半導體制程工藝這一話題，可以說是久說不膩，世界領先的半導體廠商在這方面的爭奪也是前赴后繼，這種你爭我奪，你來創新我來顛覆的局面對于CPU, FPGA和ASIC芯片來說，就猶如“紅牛”一般，是這些芯片歷久彌新，狂奔向前的主要驅動力。

然而世事無絕對，現在很多應用的發展程度和性能與工藝制程的關聯度越來越低，已經很難稱之為主要驅動力了。

應用對于芯片制程的需求化程度見證了硬件的發展歷程，背后折射出的是硬件從通用硬件采用定制化軟件，到以較少的硬件能耗加之專門化的差異化硬件實現的特有的功能和極致性能，這一曲折而又繁復的發展過程。

在過去的十年里，這十年幾乎等同于智能手機發展的十年，值得注意的一個發展趨勢是，很多的硬件功能都可以通過軟件的迭代加以實現，原本繁雜的硬件性能被更容易更新和修復的軟件所替代，而更加先進的功能則被添加進去。這種近乎“長江后浪推前浪”般的替代趨勢，在如今硬件的發展中也是顯而易見的。

但是用軟件的方式來實現硬件的功能，缺點也很明顯，與傳統的硬件實現功能來說，軟件會比較緩慢，也會消耗更多的能源，而且安全性也比較差。

但是由于并不是每一個新的工藝節點，在功率和性能方面都有非常顯著的提升，芯片制造商們就會在這個時候通過軟件的方式來實現某些性能和功能方面的提升。

這種實現方式在很多應用程序中是顯而易見的，尤其明顯的是在數據中心的應用。數據中心對于性能的需求非常巨大。“摩爾定律正在不斷放緩。”微軟Azure的基礎設施工程師 Kushagra Vaid表示，“不難發現CPU的發布速度正在逐漸放緩。在涉及CPU的時候難免會遇到設計瓶頸。這個時候由于原本的設計已經達到了頂峰，性能方面也受到了挑戰，每個晶體管的成本也在逐漸增加。這就使得人們不得不尋找新的方式來解決問題。而在云計算當中存在著大量的分散的負荷工作，這些工作很難在通用的CPU上高效運行。”

對于云計算這個行業來說，它不只是依賴硬件也不僅僅是依賴軟件，而是通過軟件定義硬件的方式來實現某些功能，這主要包含以下幾點：

首先，這一需求使得客戶比以往都更加接近移動芯片以及硬件設計，芯片制造商將會更多地參與到終端市場當中。這種參與程度比之前任何時候都要高。

其次，需要通過硬件軟件的共同設計來實現某一個需求，而不是通過其中的一個。這就使得硬件和軟件必須同時進行改變。

第三，云計算的需求更加強掉個性化的設計，而不是普世的硬件設計。

最后，云計算市場的需求導致的芯片公司和系統設計公司在策略方面發生了很大的變化。

“基于以上這些因素，很多公司將會在確定他們的軟件需求之后，才會去選擇所需要的處理器。” ARM的市場發展高級總監Bill Neifert表示。“但是我們看到的是這些廠商真的思考他們需要的是什么，他們需要實現什么，然后基于這些需求，選擇最終的處理器。”

制約這些選擇的一個主要因素是性能。但是具有諷刺意味的是，對于ARM來說，它的主要特點是低功耗。所以在設計當中，我們會發現，對于特定應用的處理器來說往往是確定功率的低功耗處理器。Bill Neifert表示表示：“做出這些選擇的人往往不會選擇比較高端的處理器。他們可能比較先進的處理器，然后在處理器的基礎之上，通過修改軟件的方式來實現更好的應用硬件。所以我們現在看到的一個趨勢，就是很多廠商正在使用更小的處理器，然后通過優化軟件的方式來實現同時處理多個任務的目的。”

需要明白的是，軟件的效率是非常重要的，因為對于任何一個處理器來說，沒有一個處理器能夠同時運載一百種以上的程序。很多情況下，同時處理三、四個程序就可以了。

這一觀點在整個半導體行業的發展中得到了很好的反映。“你會看到在不同的應用當中，會采用不同性能和不同工作負載的芯片。”netspeed的系統市場營銷和業務發展副總裁Anush Mohandass表示。

未來也將會出現更多的芯片用于圖像處理、SQL和機器學習。對于不同的應用不同的工作負載來說，芯片廠商將會采用不同的芯片，或者是根據這些特殊的應用來設計或者定制一些芯片。

更多的市場，更多的選擇

以上這些市場變化的基礎是半導體市場正發生著巨大變化。因為根據我們以往的經驗可以看出，沒有任何一個新的平臺能夠只使用單一的處理器來設計和驅動數以億級的芯片銷售。在手機芯片市場也是如此，蘋果和三星已經占領了高端的智能手機市場。而在中低端市場則有更多的智能手機公司，諸如華為、oppo、vivo、小米等等，這些公司都采用了不同的手機芯片。

圖一、智能手機廠商的市場占有率 來源：Statista

這并不意味著半導體需求在不斷的萎縮，事實上也并非如此。近年來的數據顯示，半導體市場的發展特別強勁。

但是我們也應該能夠注意到。沒有任何一個新的平臺能夠滋生出像智能手機市場那么多的芯片設計量。那么對于設計量低于智能手機的新的市場來說，是否采用新的工藝節點，其影響就不是那么明顯了。

所以最近的一個趨勢是，IEEE正在試圖，不去設計一個簡單的半導體發展路線圖，而是分解成涵蓋了更多的發展領域的技術藍圖。目前來說，未來半導體的重點發展領域包括大數據分析、特征識別、自動駕駛、虛擬和增強顯示等等。

“現在更多的是用應用驅動我們創造出更多的產品和技術。”IEEE的Tom Conte認為，“越來越多的市場開始設計更加詳細的發展路線圖。”他指出了一個例子，比如說在日本，日本正在開發自己的應用驅動半導體路線圖，他們稱之為日本的系統和設備發展路線圖。

這種詳細的發展路線圖對于不同的應用來說非常重要，也將會極大地推動這些新的應用的發展。

“對于諸如移動和基礎設施應用來說，就必須強調性能。”Cadence的總裁兼首席執行官Lip Bu Tan表示。“在這些領域，工藝制程將會從現在的10納米發展到7納米甚至到以后的5納米。但是這些領域也會面臨一些挑戰，性能、功耗和價格也會隨著工藝的提高而提升，發展速度也會逐漸放緩，成本也一定會上升。所以在之前的一段時間，我們能夠發現很多公司都在懷疑是否需要從16納米過渡到7納米，因為他們沒有看到這一工藝帶來的巨大的性能和功率的提升，到底能否提升他們的業績。或者是跳過一些節點。相反呢？促進這些芯片公司選擇更高的制造工藝的是新的產品和新的應用什么時候到來。這些新的產品和應用在發開發周期性能和功率上到底有哪些具體的需求。可以說對于這些公司來說，實現相同目標，可以采用多種的方式。”

IP的限制

另一方面，我們也應當明白，如果需要開發下一個節點。IP的可用性也是需要處理的一個問題。

開發新的技術節點往往意味著需要開發新的IP。對于芯片廠商來說，在最先進的工藝節點上開發IP成本是非常昂貴的，而結果往往是不確定的，其風險是非常高的。有時候實現同一個目標，其過程可能是完全不同的，比如說為了實現某一個工藝，它所采用的IP也可能是不同的。

另一方面，在設計的過程中，最先進的節點的設計過程往往是非常復雜的。

“你需要一些超高性能的IP，無論是模塊還是接口，你也需要弄清楚什么是合格的。” eSilicon的營銷副總裁Mike Gianfagna表示。“這是決定是否擴大規模其中一部分。你必須要證明這個IP可以使用，但是現實往往是殘酷的，這種想法過于完美，在現實當中你會發現，當我們需要從一個節點過渡到下一個工藝節點的時候，你必須在各個方面都進行優化和改良，比如說你需要對電源和信號的完整性及優化。”

這就使得IP管理異常的困難。”解決IP問題只是其中一部分。“ClioSoft營銷副總裁Ranjit Adhikary表示。各種IP的集成，也會帶來不同的問題。比如說在10納米和7納米工藝上可能很多IP都已經被考慮了，但是不同版本的IP也可能會帶來問題，所以說在這過程中我們需要對不同版本的IP進行比較。

復雜性和不確定性

在微控制器的世界里，也必須面對這些問題。我們在將不同IP整合的過程中，就會產生這樣或那樣的的集成和子系統，這時候所要面對的就不是單子個IP。

“現在的微控制器一般都會建立不同類型的連接，構建不同類型的可擴展系統。”Aldec的硬件部門總經理Zibi Zalewski表示。“而最終微控制器的配置是根據目標市場和客戶的需求決定的。系統的可伸縮性。使得在規模和復雜程度上都不同以往。”

此外，一個項目的復雜性并不完全由硬件方面決定，硬件也不再是主要的決定因素，軟件方面有可能會給整個項目帶來極大的風險和復雜性。因為項目不僅僅涉及到晶體管的數量，同時也涉及很多軟件方面的東西。

對于每一個新的工藝節點來說，都存在著大量的不確定性。很多芯片廠商在進行研發的時候都承認這是工作中最大的挑戰之一。但是也有很多事情正在改變。

首先，每一個新的工藝節點都會造成很多因素發生變化。這就使得越來越多的事情容易出錯。

其次，市場本身也在不斷發生的變化。很多新的領域都在不斷產生，新的領域可能與以往的PC、智能手機、平板電腦等等發展的路徑完全不同。能否適應這些新的發展趨勢也是一個很大的問題。比如說，最新的汽車的發展，就與智能手機不同。因為他們不需要支持發短信或者搜索這些功能。

落后的代價往往是非常昂貴的。所以當時軟件被設計出來的時候就是用來解決這一問題的，它能夠更快的更新迭代，也能夠發揮非常重要的作用，因為軟件的更改比硬件要容易得多，這也是為什么FPGA越來越受到歡迎的原因之一，因為FPGA可以更改軟件。

可以更改軟件，這一點尤其重要，因為未來的半導體市場發展領域很多都是迅速變化的，如自動駕駛汽車、醫療、工業電子以及人工智能。“這些新的市場往往需要不同的協議和接口，如此多的協議和接口會帶來很多問題。”Achronix的系統架構師Kent Orthner表示。如何解決這些問題呢？通過軟件的方式來簡化整個過程就是很好的方法。所以現在很多公司都希望通過可編程性來解決類似的問題，比如說將軟件寫入汽車，通過算法的更新來實現新的功能。

如何解決大數據問題

影響摩爾定律的另一個方面是數據的爆炸。從PC市場出現發展至今，人們一直都在爭論是否要集中或者是分發數據。雖然這些爭論當中有很多是帶有政治性質的。但是IT部門對于移動用戶以及生態系統的態度，對移動設備制造商及其生態系統而言，這些爭論現在大多都沒有結果。

畢竟純粹的數據，如果在本地處理的話會更加有效。但是實際上，數據的處理往往需要更加復雜的過程，芯片需要對某些類型的數據進行優化，而不是簡單的處理。

“這就迫使整個數據處理的過程發生變化。”Rambus的營銷解決方案副總裁Steven Woo表示。“摩爾定律在很大程度上并不適用于現代的技術。大數據的增長速度遠遠超過了處理速度。如果你想處理這些急速增長的數據，或者是來搜索他們就需要采用完全不同的體系結構。”

其中需要考慮的一點是，將多少數據傳輸到內存以及在本地存儲多少數據。“在本地存儲數據需要占據大量的存儲空間。”ArterisIP的營銷副總裁Kurt Shuler表示，“當你將這些數據添加到內存時，你需要作出選擇，到底這些數據是否能夠獲得有效的利用。”

因此，一般情況下我們并不會將所有的內容都發送到內存，我們會通過多級緩存和代理緩存的方式將這些數據從存儲芯片傳輸到不同的設備中。雖然這些技術很大程度上依然是基于馮諾依曼架構的，但是可以說它是完全不同的另外一個版本。最大的區別在于，我們是基于數據的角度來遵循它是如何移動的。而不是從芯片的架構來考慮這些軟件的問題。實際上這種數據處理方式給軟件定義架構帶來了很大的問題，但是對于芯片來說帶來的問題都非常小。

圖二、馮諾依曼體系架構

安全性

另一方面，制約影響這些發揮作用的一個新的因素是安全性。一方面，與硬件相比，軟件往往需要一個非常嚴謹的架構才能實現安全性。另一方面，軟件可以通過網絡的方式進行遠程破解，這就會增加很多成本。這也是為什么目前為止軟件依然受到限制的原因。

我們可以采用各種各樣的技術來實現芯片的安全。問題在于很多公司并不想在芯片的安全性方面付出很大的代價。很多廠商只有在它的芯片安全受到威脅的時候才會考慮在新品當中加入安全保護功能。

Synopsys,的董事長兼首席執行官Aart de Geus也同意這一觀點，“這是一個很復雜的問題，”他表示。“安全性往往涉及硬件和軟件兩個方面。但是最大的漏洞往往同時涉及軟件和硬件。這對于很多公司來說是很難以理解的，也是非常新穎的問題。看看現在很多的黑客，你會發現他們的技術都很復雜。要解決安全性問題，方法有很多種。首先，我們可以在系統的基礎上建立安全屏障來保證系統安全，至少能夠使得系統遵循安全規則。其次，也可以通過硬件的方式來實現安全。在我們所接觸的客戶中就有很多公司。在軟件上進行了大量的投資來建立安全性。但是我們也發現單個的公司，并不能夠改變整個現狀，還是需要很多標準化的東西。”

盡管如此，安全，已經成為了軟件驅動設計中需要考慮的因素之一。

自動化工具

顯而易見的是從工程的角度來看，很多目標都是相同的。就摩爾定律來看，其最主要的就是實現更小、更快、更低成本、更高性能。其中高性能、更小是永遠不會發生改變的兩個因素。

隨著摩爾定律的逐漸放緩，真正挑戰摩爾定律的是經濟效益，這也是 EDA 公司看到的一個巨大的機會。

“有時候小的架構可以在性能和功耗方面獲得令人驚喜的效果。”OneSpin的營銷副總裁Dave Kelf表示。“這就像高級的綜合工具，有時候也可以有所作為一樣，這樣的工具可以改變設計的周期，將更多的時間從設計中解放出來，以獲得更好的性能。”

一方面，這種方式能夠很好的滿足對于新工藝的需求。另一方面更快的工具。和對于這些工具的更好的運用的培訓一些能夠減少在設計方面花費的時間和金錢。

結論

從短期的發展來，摩爾定律依然是能夠存活的，至少還可以發展到5納米，甚至是更低。但是它的發展越來越緩慢，也越來越困難，成本也越來越高，與很多特定市場的需求愈加不匹配。

越來越多的解決方案需要為特定的市場來進行特殊的設計，比如說不同架構、采用軟件定義的組件可能更適合某些特定的市場。“一刀切”的時代已經結束了。半導體領域普世的設計，對于特定市場來說并不是那么重要。