摩尔定律失效?芯片发展放缓,Ai或为撬动产业继续发展的杠杆

人工智能 赵宇航 2019/09/12 15:49




算力说



当价格不变时,集成电路上可容纳的元器件的数目,约每隔18-24个月便会增加一倍,性能也将提升一倍,这也被称为摩尔定律。

 

实际上集成电路的发展速度已经放缓,面对越发微小的纳米工艺,制造业正在面临物理上的瓶颈。但是集成电路仍然要发展,接下来怎么做,华虹集团总工程师赵宇航认为,Ai或许是撬动芯片产业继续向前的杠杆。


赵宇航在世界人工智能大会上表示,将Ai运用在芯片的生产环节,进行精细化管控,提高芯片的设计效率、生产速度和良品率,将原先的自动化生产线进化成智能生产线,将会是芯片行业在后摩尔定律时代的方向。


而华虹集团,正在以AiFab的形式,开始了探索。

 

下附赵宇航在世界人工智能大会上的演讲实录。



为什么现在需要更复杂的芯片、更难的集成电路制造呢?是因为AI,AI给我们带来了急剧的对存储、处理以及数据量的急剧增长,也是AI,才能接受后摩尔时代的挑战。

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AI与芯片的第二次时代耦合
 
我们回顾集成电路半导体的发展历程,上个世纪曾经出现过一次创新耦合的过程。
 
CPU芯片需要有很好的计算机辅助设计工具才能设计出来,而这些更好的EDA工具需要有更强的CPU才能运行,使得整个EDA设计和CPU产品进入了创新耦合的过程,如果走不通条路,可能集成电路的发展在上个世纪就终结了,最后集成电路突破了这个耦合。
 
到今天我们又看到了耦合出现的端倪,这是AI带来的。
 
现在的集成电路制造,涉及到几百种集成电路装备、材料,很多的设计工具,但是如何把这些运转好,是整个生态系统的问题。  如果不靠AI来处理,可能我们的集成电路制造没法往下走,没法制造出具有强大性能,可以在各行各业运用的AI芯片。
 
进入新的阶段,怎么突破AI和集成电路制造的耦合?
 
现在AI芯片的需求数据急剧增长,给我们集成电路芯片制造带来了重大的挑战,我们每天需要几百个T的数据量,涵盖了设备、工艺等方面,尤其是光刻。
 
光刻第一步工序,需要大量的计算数据,每一步都要量测。此外还有新架构、新器材、新芯片都需要新器械、新材料来支撑,这大量的数据给我们集成电路芯片制造带来了几个挑战。
 
第一个挑战是整个生产线的运营管控,第二个是新工艺。新工艺的工艺制造步骤比以往急剧增加,流程非常复杂。我们制作出来的良率以及产能控制都面临严峻的挑战。
 
另外现在用的集成电路的装备也非常复杂,每一台装备都是几百万、几千万美金的价格,非常复杂,装备的智能化、装备在线精细化的管控需求在日益提升。


华虹集团总工程师赵宇航


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AIFab,实现耦合的落地方式
 
根据这样的挑战,我们想应该在集成电路制造过程中,把人工智能集成进去,所以我们提出了AIFab这样一个概念,希望人工智能和集成电路跨越发展,来跨过我们即将出现耦合的过程,使得集成电路发展处于正向的过程。
 
AIFab聚焦在两个方面,一个方面是智能制造,就是要改变传统的从数据收集到数据存储、数据分析、工程师、管理系统这样一个结构,改成一个网状结构。
 
在数据分析里面把机器学习的方式加进去,使人和机器形成一整套的管理体系来进行智能制造。其实也就是要把传统的自动化制造改成智能制造,从自动化的生产线转变成一条聪明的生产线。
 
另外在研发层面,需要大量的数据分析,我们还要去抓很多畸点,这些畸点用传统的计算方法没有办法抓出来,必须要用大数据分析和AI算法植入进去,才能把畸点和缺陷抓出来,加快我们的研发速度。
 
原来我们集成电路生产线的数据生产架构是ERP系统,其实集成电路的工业自动化程度一直走在各种制造业的前列,所以在自动化上面我们有非常详细的一套体系结构。



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自动化生产线向智能生产线的转变
 
我们希望这套传统的自动化的体系结构上面,把它转变成为AI的体系结构。首先在数据上面进行分析,进行精细化的管理,我们从需求上面分了包括产品的良率分析和提升、工业研发的精细化管理,还有制造过程的精细化控制,以及提升产线的产能。
 
这里面比较重要的是生产状态的预测和智能调度。从一道工艺到下一道工艺,何如进行最合理的衔接,如果加入AI预测之后,可以极大的提升我们生产的效率。这个也是通过AI的调度规划的算法,缩短自动化有效的预测时间。原来是以天为单位的,缩小到以小时甚至以分钟为单位,这样可以极大提升我们的生产效率。
 
另外在工艺研发上面,集成电路生产最怕缺陷,只要在研发当中出现一个缺陷,前面几年的研发结果可能就白费了,因此控制缺陷是非常重要的一项工作。
 
但是现在的缺陷很多不是规律性产生的,因为集成电路到了纳米尺度之后,很多缺陷是随机的,我们怎么把这些随机的缺陷抓出来?
 
我们要基于AI研发缺陷识别系统,比如说在图像传感器已经在工业生产中发挥了很好的作用。
 
集成电路制造是一代装备、一代工艺、一代产品。现在的装备也是越来越复杂,价值越来越高,我们怎么样能够把这些装备运用好?
 
我们要加入到智能诊断、预警、性能提升上面,对装备运行状态的监控、材料的超差、机器的预警,装备产能怎么样提升,原来一个小时刻两百片,怎么样提高到两百五十片,建立一种自学习的能力,这也是AIFab里面非常重要的工作。


 
我们现在在发明一套技术,能够植入到工艺装备里面的嵌入式的智能控制技术,包括光刻机,通过AI算法的植入,使得这些机器在原来自动化上面具备自我学习、自我诊断的能力,是在生产线上利用的效果更好,最后形成真正把我们一个制造生产线从自动化进步到是一条聪明的生产线。
 
 AIFab 有可能是解决我们目前将要碰到的 AI 和芯片制造技术创新耦合的一个重要手段。因此,我们也秉承开放、创新、合作的企业精神,欢迎广大的 AIFab 和华虹一块共同推动 AIFab的落地与发展。