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数据大爆炸时代 半导体行业的转型之法

导读: 摩尔定律的存在,让20世纪到21世纪的科技发展得到了极大的提速,更表现在我们的生活之中。电子商务、虚拟现实、网络社区、办公自动化、智能家庭……今天你身边一切的理所当然,在过去是无法理解想象的。

OFweek电子工程网讯 众所周知,在过去的五到十年当中,科技界发生了非常巨大的变化,不断出现的新科技不仅使我们的生活更加简单便捷,智能设备的频繁使用也使得我们的智商不断提高。“这种智商的提高不同于以往的教育所带来的提高,不是贵族化的提高,而是平民化的、普遍的智商提高。”

另一方面,诸如微信之类的社交软件的出现,使得世界上任何两个人之间的距离比以往任何时候都要短。曾经有人说过,世界上任何两个人都可以通过社交网络联系在一起,这一距离在五年前是5.3个人,而随着社交网络的普及,距离已经缩短到了3.5个人。

对于普通人来说,这意味着,人与人的实际交流更加的紧密了,距离也缩短了,沟通更加便捷了。对于设备厂商来说,这种科技的变化意味着什么呢?半导体行业又如何在这样的科技变化中完成转型呢?在MWC2017上,格芯首席执行官Sanjay Jha发表了自己的观点。

数据大爆炸,新的架构成为必然

在Sanjay Jha看来,这种变化主要产生的作用有两个方面。

首先,就是各式各样的检测设备的增多。比如说摄像机,拥有很多中不同的社会形态。在物联网浪潮的影响下,为了实现更多的功能与数据收集,这些检测设备都必须连接到网络之中。现在我们能够在市场上见到很多可以检测温度、灯光亮度等参数的监测设备,都需要连接到网络,没有了后端的数据支撑,前端的功能都没有太大的意义。

另一个显著的变化就是,无线网络上数据的消耗与数量越来越大。“在几年前我们与客户谈论无线网络数据的时候,我们对于数据的概念主要停留在图片、音频等应用方面。但是随着iPhone的出现以及智能手机变革的到来,我们发现数据的使用量正在呈几何倍数增长。无论是几年前3G网络的应用还是到现在使用的4G,亦或是即将出现的5G网络的应用。数据的传输速度越来越快,对于设备的要求也越来越高。”Sanjay Jha表示。

这种呈几何级数增长的爆炸式数据所带来的第一个影响就是数据中心,计算的速度越来越快,数据中心存储和交换的数据越来越快。

在最初的手机应用当中,人与人之间的连接往往是一对一的,也就是说主要是通过电话短信来进行。但是在智能手机的价值和三系吾系有网络的应用不急的情况下。数据的应用分数了,正在变得多样化。

我们注意到数据的应用已经不再仅仅局限在图片和音频方面,也涉及到了视频等多种应用当中。

以智能汽车为例,假如在不远的将来汽车足够智能化,基于对车况和驾驶行为做实时分析,系统就可以主动干预这种危险行驶,完全可以杜绝此类事故。而这一切都是基于汽车的总线技术背后的汽车数据所实现。汽车数据是整个汽车后市场生态圈的基础需求,完整的车辆数据采集、解析和分析技术,是未来智能汽车的基础。

但是智能汽车在行驶的过程中产生的数据数量是完全不同于以往的传统应用的,那么如何解决数据处理的问题呢?在Sanjay Jha看来,这个时候就需要人工智能技术来进行数据的处理。

“实际上,人工智能技术在不同的应用中有着不同的形态。人工智能可以是专门用来做图形处理的芯片,这类芯片并行计算做的很好,适合神经分析。人工智能也可以是专业芯片,这类芯片比较适合于深度学习。到底是哪一种形态,这主要取决于实际的应用。”

但是我们也应当注意到,无论是神经分析也好,深度学习也罢,都要求采用不同于传统应用的不同架构,这已经成为一种必然的发展趋势。

摩尔定律已破?只是经济法则

万物总有结束之时,尤其PC芯片工业最近几年的不平衡竞争下,摩尔定律失效的声音不绝于耳。这是科技发展带来的另一个变化。

“本质上,摩尔定律是一门经济学的现象,物理学尤其是半导体工业是摩尔定律的基础,引领了经济学的竞争。”Sanjay Jha表示。

摩尔定律的存在,让20世纪到21世纪的科技发展得到了极大的提速,更表现在我们的生活之中。电子商务、虚拟现实、网络社区、办公自动化、智能家庭……今天你身边一切的理所当然,在过去是无法理解想象的。

然而,在摩尔定律放缓、半导体技术进步速度下降的背景下,要提供更多计算能力具有很大挑战性。

纵观半导体行业发展的历史:过去的每个十年,都由推陈出新的半导体技术所驱动。70年代是MOS管存储器,成就了TI、Fairchild、IR;80年代是微处理器,成就了NEC、摩托罗拉;90年代是CPU和存储器,Intel、东芝扶摇直上;2000年以后无线互联和Fabless兴起,高通开始崛起。技术的进步造成产品更新,从本质上推动了行业的变革。

然而,时至今日,摩尔定律正在逐渐放缓,半导体的技术发展也似乎走到了一个十字路口。我们已经达到了晶体管的小型化接近物理极限的水平。

新的半导体技术节点在未来十年仍将带来显着的小型化和低功耗化,但是成本在不断提高,而且速度方面的历史性改善也未能实现。

如何解决这一问题,适应科技带来的变化呢?Sanjay Jha认为,这就要求我们必须能够转换思路,寻找另一种解决办法,毕竟“势”在人为!

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责任编辑:Trista
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