本文转载自雷锋网。如需转载，请在雷锋网官网申请授权。毫无疑问，国产芯片迎来了春天。2020年8月，国务院印发的《新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的若干政策》提出，到2025年我国芯片自给率要达到70%。无疑，这对集成电路产业来说是一个巨大的机遇，但同时也对产业提出了新的挑战.尤其是在这样的政策背景下，如何推动国产芯片产业链在技术和产业应用的前沿不断走向高端突破，成为整个产业不得不关注的核心问题——包括EDA软件开发.、国产CPU、类脑计算、专业芯片、资本助力等多领域、多层次、多维度的问题。针对这些问题，雷锋网GAIR大会“集成电路高峰论坛”邀请了学术界、产业界和投资界的多位嘉宾，分享和探讨集成电路国产化和高端集成进程中的重要问题。不同的观点。讨论。中科院软件所研究员蔡绍伟：EDA，SAT求解器的基础引擎，是我国芯片产业发展的瓶颈技术，求解器是EDA的基础引擎。只有解决基础技术难题，才能支撑整个行业的快速发展。基于此，中国科学院软件研究所研究员蔡少伟主要从自己的研究角度谈了EDA的发展。蔡绍伟的演讲主要涉及三个方面，一是EDA与SAT求解器的关系；二是说明SAT求解器在EDA中的应用；第三是分享他的团队在SAT求解器方面的进展。蔡绍伟表示，EDA集成电路设计自动化软件整个链条很长，不是单一的软件。在EDA软件中，底层需要一些计算引擎，主要的计算引擎是SAT求解器。SAT求解器用于EDA的各个方面，包括逻辑综合、物理实现以及中间验证和仿真测试。SAT的全称是Booleansatisfiabilityproblem。给定一个布尔公式或命题逻辑公式（即，将布尔变量与布尔逻辑运算（如AND或NOT）连接起来的公式），确定是否存在一组赋值使公式的计算结果为真。一般来说，SAT求解方法可以分为两类：完全算法和不完全算法。一个完整的算法是指在算法的最后保证正确的判断；不完整的算法是指在短时间内找到解决方案。之前的混合算法未能在工业实例中实现改进。随后，蔡绍伟团队采用系统搜索解决方案+局部搜索采样，基于信息交互的深度协作，设计的混合算法在工业实例中表现出显着提升，首次答题。1997年BartSelman提出的SATTenChallenges中的第七项挑战---结合两种方法设计更高效算法的挑战。其求解器在国际SAT竞赛中获得冠军，相关论文在该领域权威会议上获得最佳论文奖。蔡少伟团队的SAT求解器已经在集成电路验证的实际场景中使用，部分规模近2亿条的计算实例可以在一小时内求解。新华章科技COO付强：后摩尔时代，EDA2.0赋能数字化未来数字化时代，科研范式正在发生革命，人工智能、云原生技术等前沿科学正在颠覆芯片行业的过往经验和模式。回顾EDA的历史，我们可以发现，在过去的30年里，芯片的集成规模增长了数万倍，设计难度和成本也急剧增加。没有突破，就无法支撑快速增长、差异化明显的应用需求。EDA工具和方法论需要全面推进，才能降低技术门槛，进一步提高芯片技术开发速度和创新效率。付强表示，后摩尔时代，芯片设计流程必须发生革命性的变化和发展，未来的数字系统是“系统+算法+软件+芯片”的深度融合。系统应用的创新，对芯片提出了更多的定制化需求。现在EDA的发展速度跟不上芯片设计规模和需求的快速增长。研发下一代EDA2.0技术，构建面向未来的新生态。面向未来的EDA2.0有开放与标准化、自动化与智能、平台化与服务化三大技术路径EDA2.0旨在让系统工程师和软件工程师共同参与芯片设计，解决设计难点和不足人才、设计周期长、设计成本高，利用智能化工具和服务化平台，缩短从芯片需求到应用创新的周期。傅强表示，EDA2.0不再是工具组合，而是一个面向服务、可定制的完整平台，可以直接服务于不同的应用需求，支持其芯片产品的快速设计和部署，实现更高效、更简单的应用创新周期，使芯片设计更简单，更具包容性。龙芯中科总裁助理彭飞：龙芯指挥系统的自主兼容CPU是一个复杂的系统。在我国追求自主化的过程中，涉及三个维度的自主化，包括基于自主IP核的芯片设计、基于自主指令系统软件生态的芯片设计、基于自主材料设备的生产过程。一块芯片集成了大??量的IP核，IP核是否独立设计是最基本的维度。指令集系统承载着软件生态，软件生态掌控着工业系统，而工业系统是最大的瓶颈环节。基于国外的指令集开发一个独立的信息产业系统是不可能的。因此，自主性非常重要。彭飞指出，中国必须下定决心，构建独立于Wintel体系和AA体系之外的独立的信息技术体系和产业生态系统。前两个生态系统——X86生态系统和ARM生态系统是美国主导的信息生态系统。未来会有基于我国的指令系统和国产操作系统，与这两个生态系统并行。一个生态系统。“这就是产业的基础，在别人的基础上盖房子，总是不靠谱的。”彭飞在致辞中说。除了自主性，指令集的兼容性也很重要。龙芯中科基于20年CPU研发和生态建设积累，充分考虑兼容生态需求，融合X86、ARM等国际主流指令系统的主要功能特点，依托龙芯研发团队推出的LoongArch指令系统在二进制翻译十余年的技术积累和创新，可以实现跨命令平台的应用兼容，从而达到融合生态的目的。灵币科技副总经理华宝红：后摩尔时代的类脑计算去年，《十四五规划和2035年远景目标纲要》提出在大脑等重大前沿技术和产业转型领域组织实施未来产业孵化加速计划-启发智慧。目前，计算机芯片领域存在三种架构——CPU架构、GPU架构和神经形态（类脑）架构。前两种是冯诺依曼架构，只有最后一种是非冯诺依曼架构。从理论上讲，未来十年计算领域的创新就是架构的创新，这是一个非常正确的方向。在华宝红看来，创新的神经拟态（类脑）架构提供了超越GPU架构的良机，尤其是在计算能效比领域，具有得天独厚的优势。类脑计算具有抗噪声、时空相关、稀疏近似计算等特点，可以颠覆依赖空间复杂度的传统计算。事实上，类脑计算和深度学习只在感知层面有所重叠。类脑计算领域远超深度学习领域，类脑计算更面向脑科学和认知领域。华宝红认为，类脑计算给现有计算带来的启发有：一是非冯结构计算系统的启发，二是低功耗信息存储和脉冲传输的启发，三是大规模并行计算/片上学习灵感。演讲中，华宝红还分享了灵璧科技在类脑计算领域的最新成果——KA200芯片及产品。大禹智信CTO王新璞：从DPU看DSA的发展作为国内第一家专注于提供DPU产品和服务的公司，大禹智信在云计算和软件方面有着深厚的底蕴。因此，王新普从软件的角度谈了DSA的发展与芯片的思考。他谈到了在一家大型互联网公司成立初期与一家领先的芯片制造商的成功合作。双方在合作中在软硬件层面所做的努力，其实就是一个专注领域的芯片从需求到定义再到上市的完整过程。王新蒲表示，能够对计算机的发展起到引领作用的一定是革命性的硬件，而硬件发展的过程也给软件带来了巨大的挑战；如何最大限度地发挥硬件的性能是软件人员必须要做的事情。结合大宇智芯的DPU研发经验和产品商用交付的经验，王新璞分享了他在国产专用领域做芯片的三个关键：第一是从实际需求出发；二是注重软件1、生态的发展；三是让特殊领域的芯片更适用、更通用。王鑫璞也分享了大禹智鑫在DPU领域的一些想法和目标。他认为DPU是一种突破时代、创新的硬件，未来会发挥更重要的作用；DPU将与CPU、GPU并驾齐驱，成为云计算的第三引擎；此外，DPU不仅集中在云计算和数据中心，在未来的5G和边缘计算场景也能找到机会。最后他表示，特殊领域的芯片在这个时代有很好的机会。在各种规律、各种周期的结合下，可以形成新的浪潮，让软件和应用领域的从业者加入进来，共同为国产芯片做出自己的贡献。云秀资本合伙人赵占祥：国内高端芯片投资的分析和前景与前五位发言者从技术和产业角度的解读不同。云秀资本赵占祥的分享主要是从资本的角度。从今年半导体股权投资整体统计结果来看，目前国内高端芯片投资火力主要集中在三大方向——数据中心芯片、汽车芯片和芯片制造。据云秀资本统计，今年前11个月投资案例较去年增长34.6%，投资金额接近1300亿元。今年预计达到1400亿元。从半导体科创板表现来看，截至11月29日，科创板共有362家公司，其中芯片公司56家。从市值来看，科创板前十大市值公司中，芯片公司占据半壁江山，占总市值的26%。不过，今年上半年芯片企业市值略有下滑，下半年才开始出现跨越式增长。其中，芯片设备公司涨幅近一倍，主要是芯片缺货促生产，工厂有订单采购设备，带动了设备公司市值。目前，我国半导体投资市场带动效应明显。7%的公司拿走了60%的资金。这些公司未来可能代表中国的半导体高端芯片。赵占祥表示，未来中国半导体产业结构是金字塔结构，龙头企业数量少，专精企业和新兴企业数量多。龙头企业最终数量不足100家，专精特新企业则有数千家。
