多域soc的种族

查尔斯·Janac k .的总裁兼首席执行官Arteris IP与半导体工程,坐下来,讨论汽车和人工智能在芯片设计的影响。以下是摘录的谈话。

SE:你认为最大的变化在未来12到24个月吗?

Janac:有部分的半导体市场萎缩,如数字电视和简单的物联网。别人正在经历一个投资阶段,包括汽车、AI /机器学习和中国。你真的想要关注那些片段。

SE:让我们深入一些。汽车经历了大规模的宣传周期。我们自动驾驶和assisted-driving汽车在哪里?

Janac:高速公路场景开始现实的自动车辆。如果你看看映射和ADAS的特斯拉的集成,你开始可以从自动退出退出时尚。

SE:但你仍然不能把你的手离开了方向盘。

Janac:如果你看看Mobileye测试车,它们不需要手在方向盘上。汽车在高速公路上很独立。手环是阻止人们做事情像睡在后座上。城市驾驶场景更加困难,这些技术仍在发展中。但高速公路驾驶场景是非常有用的。

SE:我们的系统,真正了解周围发生了什么?

Janac我最好的猜测是2025左右。有一群4级芯片发展成果来自Mobileye等公司,英伟达,NXP和东芝。你会开始看到那些进入汽车。困难不是4级,5级驾驶。问题是没有设计的自动驾驶的道路,和人类和自动混合交通是极其困难的。第一级4/5场景geo-fenced自动驾驶有段路只有自动化流量将被允许。这些场景将现实的第一次。

SE:你看到地理围墙发生在哪里?

Janac:中国是设计北京南部的一个城市为800万人。人们交通将在低水平,在第二个层面上它将自动驾驶。如果你想想有多少货车运输需要800万人,这是一个很多芯片。2012年,当我们开始致力于汽车互连功能,有可能是价值约200到300美元的芯片在一辆汽车。到2025年,你会看到价值介于3000美元和5000美元的半导体在车里。将包括娱乐,ADAS、雷达、激光雷达、相机、芯片、soc底盘和发动机控制。你将有三个调制解调器。一辆车搬到另外一辆车,你就会拥有一个WiFi系统沟通,一个低级的LTE5克现代基础设施,将是一个相当有能力的宽带调制解调器连接到数据中心。将会有更多的硅,使这些系统需要意识到自己的环境。

SE:那之后会发生什么?

Janac:在东京奥运会,将会有一个5 g连接允许自动驾驶奥运村。你也看到这个在佛罗伦萨等城市,意大利,那里的污染是破坏老建筑。在中央伦敦、巴黎市中心、拥挤的城市,像纽约——将是一个强有力的推动来自动化的出租车,人们不得不把汽车城市的郊区。在2025年你会发现。但整个交通运输革命将在未来20年或30年展开。将会有新的商业模式,额外的部署,最终你会看到城市为马自主车的重新设计,设计和城市设计电气驱动的内燃机设计。一旦革命开始,他们几乎不可阻挡。现在清楚的是,电动汽车将取代采用天然气汽车,和自主车辆economics-particularly的安全性和减少事故,而这些是一个重大转变。

SE:有足够的电力产生吗?

Janac:发电厂是最有效的,如果他们跑24/7。晚上最低需求。如果你晚上充电电动汽车,你可以大量电动汽车充电。我们打赌,有交通革命,卡车得到电气化,甚至有无人机。需要多长时间是任何人的猜测,但硬件决定,更早。

SE:那么IP开发今天看起来完全不同的比五年前吗?

Janac是的,一切都变得非常复杂。人们现在正在建设的是多域出类拔萃。CPU,用来做所有的工作,工作相对较少。有加速器愿景和CPU子系统之外的数据分析。有机器学习部分,一些通用的,一些非常具体的,所有的芯片上。有一个内存子系统非常高带宽内存和低延迟。也有功能安全。你需要巨大的性能,因为一辆车是一个车轮上的超级计算机。汽车是非常有效的,因为你需要提供计算能力没有水降温。电源管理变得非常复杂。 And then there are functional safety and security subsystems to keep these safe from environmental and man-made issues.

SE:网络芯片(NoC)适合所有这一切吗?

Janac:所有的数据都经过NoC的芯片。有机会创造价值。但是增加的复杂性增加的数量和复杂的互连部分芯片。之前,你可能有网络芯片。现在你可能有20或30。

SE:有super-NoC的其他国有石油公司吗?

Janac:有一个主系统NoC。但也有高层管理交通控制器,包括功率控制器。

SE:一些公司使自己的国家石油公司。一个商业NoC比较如何?

Janac:我们有更快的比内部的设计学习,因为我们看到那么多的设计。我们也有更多的资金申请一些非常粗糙的技术问题。互连是非常复杂的,它变得更加复杂。所以你需要继续投资于那些规模客户需要的解决方案。

SE:作为这一变化的一部分,人工智能和机器学习是蓬勃发展。在芯片设计会产生什么影响?

Janac:机器学习是非常不同的互连SoC。一般来说,异构SoC的发起者和目标树结构,并请求和响应网络。机器学习与你有更多的均匀结构。在某种意义上,这些可以被认为是神经元和互连。他们也非常规律的结构。所以你有很多的点对点通信之间的各种神经元或处理器,这就需要一种不同的互连。有网状结构,环结构和螺旋管结构,并有可能额外的架构在CNN将需要另一种类型的互连的发展。

SE:面临的主要挑战有以各种不同的方式将数据很快,对吗?

Janac:正确。吞吐量是关键。

SE:这些芯片的一个问题是所有这些处理器需要活跃在任何时候都有效。能有效地管理数据流,考虑到这些算法和工作负载变化频繁吗?

Janac:是的,但是一个大问题是,网格很难手动生成。网格和戒指和环形线圈不像普通的如你所愿。你也能够得到DRAM,还有各种各样的死锁问题,更重要的点对点通信。所以你必须有算法来处理。你需要编辑功能使网你需要特定的软件。

SE:这是动态可配置的软件吗?

Janac:是的。你需要非常强大的工具使您能够作出这些改变。CNN水平之间的数据移动,你需要能够做广播和多播更新美国有线电视新闻网同时权重。你还需要非常高带宽连接。我们航运端到端1024或更高的互联,也可以运行在2 ghz。如果你乘以1024位,给你2每秒的带宽。HBM2记忆变得很重要,因为还有一个多个缓存层次结构。最后一级缓存变得重要。

SE:,可以没有完成2.5 d包吗?

Janac:是的,它都可以在一个平面的筹码。但随着这些东西变得巨大,你可能不得不把他们分成chiplets,所以互连成为3 d。所以有很多机器学习的具体功能需要开发。你需要一个计划,使所有这些工作不够协调,无粘聚力的互连网互连、功能与电源管理安全。所有这些排列必须一起工作。