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新聞都看了吧各位?
就昨天早上,上海 ISCAS 大會上華為發(fā)布了一新定律,叫“韜(τ)定律”,何庭波親自講的還是。
然后這事兒就全網(wǎng)刷屏了,人民日報都出了專門報道,說它是"中國在全球半導體領域首次提出的指導原則"。
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國外的彭博社、路透社也都馬上緊跟,發(fā)了文章介紹華為的新定律,說華為宣布芯片技術(shù)取得了突破,將縮小與臺積電的差距。
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排不排面你就說。
不過光聽這宣傳,想必不少差友跟我一樣振奮完了都開始琢磨,你這玩意聽著很吊,但它到底是干啥的呢?
哥們兒今一天也是沒閑著,專門把人家這演講,技術(shù)白皮書,甚至把華為剛公開的一份芯片專利都翻了一遍。
看完之后吧,emmm怎么說呢,這事確實是真挺強的,但也沒有某些自媒體吹的那么離譜。
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先說結(jié)論:τ定律沒有爆殺臺積電,也沒有推翻摩爾定律。
準確說它可能也不該叫定律,而更像一套工程方法論,一個新的坐標系。但它也是中國芯片在往前沖的過程中,總結(jié)出來的寶貴的體系化干貨。
也很可能是咱們在半導體領域,爭奪話語權(quán)的開始。
這事兒吧,還得從摩爾定律開始說,且聽我從頭掰扯。
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這摩爾定律估計差友們都很熟了。
1965年,英特爾的戈登·摩爾預測集成電路上的晶體管數(shù)每兩年翻一番。這個預測后來變成了整個半導體產(chǎn)業(yè)的發(fā)展節(jié)拍,所有人按這個節(jié)奏走了幾十年。道理很簡單,晶體管越小,運算越快,也就更省電更便宜。
但從7納米往后,這條路越走越費勁了。
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因為這就好比一褲衩子,小到一定程度電子就兜不住了,兜不住就竄,然后就漏電,電壓下不去。繼續(xù)縮小不是不行,但性能提升越來越有限。
完事兒這玩意還費錢,造一顆2納米級別的芯片,光設計成本幾億美元起步,再加十幾億的EUV光刻機折舊,攤到每片晶圓上,單位晶體管成本有時候反而更貴了。
所以不光是咱今天說華為,整個行業(yè)都面臨這問題,都在琢磨著咋整。
那有人就問了,現(xiàn)在不都還在卷5納米3納米2納米嗎,人家怎么都做得到?
這個其實是等效制程,雖然物理上確實做不下去了,但通過通過各種騷操作,改良工藝設計、優(yōu)化結(jié)構(gòu),性能上還是可以提升的,把提升后的性能等效成摩爾定律算出來的數(shù)字就行了。
你像臺積電,Intel,三星就搞了GAA,F(xiàn)inFET 這些優(yōu)化。
至于沒法等效的,也通過封裝技術(shù)來盡量拉高性能,比如AMD搞大芯片拆分的Chiplet,蘋果M系列上也用了統(tǒng)一內(nèi)存架構(gòu),大家是各有各的高招。
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但問題就在這:大家的招都不一樣啊,你說你等效3納米,他說他等效2納米,你倆怎么比呢?
只看尺寸的老傳統(tǒng),其實早就名存實亡了。整個行業(yè)在摩爾定律之后,其實一直缺一把新尺子。
理解了這個前提,咱才能知道華為為什么要做τ定律。
說到τ定律,τ這個東西其實不難理解,就是信號從一種狀態(tài)切換到另一種狀態(tài)需要的時間,
τ越小,0和1切得越快,頻率越高,芯片就越快。所以這摩爾定律說白了,本質(zhì)也是靠縮小晶體管尺寸,同等面積里塞進更多計算單元,來讓運算時間變短,提高效率。
那我直接研究怎么縮短時間不就行了嗎?!!
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這就是τ定律的核心思路:把優(yōu)化目標從幾何尺寸,切換到時間常數(shù)τ。
具體來說,華為提出在計算系統(tǒng)的每一層定義一個τ。
比如在器件層,τ可以是晶體管本身的開關延遲,靠優(yōu)化溝道材料、柵極結(jié)構(gòu)來壓縮。 而在電路層,τ則是邏輯門之間的信號傳播延遲,靠縮短走線、降低RC負載來優(yōu)化。
至于在芯片上,τ主要指片上網(wǎng)絡和存儲訪問延遲,靠高帶寬內(nèi)存、近存計算來減少。在最后的系統(tǒng)層面,芯片與芯片之間的通信延遲也是τ,靠光互連、統(tǒng)一總線架構(gòu)可以縮短。
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這四層不是各優(yōu)化各的,而是協(xié)同聯(lián)動,上一層的τ改善可以釋放下一層的瓶頸。
用何庭波論文原話說就是,這是"自登納德縮放定律以來,首個在整個計算棧建立統(tǒng)一優(yōu)化目標的縮放原理"
除此之外,論文里也用一個公式給出了不同場景下的τ迭代倍率:
生產(chǎn)經(jīng)驗表明,對于功耗受限的移動設備,a約為每年1.3倍;對于安全關鍵型自主系統(tǒng),約為每年1.5倍;而對于人工智能工作負載,由于吞吐量直接轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟價值,a可高達每年10倍。
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總結(jié)就是,τ定律不是華為突然發(fā)明了什么黑科技,而是給行業(yè)里已經(jīng)存在的各種技術(shù)找了一個統(tǒng)一的解釋框架和優(yōu)化坐標。
管你是什么先進制程、3D堆疊、還是HBM、光互連,只要能減少關鍵等待時間的,都是在優(yōu)化τ。
以后看誰先進,不用只比幾納米了,直接比τ就完了。
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但是吧,概念講得再好也得看療效。
從2023年麒麟9000S到2025年麒麟9030 Pro,主頻從2.6GHz漲到2.75GHz,一年0.05GHz,感覺就有點擠牙膏。
但今年下半年的新一代麒麟芯片,目標直接拉到了3.1GHz,2029年目標到了4GHz。咱就單從縱向上比較,可以說這τ定律確實發(fā)功了,的確有提升。
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當然也得說清楚的是,哪怕到了2029年,4GHz峰值頻率和蘋果A19 Pro的4.26GHz還是有差距的。
然而在沒有EUV光刻機、被制裁Debuff疊滿的條件下,這個進步速度本身也值得表揚。
按照華為的說法,他們能實現(xiàn)這個提速靠的是LogicFolding邏輯折疊技術(shù)。
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簡單來說,傳統(tǒng)芯片基本就像一張攤開的山東煎餅,所有邏輯單元都鋪在同一個平面上。門電路A要跟B通信,就得在平面上拉線。
這倆離得越遠線就越長,電阻電容就會越大,不僅耗電還影響信號速度。
邏輯折疊的思路就是,既然平面上太遠,那就把它折起來不就完了?
把原本攤在一個面上的邏輯電路,折到上下兩層甚至更多層里去,原來需要繞一大圈的線,現(xiàn)在直接坐電梯,線變短了,信號等待時間就少了,功耗也跟著降,怎么折都省電。
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按官方數(shù)據(jù),光靠這一手折疊,在沒換工藝的情況下,新一代麒麟芯片的晶體管密度從155 MTr/mm2跳到了238 MTr/mm2,P核能效提升41%,最高頻率提高13%。路線圖拉到2031年,等效制程能達到1.4nm。
不過一位芯片行業(yè)的工程師向我們介紹說,由于華為的晶體管密度計算算法和行業(yè)主流有所差異,換算過來大概對應臺積電5納米到3納米之間的水平,跟三星3納米有的一比,暫時還比不過臺積電的3納米。
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不過話說回來,τ定律背后的這些技術(shù)方向,確實不只有華為一家在做。
原商湯智能產(chǎn)業(yè)研究院院長田豐在接受媒體采訪時就提到,RC延遲本身是半導體物理里的常見概念,Intel、臺積電、三星的先進封裝路線,同樣在壓縮互連RC延遲。
臺積電的SoIC、Intel的Foveros、三星的X-Cube,本質(zhì)上也都是在想辦法用堆疊縮短信號的等待時間。即便技術(shù)細節(jié)不一樣,也說明不是只有華為一家在做折疊。
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說白了,后摩爾時代大家都意識到光卷納米數(shù)不夠用了,各家其實都在往類似的方向摸,但關鍵是此前沒有人專門把它提煉出來,站在IEEE的講臺上喊一嗓子說這是個定律。
所以再說一遍,τ定律不是發(fā)明了新的物理原理,它的貢獻在于把行業(yè)里已經(jīng)存在的這些方向,系統(tǒng)化成了一個統(tǒng)一的框架。
至于名字應不應該叫定律,那我覺得其實也不重要(因為摩爾定律嚴格來說也不算定律而是經(jīng)驗),重要的是這個思路本身成不成立。
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說實話,華為被制裁六年,沒有EUV光刻機,在有限工藝上硬是把封裝架構(gòu)、跨層布局、散熱管理、供電分配、系統(tǒng)協(xié)同這些內(nèi)功練了出來,量產(chǎn)了381款芯片,覆蓋了手機、AI、汽車、一眾基礎設施。
不論你對這家公司有什么看法,這些工程實踐都是沒有作假的。
而且如果未來有一天EUV光刻機真搞出來了,麒麟芯片的底座能換成更先進的工藝,到時候華為已經(jīng)練了好幾年了內(nèi)功可能才會真正釋放出來。
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除了這些,τ這個東西吧,它真正厲害的地方可能不在技術(shù),而是有點去中心化,把大家從摩爾定律的思想鋼印里解放出來。
以前大家都圍繞制程納米數(shù)這一個指標卷生卷死,卷到后來這個數(shù)字跟實際已經(jīng)脫節(jié)了,還要用模擬的數(shù)字來算指標,這不滑稽嘛。
而在這個τ框架下,每個場景按自己的需求優(yōu)化τ,這比所有人都只卷納米數(shù)更實際。而且這個思路如果被行業(yè)接受,長期影響會比任何一項具體的技術(shù)都大。
所以我們覺得,對這件事最合理的態(tài)度是這樣的。
路線可信,目標激進,但不是完全沒譜。
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總之,半導體這個行業(yè),從來不是只有一條路可以走。在所有人都在摸索后摩爾時代方向的階段,能拿出一套體系化答案本身,就已經(jīng)是一種能力了。
也許名字叫定律有點夸張,也許它也不一定馬上讓國產(chǎn)芯片超越最先進制程。
但在被制裁、沒有EUV等等各種Debuff疊滿的情況下,華為給出了一套有工程驗證的、有硅片數(shù)據(jù)支撐的突圍路徑。
有了明確的理論方向,有了經(jīng)過量產(chǎn)檢驗的技術(shù)路線,大家擰成一股繩往一個方向使勁,咱們的芯片產(chǎn)業(yè)也許還能迸發(fā)出不少人想象不到的潛力。
撰文:納西
編輯:江江 & 面線
美編:素描
圖片、資料來源:
上海證券報、彭博社、人民日報、知乎、差評前沿部等
部分圖源網(wǎng)絡
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