2 月初,，人工智能盛會 AAAI-17 在美國舊金山舉辦的同時,，ISSCC 2017 大會在城市另一邊的萬豪酒店同期舉行。在“人工智能”一詞席卷科技圈的時代,，ISSCC 這一學術會議也不可避免地加入了人工智能、深度學習的元素,。本屆 ISSCC 會議的主題被定為：智能時代的智能芯片（INTELLIGENT CHIPS FOR A SMART WORLD）,。
ISSCC，全稱 International Solid State Circuits Conference（國際固態(tài)電路會議）,，是由 IEEE 固態(tài)電路協(xié)會（SSCS）主辦的最負盛名的半導體集成電路國際學術會議,。它同時也是世界上規(guī)模最大、水平最高的固態(tài)電路國際會議，長期以來代表著全球固態(tài)電路領域研發(fā)趨勢的領先風向,，已成為國際公認的芯片領域的“奧林匹克運動會”,。
本屆 ISSCC 會議于 2017 年 2 月 5-9 日舉行，為第 64 屆,。
近年來,，ISSCC 大會上的論文涉及的集成電路領域包括九個方面：模擬電路（傳統(tǒng)模擬電路、模擬電源管理）,、數據轉換器（ADC/DAC/TDC）,、數字架構與系統(tǒng)（處理器、通信與多媒體電路,、人工智能）,、數字電路（時鐘、數字電源管理）,、IMMD（圖像,、MEMS、生物醫(yī)學,、顯示）,、存儲器（存儲單元、控制器）,、射頻與無線系統(tǒng)（收發(fā)機,、毫米波、太赫茲）,、有線通信（SerDes/2.5/3D 互聯(lián)）以及前沿工藝設計（非硅集成電路,、量子、柔性材料）,。
大會議程
在上周日晚舉行的 Tutorial 和 Student Session 上,，IEEE SSCS（固態(tài)電路協(xié)會）進行了 Fellowship 頒獎，隨后是 Student Research Preview 的 Poster 展覽（這些都是 ISSCC 主 session 的遺珠）,。周一上午為 Plenary Speech,，由主辦方邀請領域領頭人物演講。很多來自半導體業(yè),、或半導體相關行業(yè)的重要嘉賓參與其中,。
本屆請到的嘉賓包括：
臺積電的 VP Cliff Hou（演講主題是結合封裝和 SoC 技術的芯片新范式）
德州儀器的 CTO Ahmad Bahai（演講主題是集成電路業(yè)的持續(xù)創(chuàng)新模式）
哈佛醫(yī)學院教授 Jonathan Rothberg（演講主題關于 DNA 測序）
TU Delft 的教授 Lieven Vandersypen（演講主題關于量子計算）
周一下午到周三為一系列主 Session 論文報告，晚上有一些有趣的 evening session,，周四為專業(yè)論壇,。
在智能硬件的風潮中，很多研究機構推出了自己的新型芯片設計,。2016 年 ISSCC 中,，韓國科學技術院（KAIST）曾展示了自己的深度學習處理器，這種處理器已經廣泛應用于很多領域，如用于 AR/HMD 用戶的自然 UI/UX,、輔助汽車駕駛和自主導航的微型機器人,。以 65nm CMOS 實現(xiàn)了具有嵌入式深度學習引擎的低功耗自然 UI/UX 處理器,，達到了比最新的 HMD 處理器還高 56.5％的能源效率,，比同類最佳模式識別處理器的識別率還要高 2％。而麻省理工學院（MIT）提出了在 65nm CMOS 工藝中實現(xiàn)高能效的深度卷積神經網絡（CNN）加速器,。該測試芯片具有由可重構在片網絡的 168 個處理元件空間陣列的特征,，其通過開發(fā)數據再使用來處理多種形狀并最小化數據運轉。
圍繞人工智能帶來的新需求,，硬件設計也需要轉換思路,。2 月 5 日上午，來自比利時魯汶大學的 Marian Verhelst 的報告就介紹了為深度學習設計的處理器,。
深度學習在圖像識別領域上已經變得十分流行了,。最近，將深度學習應用到其他模式識別任務（如語音處理,、文本分析等）的應用也十分地受關注,。深度學習是與計算復雜性相關聯(lián)的，但目前它還只能在高能耗的服務器平臺上運行,。不過,，我們已經看到了一種將深度學習網絡應用嵌入式處理的新趨勢。
在介紹深度學習和其實現(xiàn)的挑戰(zhàn)后,，該專題報告概述了能在嵌入式平臺實現(xiàn)高效神經網絡評估的處理架構,。該報告與新興的以實現(xiàn)為驅動的算法創(chuàng)新（implementation-driven algorithmic innovations）緊密交織，解釋了新型深度學習算法對嵌入式硬件設計的影響,。該報告同時介紹了嵌入式深度學習中的機遇和實現(xiàn)挑戰(zhàn),，展示了深度學習處理器的研究的最新進展。
2 月 7 日的晚間活動主題則有關自動駕駛,。來自電裝國際美國公司的 Roger Berg,、英飛凌的 Patrick Leteinturier、博世的 Markus Tremmel,、戴姆勒的 Jürgen Dickmann 以及英偉達的 Sahin Kirtavit 參加了活動,。
落后的中國半導體研究
在集成電路領域的盛會 ISSCC 上，中國大陸的錄用論文數寥寥無幾,，與 AAAI-17 上過三成,，與美國數量相當的盛況相比更顯力量不足。據機器之心的老朋友矽說（公眾號：silicon_talks）統(tǒng)計,，大會每年錄用論文數最多不超過三篇,，甚至遠遠落后于港澳臺地區(qū)：
2017 年，1 篇（北京 ADI）
2016 年，2 篇（上海 ADI,，清華大學）
2015 年,，0 篇
2014 年，3 篇（復旦大學,、中科院計算所,、清華大學）
2013 年，3 篇（復旦大學 2 篇,，中科院計算所 1 篇）
2012 年,，1 篇（復旦大學）
2011 年，3 篇（復旦大學,、中科院/龍芯,、清華大學）
2010 年，0 篇
2009 年,，2 篇（復旦大學,、清華大學）
2008 年，1 篇（清華大學）
2007 年,，1 篇（上海鼎芯）
2006 年,，1 篇（中科院半導體所）
2005 年，1 篇（上海新濤）
今年的 ISSCC 大會共有 208 篇論文入選,，其中來自中國（中國大陸,、香港和澳門）的論文共有 11 篇，完成機構為澳門大學 6 篇,、香港科技大學 4 篇,、亞德諾 （ADI）1 篇，分別屬于無線通信,、射頻電路,、數字結構和系統(tǒng)、數據轉換,、模擬電路等 5 個大領域,。
商用芯片風向
作為芯片業(yè)界的頂級會議，今年的 ISSCC 吸引了來自全球的三千多名芯片設計師,，它也成為了各家芯片公司展現(xiàn)最新技術的舞臺,。
英特爾率先推出了新硬件，這塊被稱為 Stratix X 的芯片使用了嵌入式多管芯互連橋（EMIB）將 FPGA 與四個外部收發(fā)器相連,，由安裝在 BGA 襯底中的硅晶片制成,，它明顯小于由臺積電開發(fā)的 CoWoS 工藝中使用的硅襯底（后者被英特爾的競爭對手 Xilinx 和英偉達采用）。
英特爾在兩年多前發(fā)布了 EMIB 技術,，并準備將其作為代工服務的技術,。但到目前為止,，該公司還沒有公布 EMIB 有任何其他用戶。14nm 的 Stratix X 將 280 萬個邏輯元件組裝成面積約為 560mm2 的芯片,，運行速度以 GHz 計,。
AMD 則在會上宣稱自己的 Zen x86 處理器比英特爾的更加高效。AMD 發(fā)表的論文詳細介紹了 Zen x86 與前一代芯片相比可將開關電容降低 15％的技術,。同時,，Zen 的推出標志著 AMD 首次引入了金屬——絕緣體——金屬電容，這有助于降低工作電壓,，并提供更高的每核心電壓和頻率控制,。
AMD 表示，他們現(xiàn)在已有兩個 8 核 CPU 設計,，可在 3.4 GHz 的頻率上進行多線程計算。
與計算機 CPU 廠商的競爭相似,，移動領域芯片的主要供應商臺積電與三星也在 ISSCC 上展開了競爭——兩家公司展示了各自的 7nm 芯片工藝,。但從兩家公司發(fā)表的論文來看，在應用于 iPhone7 的 10nm 工藝 cpu 量產以后,，更加先進的 7nm 工藝芯片或許還需要幾年的時間才能大量進入商業(yè)應用,。
臺積電的 SRAM 有望在今年量產
在 ISSCC 上，臺積電描述了一個 256Mbit 的 SRAM 測試芯片,，使用其 7nm 工藝達到了 0.027mm2 的位單元面積,。“這讓它有望成為今年最小 SRAM,，”臺積電董事張琮永博士說道,。“新工藝生產的 SRAM 比臺積電的 16nm 版本體積縮小了 0.34 倍,。它使用七個金屬層,，總體模具尺寸為 42mm2?！?/p>
與獲得了蘋果大訂單的臺積電相比,，三星的思路則是更多的研究和更少的發(fā)展。這家韓國科技巨頭構建了一個 8 Mbit 的測試型 SRAM——它只是未來商用 7nm 產品的冰山一角,。
該芯片不是用極紫外光刻技術（EUV）構建的,。相反，三星使用了一個新的修復過程,，并將它與 EUV 方式進行了對比,，結論顯而易見——EUV 更好。一般來說,，修復不是一個生產過程,，所以目前還無法得知三星的 7nm EUV 將會是何種形式,。
專家們普遍認為，EUV 可能會在 2020 年開始大量應用,。三星宣稱,，在今年年底，它將在其 7nm 工藝的芯片制造中開始應用 EUV 技術,，但沒有說明更進一步的細節(jié),。