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读半导体简史11应用时代

读半导体简史11应用时代

1. 设计

1.1. 冯·诺依曼体系抽象出的功能单元与数据通路这些思想,放之数字领域而皆准

  • 1.1.1. 天下数字控制逻辑亦可归于图灵状态机模型

1.2. 集成电路分为数字电路与模拟电路两大类,其中模拟电路的产值远小于数字电路

  • 1.2.1. 半导体的三大应用领域中,计算与存储属于数字集成电路,而通信领域的核心在于模拟电路

  • 1.2.2. 在三大领域之外,具有一定产值的电源和传感器也与模拟相关

1.3. 计算机辅助半导体设计,可追溯至遥远的大型机时代

1.4. 数字集成电路的生产由设计与制造两部分组成

  • 1.4.1. 集成电路出现后相当长的一段时间里,不存在设计行业

1.5. 1967年,Koford加入仙童半导体,在集成电路领域引入计算机辅助设计

  • 1.5.1. 仙童陆续开发了FAIRSIM仿真器、测试程序生成器、布局布线等一系列CAD(Computer Aided Design,计算机辅助设计)工具

1.6. SPICE

  • 1.6.1. SPICE的软件奠定了电路仿真程序的基石

  • 1.6.2. CANCER

  • 1.6.2.1. “Computer Analysis of Nonlinear Circuits, Excluding Radiation”这一长串英文的简称

  • 1.6.2.2. Nagel将“CANCER”项目改名为SPICE(Simulation Program with Integrated Circuit Emphasis),并将“CANCER”项目不利于开源的代码全部移除

  • 1.6.3. 1972年5月,SPICE1正式发布,并成为一款开源软件

  • 1.6.4. 1975年,Nagel以SPICE2版本为主线,完成了他在加州大学伯克利分校的博士毕业论文

1.7. 1978年,加州理工学院的米德教授与IBM的Lynn Conway合作发表了一篇名为“Introduction to VLSI systems”的文章,系统阐述了超大规模集成电路的设计与计算机技术相结合的方法,指明其发展趋势,并将集成电路中使用的计算机辅助工具,明确为电子设计自动化(Electronic Design Automation,EDA)

1.8. OASIS格式

1.9. 伴随EDA软件的兴起,Verilog和VHDL这两种硬件描述语言随之而来

  • 1.9.1. 两种语言出现在程序设计中鼎鼎大名的C语言之后,借用了一些C语言的语法结构,因此与C语言程序较为相近

  • 1.9.2. 硬件行为级描述语言Verilog与程序设计语言C,最本质的区别源于所描述底层对象间的差异

  • 1.9.3. 硬件描述语言的出现填平了软件与硬件之间的鸿沟,使电子信息产业几乎所有从业人员都被同化为“码农”​

  • 1.9.4. Verilog类语言与EDA工具的出现,完成了半导体设计最重要的一块拼图,提高了程序员的设计效率,使得集成电路设计可以追随摩尔定律的脚步,将非常复杂的数字逻辑、上亿颗甚至百亿颗晶体管,放置在一个集成电路的芯片版图中

1.10. SoC芯片

  • 1.10.1. SoC芯片指集成了多个组成模块,用于实现不同功能的集成电路芯片,其中至少包含一种处理器微架构,是今天数字集成电路的最大分类

  • 1.10.2. 手机、玩具车、汽车使用的微控制器都属于SoC芯片

  • 1.10.3. SoC芯片中使用的微架构,无论是最为流行的ARM,还是风头正劲的RISC-V,均基于冯·诺依曼体系,由中央处理器、内存单元、输入/输出接口组成

  • 1.10.4. 外部设备发展到今天,也具备了极强的处理能力

  • 1.10.5. 由基于冯·诺依曼体系的微架构与各个组成模块搭建而成SoC芯片,自然也遵循这一体系的设计思想,从更高的层次看,依然由可以统筹全局的中央处理架构、存储层次结构与输入/输出系统组成

  • 1.10.6. 一个SoC无论多么复杂,也仅需要掌握冯·诺依曼体系与图灵状态机即可整体驾驭

  • 1.10.7. 集成电路设计领域的合理分工,降低了设计SoC芯片的入门门槛,无形中却提升了SoC芯片的出门高度

1.11. 集成电路对低功耗与高性能无止境的追求,使电源网络的设计陷入两难

  • 1.11.1. 高性能以高主频为基础,要求更高的供电电压

  • 1.11.2. 低功耗要求更低的供电电压

  • 1.11.3. EDA软件会辅助完成时钟与电源网络的布局与分配

1.12. 在数字集成电路中,还有一个关键所在,即与外部引脚相关的电路,包括PCIe总线与以太网接口使用的Serdes(Serializer/Deserializer)模块、DDR接口的高速差分信号等

1.13. 多数通用模块,包括GPU与DSP这些较为复杂的模块,可以通过购买IP获得

  • 1.13.1. 最复杂的微架构被ARM提前准备好,RISC-V甚至将微架构开源

1.14. IP模块的积累,不完全为了节省费用

  • 1.14.1. 苹果不断积累IP模块,并以此为基石自研手机处理器的重要原因

  • 1.14.2. 苹果选择了一条最艰难的路线制作iPhone系列智能手机,是因为在SoC芯片制作更加容易的今天,数字芯片的价值愈发低微

  • 1.14.3. 根据应用场景对SoC芯片进行差异化与定制化,搭建SoC芯片背后的生态环境愈发重要

2. 应用时代

2.1. Marc Andreessen

  • 2.1.1. 1993年,Marc Andreessen编写了一款图形浏览器Mosaic,将互联网上的数据以图形的方式展现

  • 2.1.1.1. 这一发明也许永远无法与人类历史上,任何一次在自然科学领域的重大进步相提并论,却因为互联网世界的力量而光华万丈

  • 2.1.2. Andreessen成立网景公司,将Mosaic升级为Navigator浏览器

  • 2.1.3. 网景公司首次公开募股,在开盘的当日,这个公司获得了27亿美元的市值

  • 2.1.4. 继甘地之后,Andreessen成为光着脚登上时代杂志封面的第二人

2.2. 半导体领域的领军企业Intel的股价从2000年的60美元高点,至2002年年底下滑到10美元左右,在此之后的20年时间里,这个公司的股价也没有回到过60美元

2.3. 摩托罗拉宣布分拆半导体事业部,后来将其改名为飞思卡尔半导体

  • 2.3.1. 摩托罗拉没有因为分拆半导体事业部而旗风重振

  • 2.3.2. 这个拥有世界上第一部商用对讲机、便携手机、车用免提电话、蜂窝折叠手机与GSM数字手机,曾几何时无限辉煌的公司,至今仅剩下一个制作对讲机的部门继承其衣钵

  • 2.3.3. 2015年3月2日,恩智浦与飞思卡尔这对难兄难弟宣布合并,合并后公司名仍为恩智浦

  • 2.3.3.1. 在历经漫长的岁月之后,恩智浦以这种方式重回半导体排名的TOP10

2.4. 搜索引擎作为网站之中的网站,提高了信息检索效率,连接了信息孤岛,更重要的是确立了基于电子广告的商业模式

2.5. 互联网产业进入搜索引擎时代之后,半导体产业逐步复苏

2.6. 在大型机时代,IBM通吃从硬件到软件的每一个角落;在PC时代,微软与Intel双寡头垄断

2.7. 在手机处理器领域,高通与MTK兴起;在操作系统领域,苹果的iOS与谷歌的Android并立;在应用领域,出现了涉及人类衣食住行的一系列移动互联网公司

2.8. 从美国、中国到整个世界,移动互联无处不在,如黑洞般席卷着全天下的财力、物力与人力

  • 2.8.1. 移动互联网集中了世间一切资源,将虚拟世界中的信息与真实世界高效结合,搭建了人类有史以来最好的商业模式,一个赢者通吃的商业模式

  • 2.8.2. 移动互联网清除了图书馆、书店与报刊亭

  • 2.8.3. 人类的衣食住行因为移动互联网而天翻地覆

2.9. 以台积电为代表的,仅从事集成电路的制作,并不销售集成电路产品的独立的晶圆代工厂强势崛起,彻底打破了半导体设计与制造间的紧耦合

2.10. 以ARM为首的IP模块提供商,为半导体设计领域准备了足够多的积木

2.11. EDA工具日趋稳定,也更加便于使用

2.12. 传统半导体设计厂商面临着产业新入者的威胁,这些新入者不是别人,正是他们之前的客户

  • 2.12.1. 这些客户更加贴近应用场景,只要这个场景蕴含的能量足够强大,就可以自行设计芯片,不必购买半导体厂商提供的通用产品

  • 2.12.2. 他们需要的仅是晶圆代工厂,他们将成为半导体设计领域的中流砥柱

  • 2.12.3. 半导体设计的主角正在转换,这个产业将再次成为大型公司的一个部门

2.13. 2008年5月,苹果收购PA Semi半导体公司,并以此为核心组建半导体部门

  • 2.13.1. 两年后,苹果自行研发的Apple A4处理器问世,这是苹果开发的第一代用于手持式设备的SoC芯片,基于ARM的Cortex微架构,用于iPhone 4手机

  • 2.13.2. 如今,苹果的手机处理器芯片已发展到Apple A14,成为苹果手机的核心竞争力,至今尚未有任何处理器与手机的组合能够超越Apple Ax处理器与iPhone的组合

2.14. 半导体设计的主角正在转换,这个产业将再次成为大型公司的一个部门

2.15. 在通信领域,香农极限近在咫尺

2.16. 在存储领域,摩尔定律率先不再适用

2.17. 在这个应用时代中,半导体产业依然是基础,但清洁而有效的数据发挥着越来越重要的作用

2.18. 英伟达的GPU与x86和ARM处理器,并无本质区别

  • 2.18.1. 主要区别在于GPU包含更多浮点运算单元,并以此为核心搭建运算平台,与超级计算机的设计理念一致

  • 2.18.2. x86和ARM架构关注每秒钟交易次数,基于大型机的设计思想

  • 2.18.3. 在更加侧重计算的人工智能场景中,GPU显然更为适合

2.19. 在人工智能领域,GPU算力之外,数据尤为重要

  • 2.19.1. AlphaGo战胜李世石不仅依靠算力,还有数据

  • 2.19.2. 围棋的世界中,数据异常规整,机器可以根据初始模型,自动产生无限多的数据

2.20. 人工智能倘若可以促进材料科学的进步,材料科学的进步可以有效增强算力,增强的算力进一步促进人工智能的发展,那么人工智能必将成为一个伟大的产业

http://www.jsqmd.com/news/1292227/

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