Whoscored中文官网 | 编译自 McKinsey & Company
随着片上晶体管密度的扩展落后于摩尔定律，以及计算领域的激增，针对特定领域的架构成为计算创新的核心。
半导体工艺技术创新的长期扩展趋势正在放缓。摩尔定律指出，半导体晶片上的晶体管密度大约每两年翻一番，几十年来，晶体管的扩展速度明显放缓，与摩尔定律的预测值相差约十倍。随着晶体管密度的增加，所谓单位芯片面积的功耗保持不变的预测也正在失效，导致大型数据中心和其他高性能计算环境对复杂冷却解决方案的需求不断增加。
半导体工艺创新放缓的架构应对措施
著名计算机架构师约翰-轩尼诗（John Hennessy）和戴维-帕特森（David Patterson）在 2018 年的图灵演讲中指出，工艺技术创新的放缓将稳步提升架构创新的动力，即完成计算任务的集成电路的设计方式。他们认为，通用计算架构（例如 CPU）固有的低效率将开始让位于（或被）针对特定计算任务进行优化的架构（也称为特定领域架构（DSA））的计算能力和成本效率。
与此同时，由于计算和数字化正在扩散到许多应用领域，如云（人工智能和高性能计算）、网络、边缘、物联网（IoT）和自动驾驶，高度特定领域的计算工作负载正在增加 DSA 提供有意义的性能优势的机会。大型语言模型是生成式人工智能的核心引擎，通过 ChatGPT 等应用，可以在人工智能工作负载中以极高的量提供进一步的专业化，并可能导致硬件的进一步专业化。
DSA（为特定应用领域开发的硬件和软件）的商业潜力巨大。图形处理单元（GPU）和张量处理单元（TPU）已经在数据中心获得了巨大的市场份额，在人工智能工作负载（学习和推理）等受益于高度并行化的工作负载中，它们的性能优于 CPU。性能的提升可以非常明显，特定工作负载的加速度通常可以达到 15 到 50 倍。在汽车领域，领先供应商提供的定制解决方案可实现低延迟、高性能推理，以安全支持不断提高的自动驾驶水平。
随着 DSA 扩展到其他应用领域，我们预计到 2026 年，DSA 的收入将从 2022 年的约 400 亿美元增至约 900 亿美元（约占全球半导体市场的 10%至 15%）。因此，我们看到流入特定领域设计初创企业的风险资本显著增加也就不足为奇了，在过去十年中，累计有 180 亿美元的资金支持了大约 150 家初创企业，这与前十年避开硬件投资而青睐软件的情况截然不同。
半导体价值链中的企业、计算系统制造商和计算解决方案的最终用户应做好准备来利用这一趋势，才不会措手不及。
实现 DSA 商业可行性的关键因素日益到位
从历史上看，CPU 除了受益于摩尔定律的巨大顺风之外，还受益于巨大的规模经济，从而抵消了竞争中的特定领域芯片的理论效益。芯片越昂贵（受芯片尺寸、复杂性和工艺技术节点的影响），应用领域所需的规模就越大，从而证明 DSA 的合理性。以下五个重要的推动因素正在共同缩小通用设计与特定领域设计之间的经济差距，为 DSA 的颠覆性潜力推波助澜：
1. 通过代工厂获得成熟和领先的半导体制造技术
代工厂，专注于半导体制造服务的公司，在全球半导体制造领域所占的份额越来越大，因为它们可以聚集需求，实现所需的规模效率，以抵消现代半导体不断攀升的生产成本。(一个先进的半导体制造厂（晶圆厂）的成本超过 100 亿美元）。晶圆代工厂不仅稳步获得了各技术节点的生产市场份额，而且还能进入最先进的技术节点，而这一优势直到最近才被集成设备制造商所掌握。因此，任何初创公司只要有一个关于性能卓越的 DSA 设计的聪明想法，就能迅速获得最先进的制造技术，无需在制造能力上投入一分钱。
2. 通过成熟的云平台快速进入市场
优秀DSA的潜在提供商，特别是针对企业、人工智能或高性能计算（HPC）工作负载的提供商，不一定需要开发自己的上市基础设施。它们可以依靠提供计算即服务的成熟云服务提供商（CSP）生态系统。如果它们能向 CSP 及其客户群证明其 DSA 可为特定工作负载提供卓越的计算性能（每美元和每瓦特），那么它们的硬件解决方案就可以集成到 CSP 的数据中心基础设施中，并作为硬件实例提供给计算周期的终端客户。
3. 丰富的开源和授权 IP 库可快速启动 DSA 设计
尽管根据定义，DSA 是为特定领域的工作负载而设计的，但这并不意味着 DSA 设计人员在设计电路时必须从零开始。Arm 和 x86 等可授权指令集架构（ISA）以及 RISC-V 等开源 ISA 实现了芯片设计的民主化，提供了丰富的构建模块和即用型设计组件。它们还允许访问各自的编译器和应用级软件解决方案生态系统。选择这些不同的生态系统作为基础，需要在软件栈成熟度、成本和特定领域的硬件性能之间进行权衡。
4. 支持 DSA 芯片异构集成的二维和三维芯片封装技术的进步
越来越多的尖端计算设备不再由单个芯片组成。随着高性能芯片变得越来越大，工艺技术变得越来越昂贵，也越来越难以实现高工艺良率，领先企业已转向分解战略，构建芯片组而不是单一的大型单片。这些芯片有可能根据各自的工艺技术和功能进行优化，然后集成到先进的封装中。过去，芯片封装只包含一个芯片，而先进封装可将数十个芯片以二维甚至三维方式异构集成在一个封装中。这一技术趋势对专注于 DSA 芯片的公司十分有利，因为这些芯片现在可以集成在高级封装中，以极高的带宽和低延迟与其他计算、通信、内存和模拟组件连接。
5. 实现新型 DSA 的物理层创新
物理计算层的互补金属氧化物半导体（CMOS）替代品，如光子学、神经形态和量子架构，有望为特定领域的计算需求提供特定优势，如能效、可塑性、特定任务速度和特定 NP 难问题的线性扩展。随着这些物理层解决方案的成熟，它们将开辟新的 DSA 类别。
要从 DSA 中获取全部价值，需要在整个技术堆栈中进一步创新
在整个技术堆栈中，从物理层到应用级工作负载管理，都需要进一步创新，以推动 DSA 的可行性和商业成功。
在物理层和电路层，Arm 和 RISC-V 等开源生态系统需要进一步成熟，以支持基于这些构建模块的 DSA 的完整软件栈。如果没有高效的软件栈，许多硬件级性能优势将无法转化为实际工作负载加速。
在系统级封装（SiP）层面，需要实现芯片接口的标准化，以便经济、普遍地集成 DSA。通用芯片互连快车（UCIe）等行业联盟已开始制定这些标准。此外，在美国，《CHIPS 法案》和 DARPA（国防高级研究计划局）认识到，实现先进封装的合作开发平台是一个重要的投资领域，并正在采取激励措施以促进其发展。
在操作系统和编译器层面，更高级别的编译器需要有效地考虑单个封装中多种 ISA 共存的可能性。
在数据中心层面，将需要先进的管理程序和协调器，以便在不同的 DSA 计算实例之间优化协调工作负载容器，并平衡整个数据中心的利用率，从而为最终客户的应用提供 DSA 级优势。此外，CSP 还将开发工具，支持其最终客户了解硬件实例的最佳配置，以满足其特定的计算需求，避免计算资源的低效部署。
半导体价值链中的企业和终端用户应为 DSA 驱动的混乱做好准备
DSA 可能会引发整个半导体价值链的混乱。下面介绍如何做好准备。
半导体公司： 为价值链中断做好准备
材料供应商应了解先进封装的影响（例如，需要新型基底材料作为 2-D 和 3-D 集成的基础，以及需要比当前基底材料更稳定的热稳定性和机械稳定性），以及新物理层范例对前端和后端材料流的影响。
前端工具制造商将希望参与支持 DSA 集成的先进封装和异质集成热潮，这将需要与前端制造类似的精确定义和对准。
晶圆代工厂需要做好准备，以满足对小批量、更多特定领域芯片和芯片组的需求，并找到高效、经济地支持小型企业的方法。此外，随着功能被分解为任务优化芯片，支持非尖端和新的物理层解决方案（如光子学）将变得越来越重要。
芯片设计公司将需要能够考虑端到端特定领域工作负载性能的人才，从门布局和硬件架构设计选择到软件堆栈和工作负载管理，以充分利用 DSA 的架构优化。
电子设计自动化（EDA）和硬件 IP 公司应该应对两个挑战。首先是如何调整其业务模式，以支持规模较小的 DSA 破坏者，这些破坏者可能没有足够的财力购买昂贵的预付许可证。其次是如何将其 IP、设计和仿真套件从芯片级扩展到 SiP 级，以支持系统级、多物理场（逻辑、电气、热、光学和机械）EDA，跨越多个芯片和 ISA，以以前只能在芯片级看到的带宽和延迟协同工作。
计算消费者： 使用优化的 DSA，并投资专业技术以充分利用它们
CSP 已经认识到针对特定工作负载的芯片架构的价值，这体现在他们越来越多地采用 GPU，以及转向针对数据中心硬件实例的内部芯片设计。随着初创设计公司继续瞄准人工智能和高性能计算用例的特定工作负载，CSP 将希望密切关注他们有可能支持和推动规模化的新兴赢家。
企业客户需要了解针对其特定工作负载使用 DSA 的好处。将计算基础设施迁移到公有云的好处只会越来越多，因为 CSP 可以大规模地提供 DSA 的访问权限，这些 CSP 可以聚合对专用硬件实例的需求，并有效地管理对它们的工作负载部署。不过，企业应在深入了解如何优化其特定工作负载和云硬件实例配置以实现最大总拥有成本效益的基础上，获得或保留如何最佳利用这些硬件实例的专业知识。
特定领域的原始设备制造商（如物联网和边缘设备制造商、网络设备供应商、汽车制造商和区块链平台）将希望深入了解其特定领域计算需求和工作负载的发展，而不是依赖通用计算的进步。他们还希望熟悉现有的架构选项，以便在芯片设计中满足这些需求，并针对其能源、成本、占地面积和性能需求进行优化。这可能要求他们超越传统的供应链结构：例如，汽车原始设备制造商可能需要直接寻找 DSA 初创公司并与之合作，而不是依赖一级和二级供应商提供的所有最新见解。
摩尔定律推动计算行业取得了令人难以置信的长足发展，数十年来，通用计算的性能不断提高，在很大程度上消除了对工作负载专业化投资的需求。随着晶体管密度的扩展速度放缓，DSA 将越来越多地获得特定用途的性能优势，并为价值链参与者及其客户带来重大变革。
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