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ML, Edge驱动IP超越更广阔的芯片市场

新的应用程序、架构和客户群提供了源源不断的机会。

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第三方半导体IP市场正在急剧增长,这是受各种市场对更具体能力需求的刺激。

虽然这一点知识产权行业并非免于半导体行业的陡峭市场下降,它确实具有比行业其他地区更具内置的弹性。案例指出:前15名半导体供应商与去年同期相比,2019年上半年销售额下降了18%,但大多数IP供应商几乎没有感受到压力。在增长最快的市场中,对大型、复杂soc的需求日益增长,以及对IP提供关键功能的日益依赖,帮助IP提供商在2019年上半年度过了艰难时期。因此,IP市场的增长只出现了轻微的下降。

2019年第2季度,半导体知识产权销售额为8.35亿美元,比2018年第29季度增长了19.7%。根据电子系统设计的第17次报告,四分之一的迁移平均值高于上一期间8.5%。ESD)联盟市场统计服务(MSS)。根据2018年4月ESD联盟报告,2018年,Q1的IP销售额高于2018年的14.8%。(2018年第四季度的销售额比2018年IP提供商在2018年期间的会计和报告的变化低3.5%。)

到2022年,知识产权市场可能达到每年100亿美元,而2018年授权收入为27亿美元研究去年由Semico研究公司发布。据预测,内存IP将占总市场的13.3%,而市场为efpga.IP将以每年42%的速度增长,这比IP市场的其他任何部分都要快。

The big driver of growth will be the continuing need to integrate more functions into fewer devices at the system level, in ever-smaller footprints, with artificial-intelligence-related technologies as the most recognizable factor, according to Rich Wawrzyniak, Semico’s principal analyst for ASIC and SoC.

这类增长数量延长了知识产权产业。虽然IP增长一直稳定,但整个行业的整合在十年的早期部分大幅限制了芯片制造商的数量。这已经改变了卷展栏AI./机器学习云技术、边缘技术,以及汽车电气化和辅助/自动驾驶带来的汽车电子技术的迅猛发展。此外,还有许多新进入市场的公司,如谷歌、亚马逊、Facebook和阿里巴巴,这些公司目前正在开发自己的芯片,并将第三方知识产权视为利用成熟技术进入市场的更快途径。

“IP巢的说法”知识产权市场的总体规模约为36亿美元,这听起来对我们有权,“营销副总裁John Koeter介绍Synopsys对此的解决方案组。“实际上,我们的增长速度在8%至10%之间,超过了市场,这其中有几个主要驱动力。首先是新的细分市场——比如人工智能加速器,它们为我们带来了大量的业务。汽车行业在历史上只占业务的一小部分,但现在它已经非常重要,而且增长非常迅速。”

IP市场仍在继续增长,原因也是如此。分析师预计销售反弹足以使其他行业正增长数字在年底前year-fast-rising有效需求,通常专门设计的推理加速器为机器学习应用程序从数据中心服务器自主车辆,智能手机,和物联网设备,该公司业务和企业发展副总裁帕特里克·苏赫利表示埃斯利昂

加速器对机器学习和其他功能在高需求扩大总可寻址的IP市场,但他们也正在推动增长的IP,能够提供一个相对罕见的功能或性能水平而不是部分市场更大更通用,Soheili说。

Koeter说:“(推动市场的)另一件事是IP管理和集成的复杂性不断增加,以及为那些想要高功率而不需要太多电池的客户将能效提升到极高功率soc的能力。”“趋势是高水平的集成SoC。但我们看到一些主要客户的架构师正在考虑将一种7nm架构和另一种28nm架构结合起来,可能是出于成本原因,因为拥有异构架构可能比直接进入下一个节点更好。特别是机器学习,你会看到很多不同的架构,因为你可以用不同的方式实现一个特定的算法。所以性能是不同的,这取决于硬件。如果你在一个专门的硬件设计中执行一个有针对性的算法,那么你就知道它是优化的,所以你的成本和功耗都得到了很大的提升。”

转变方向
ASIC始终是实现最高功率和面积的最佳性能的最佳方式,但这种方法在前沿难以证明。一个原因是许多这些芯片正在为AI / ML应用设计,并且算法处于几乎恒定的通量状态。此外,许多这些设备正在专为特定的市场应用而设计,这不需要数十亿个单位相同的设计。因此,他们开始修改他们的设计策略,IP在这方面发挥着越来越重要的作用。

Soheili说:“当我们从65纳米到42纳米、20纳米、16纳米、14纳米和现在的7纳米时,asic的成本已经天文数字地增加了。”“所以,过去一个专用集成电路(设计和验证)可能需要500万到1000万美元,而现在仅仅是得到网单签字就需要3000万到5000万美元。”

购买组件作为预先验证的IP可以节省设计时间并降低错误的风险。它还有助于产生可行的设计,需要更少的努力来优化特定的要求,特别是当该IP用于特定应用程序时。

eSilicon创新和竞争策略高级总监Carlos Maciàn说:“例如,如果你只需要一个内存核心,你可以去找台积电,下载编译器,生成内存实例,就搞定了。”“但处于数据中心复制前沿的客户不需要提供各种大小和频率的内存。因此,你可以通过关注高频和合理的大小来定制内存,并通过优化非常狭窄的性能要求来提高性能或降低功耗。”

这可能对此产生了很大的影响功率、性能和面积方程。

“你这样做,这是三个,四个,五个实例真正重要,并在内存的外围周围定制,以剥离你不需要的物理实现,例如,”Maciàn说。“您不会在一定程度上触摸细节,这是敏感的,并且需要被铸造厂获得批准和特征。但是,您可以在内存的外围进行大量的东西,这些东西将使用30%或40%或50%的功率或区域,或者增加30%的性能。如果您使用了数千个内存的数千个实例,则种子水平的增益可能是竞争力和非竞争产品之间的差异。“

许多IP组件不需要太多定制,即使当它们与从其他SoC设计中重用的代码组装的构建块相结合时也是如此。但随着数据处理和推理需求的增加,这种情况正在变得不那么真实导师,西门子的业务

“如果你看整个SoC,内存的百分比在增加,所以有时50%的芯片是内存,”Zarrinfar说。”卷积神经网络你有一个分布式计算模型,可以占据70%的芯片,因为他们需要做很多有效的计算,但不能依靠两个或三个大处理器来完成工作,传统的soc可以。相反,使用复杂的神经网络,你有分布式计算模型,你可以应用近内存或内存计算,使用乘法累加函数,让一切都靠近内存,以最小化数据移动,最小化功耗和最大化速度。”

Zarrinfar指出,它仍然需要有良好的可路由性来消除障碍,以及良好的功率效率和热管理,特别是在边缘设备中,微控制器可以打开SoC的部分,执行一个功能,并返回睡眠。

可编程IP.
与知识产权市场的大多数段一样,有多种供应推断加速器的选项。亚瑟士但据谷歌营销副总裁史蒂夫·门索尔(Steve Mensor)称,它们已成为默认选项,因为它们更适合智能手机等高端移动设备,谷歌在为自己的数据中心设计加速器时也使用了它们Achronix

这就是嵌入式fpga的意义所在,因为它们为asic增加了可编程性。这种可编程性在新市场中至关重要,因为它延长了昂贵设计的生命周期。在新市场中,协议和算法正在开发或改变。

门索尔表示:“有两类公司与我们讨论这个问题。“一个是添加一些功能,但他们遇到了一个挑战,ASIC是定义和构建,但不满足要求,因为一些算法改变或他们需要一个不同的I/O适应或协同处理功能。他们会说,这将是伟大的有一个eFPGA的通用可编程性和能力的更大的模具区域,但他们必须得到他们的手臂周围的根本改变的成本结构,你正试图提供。另一类公司还没有在特定价格范围内提供特定产品。他们需要弄清楚他们是否可以使用eFPGA作为他们想要创造的东西的一个组成部分,并有时间协调SoC成本结构和实施细节,就像他们将与任何其他产品一样。”

asic和eFPGAs都很容易理解,并且有很多可用的工具。但ASIC市场的产量可能需要一段时间才能再次上升,因为支持开发成本的市场数量有限。

"从我们的角度来看,除了谷歌,没有人出货量很大," Soheili称。“其他国家的规模要小得多。他们想要做的事情往往是更大的愿景,超级七巨头(谷歌、亚马逊、Facebook、微软、阿里巴巴、百度、腾讯)和其他希望提供芯片的公司都有很多活动,但目前数量还不是很大。”

他指出,并非所有这些公司都甚至坚持asics。例如,微软与基于FPGA的SOC混合使用,以获得最佳灵活性和速度的混合。

还有其他类型的可编程逻辑。例如,数字信号处理器已经在广泛的应用中得到了定制化,它们正在出现在各种它们从未发挥过重要作用的新领域,例如汽车和工业应用。

“这种方法的一个优势是,你可以设定最大频率,”Tensilica产品的高级总监兼营销和业务开发主管拉扎尔•路易斯(Lazaar Louis)表示韵律。“你可以把界限放在它周围,所以即使IP能够做更多,你也可以把它放在一个符合这些要求的盒子里。这样您可以考虑将使用它的数小时,它将使用的条件以及预期的寿命。然后,您将其运行较低的电压,并设计产品以最佳方式运行,以便在这种情况范围和预期的寿命范围内运行。“

专注于创业公司
对推理加速的日益严格的要求边缘据Mike Demler(林利)分析师分析师Mike Demler(Mike Demler)临利的分析师Mike Demler(Mike Demler)表示,这些设备 - 以及在这些设备中推出制作AR / VR以及ML推理的初始初创性,这是主要的IP提供商的主要原因,这是主要的IP提供商在临近难以吸引初创公司的主要原因团体。

“ARM正试图使其术语更易于启动,因此在访问IP之前,他们不必在获得IP之前支付大量费用,然后在完成芯片时支付其余的费用,”Demler说。

Cadence、Synopsys和其他IP供应商也在寻求创业公司的支持,以避免与一个最终获得巨大成功的公司失去联系,并避开对现状的开源挑战者,尤其是RISC-V。开放式指令集架构是在许多大型芯片制造商和oem的支持下开发的,可以单独实现,也可以与商业IP组件一起实现。

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