机之外还有什么设备。目前的6英寸以上的屏幕对我来说太大了。但我相信外形因素将会被重新定义。我们仍然认为它是一个会说话的设备，或者是一个会说话加互联网的浏览设备。不会是这样的。

Fitton:我同意。我最喜欢的例子是SMS(短消息服务)。它从来就不是一个应用程序。沃达丰(Vodafone)的一名工程师给他的老板发了一条节日问候短信，他用的东西只是用于机械目的。几年后，它成为运营商的一个巨大收入来源，然后它又被取代了。如果你想想这个进程，它是惊人的快。我们不太擅长预测杀手级应用会是什么。

韦尔显而易见的是，人们还没有满足于足够的数据。能够访问大量的数据——不仅仅是在你的手机上——并且拥有实时传输这些数据的带宽将变得非常重要。移动行业显然是数据需求的驱动因素之一，但还有其他因素。汽车工业正在迅速赶上。随着自动驾驶和ADAS的发展，将会有大量的数据需要在车上处理，而且还需要实时传输和接收。随之而来的是为处理这些自动驾驶汽车而建造的基础设施。与这些基础设施一起出现的还有与云连接的商业和工业基础设施。所以所有这些领域的通信，以及通信的瓶颈，都将成为5G技术的驱动力。受到5G问题影响的不仅仅是终端设备。这是一个完整的端到端市场，从物联网设备或自动驾驶汽车或手机，到前端网络、回程网络，然后到云。 The entire infrastructure will need to be overhauled for 5G. Different pieces of these networks have different challenges. If you’re looking at the challenges of designing the next generation of antennas for your cell phone, those are completely different from a base station, where you will need repeaters every 200 or 300 meters. Who’s going to fund that? Who’s going to build those? Who’s going to test those? It’s an opportunity for semiconductor and device manufacturers, as well as EDA providers to provide real-time solutions of ASICs and platforms. If you you have a 64- or 128-array antenna, just understanding how the beams are going to get formed, you cannot test it anymore. You cannot build prototypes and test them. You have to simulate them even before you take the first step in building them.

Fitton我最近在考虑申请机器学习波束形成。怎么测试呢?这是一个非常有趣的例子，关于5G如何实现机器学习，但也需要机器学习。如果你考虑从边缘获取数据。

约斯特如果你正在观察64阵列天线的波束组合，有数百万个。你需要一些东西来巧妙地找出如何巧妙地跟踪光束。

Fitton如果你考虑到测试的难度，如果你在中间有某种递归神经网络，没有人真正理解在中间是如何优化的。

图1:5G愿景。来源:GlobalFoundries

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