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SIA重磅報(bào)告:半導(dǎo)體未來(lái)的機(jī)會(huì)(下)

這是SIA系列報(bào)告的第二篇,在昨天我們已經(jīng)發(fā)布了《SIA重磅報(bào)告:半導(dǎo)體未來(lái)的機(jī)會(huì)(上)》,給大家分享了SIA對(duì)于材料、封裝、內(nèi)部連接和存儲(chǔ)相關(guān)的分析與展望。今天我們將繼續(xù)分享報(bào)告的其他部分:

(四)電源管理
基本上所有的系統(tǒng)都依賴于電力來(lái)運(yùn)行。通過(guò)功率開(kāi)關(guān)方式,轉(zhuǎn)換目標(biāo)(AC-2-DC,DC-2-DC等)、受控、調(diào)節(jié)和存儲(chǔ)的革命性進(jìn)步,創(chuàng)新的系統(tǒng)和應(yīng)用得以驅(qū)動(dòng)和啟用。

這些操作的效率是最重要的特征之一。例如,我們需要這樣的功率開(kāi)關(guān):接通時(shí),接近零電阻,斷開(kāi)時(shí),幾乎無(wú)阻塞電壓,并且可以在幾乎零時(shí)間內(nèi)以零損耗在這兩個(gè)狀態(tài)之間切換。在接下來(lái)的十年中,我們需要從低功率水平(例如,電池供電的個(gè)人設(shè)備)提升到非常高的功率水平(例如,太陽(yáng)能轉(zhuǎn)換,高功率傳輸和可再生能源電網(wǎng)的連接)的功率轉(zhuǎn)換效率。將需要器件來(lái)覆蓋從幾伏特到幾千伏特的電壓范圍,從幾瓦到幾千瓦的功率水平。盡管功率水平有所不同,但幾乎所有這些應(yīng)用的驅(qū)動(dòng)力都是:超越當(dāng)下可實(shí)現(xiàn)的更低成本的高功率密度的要求。

未來(lái)十年需要解決的主要挑戰(zhàn)是:
1、功率密度、轉(zhuǎn)換效率、故障率、轉(zhuǎn)換成本和重量等功率轉(zhuǎn)換指標(biāo)的顯著改善,同時(shí)減少對(duì)環(huán)境的影響(例如,減少每千瓦所需鋁、銅和鐵的量)。
2、整個(gè)系統(tǒng)的持續(xù)動(dòng)態(tài)性能改進(jìn)使其擁有更好的容錯(cuò)性和魯棒性,將開(kāi)關(guān)速度提高10-50倍以上,并降低系統(tǒng)尺寸和成本。
3、高性能先進(jìn)的封裝可驅(qū)動(dòng)極低的電感和較低的熱阻,同時(shí)具備出色的熱循環(huán)可靠性。
4、更復(fù)雜和連接更廣的電力系統(tǒng)分析和設(shè)計(jì)。

要實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)換效率、線性度等方面的突破,需要顯著改進(jìn)材料、器件(例如Si / GaN / SiC / GaAs晶體管,無(wú)源元件和磁性元件)和電路拓?fù)洌ɡ绻β?設(shè)備驅(qū)動(dòng)程序)方面的性能,電力調(diào)節(jié)和電力存儲(chǔ)方面也需要進(jìn)步,例如對(duì)更有效的電池充電。新的減熱和除熱方法也很重要。最后,為了顯著提高功率密度,需要片上/封裝內(nèi)集成的新技術(shù)。

所需的重點(diǎn)研究領(lǐng)域是:
1、改進(jìn)半導(dǎo)體以及無(wú)源器件(電容器,磁性材料)、材料和器件架構(gòu),以獲得極低的RDS(on)、高耐壓、高開(kāi)關(guān)速度的器件,使之可在極高的工作溫度下可靠,高效地工作。
2、轉(zhuǎn)換器拓?fù)鋭?chuàng)新,如多單元架構(gòu)、諧振拓?fù)浜陀糜诜治龊蛢?yōu)化的CAD工具。此外,新型的主動(dòng)控制拓?fù)淇梢蕴岣呦到y(tǒng)容錯(cuò)能力。
3、具有低電感和對(duì)不同半導(dǎo)體材料的兼容性的高效率高可靠性封裝。
4、復(fù)雜電力系統(tǒng)的系統(tǒng)化分析和虛擬原型設(shè)計(jì):包括半導(dǎo)體、封裝和印刷電路板在內(nèi)的整個(gè)系統(tǒng)的更全面的電磁干擾(EMI)和可靠性建模。

潛在研究課題
轉(zhuǎn)換器拓?fù)洌旱湫偷霓D(zhuǎn)換器拓?fù)洌缃祲?、升壓和升降壓,具有良好的性能指?biāo),已被廣泛使用數(shù)十年。隨著過(guò)去十年改進(jìn)的功率晶體管的發(fā)展,現(xiàn)在出現(xiàn)了探索更復(fù)雜的轉(zhuǎn)換器拓?fù)涞臋C(jī)會(huì)。改進(jìn)的轉(zhuǎn)換器拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可以顯著提高功率密度和EMI。這反過(guò)來(lái)將支持提高功率輸送效率、實(shí)現(xiàn)更高功率的系統(tǒng),并提高整體系統(tǒng)的易用性。例如,對(duì)于移動(dòng)電池充電器,解決體積和熱量的問(wèn)題是至關(guān)重要的:隨著電池尺寸的增長(zhǎng)和電池充電電流的增加,手機(jī)充電時(shí)間的限制因素在于,通過(guò)電源轉(zhuǎn)換技術(shù)支持更高的充電電流的能力。新的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)提供了改善充電時(shí)間的機(jī)會(huì),而不會(huì)違反超出的尺寸、體積和熱限制。在低壓系統(tǒng)的拓?fù)漕悇e中,有兩個(gè)主要的建議:

開(kāi)關(guān)電容轉(zhuǎn)換器:高密度開(kāi)關(guān)電容轉(zhuǎn)換器的開(kāi)發(fā)已經(jīng)表明了我們能夠顯著提高功率密度和轉(zhuǎn)換效率。開(kāi)關(guān)電容轉(zhuǎn)換的剩余挑戰(zhàn)是互連和轉(zhuǎn)換比。

(1) 通過(guò)互連,將功率晶體管連接到多個(gè)分散電容器的能力限制了所采用的開(kāi)關(guān)電容轉(zhuǎn)換器的數(shù)量、類型和復(fù)雜性。改進(jìn)的開(kāi)關(guān)電容拓?fù)浣Y(jié)合高密度電容器的片上或單片集成,使得以前被認(rèn)為極其復(fù)雜的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變得更加實(shí)際。

(2)合理利用轉(zhuǎn)換比。開(kāi)關(guān)電容轉(zhuǎn)換器在固定轉(zhuǎn)換比下可提供非常高的效率。在實(shí)際應(yīng)用中,在寬輸入和輸入電壓范圍內(nèi)工作的能力是必須的。一個(gè)越來(lái)越有趣的研究領(lǐng)域是結(jié)合諧振技術(shù),實(shí)現(xiàn)寬轉(zhuǎn)換范圍的開(kāi)關(guān)電容轉(zhuǎn)換器。為了克服限制,這些技術(shù)具體采用非常小的電感器作為對(duì)傳統(tǒng)開(kāi)關(guān)電容器轉(zhuǎn)換器的補(bǔ)充,其通常小于10 nH。

(3)諧振變換器:共振轉(zhuǎn)換器具有完善的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),通過(guò)消除在每個(gè)開(kāi)關(guān)周期內(nèi)發(fā)生的損耗(通常稱為開(kāi)關(guān)損耗)來(lái)增加價(jià)值通常稱為開(kāi)關(guān)損耗。這些損耗限制了轉(zhuǎn)換器的工作頻率,也限制了可實(shí)現(xiàn)的功率密度。諧振轉(zhuǎn)換器的主要挑戰(zhàn)在于如何在廣泛的工作條件下實(shí)現(xiàn)出色的性能。需要研究用于低電壓系統(tǒng)的諧振轉(zhuǎn)換器,使之可在寬Vin,Vout和負(fù)載電流范圍內(nèi)保持高效率。這些拓?fù)洳粦?yīng)該增加系統(tǒng)的復(fù)雜性,才可以保持所需的功率密度改進(jìn)。

(4)無(wú)源元件集成:諸如電容器、電阻器和電感器的無(wú)源元件是任何電源轉(zhuǎn)換系統(tǒng)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵部分。通常,兩個(gè)最關(guān)鍵的無(wú)源元件是電感器和電容器。在許多情況下,無(wú)源器件使用的被動(dòng)局面實(shí)際上是由于其尺寸,損耗和成本而限制了系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)的性能。需要進(jìn)行重大研究,以改善無(wú)源組件以及整體系統(tǒng)性能。

(5)電容器集成:集成電容器可以大大提高電源管理系統(tǒng)的性能。盡可能地靠近開(kāi)關(guān)裝置,定位電容器有助于改善易用性,實(shí)現(xiàn)更高的效率和更高的功率密度。集成在硅中的高密度電容器可用于自啟動(dòng)電容器、輸入電容器、輸出電容器和去耦電容器。這些可能應(yīng)用中的每一個(gè)的性能優(yōu)點(diǎn)具體來(lái)說(shuō)不太相同,但是總體來(lái)說(shuō),它們實(shí)現(xiàn)整體上更高效和更高密度的系統(tǒng)。不僅需要研究電容密度的提高(例如新材料),還要考慮可制造性,包括制造成本。

(6)電感器集成:功率電感器在許多開(kāi)關(guān)電源設(shè)計(jì)中是必需的。電感器提供大信號(hào)轉(zhuǎn)換器波形的濾波,并提高效率和可控性。與電容器類似,盡管工藝技術(shù)取得了重大進(jìn)展,但是系統(tǒng)性能的限制因素通常在于磁性材料。盡管在將磁性材料集成到硅中的工作上盡了很大的努力,但商業(yè)成功很有限。而在進(jìn)入商業(yè)應(yīng)用的障礙則是性能和成本。

(7)與性能相關(guān)的挑戰(zhàn)通常集中在材料上。為了構(gòu)建高品質(zhì)的電感器,需要厚料(銅,磁性材料等)。但是沉積的材料越厚,電阻越低,飽和電流就越高。所以需要研究新的磁性材料,新的電感器結(jié)構(gòu)和新的沉積/蝕刻技術(shù),使集成電感器在性能(效率、電流水平)和成本方面更為實(shí)用。

(8)多芯片模塊(MCM)技術(shù):共同包裝不同芯片的需求變得越來(lái)越重要。這樣做提供了為主要目的優(yōu)化單個(gè)die的自由度,同時(shí)實(shí)現(xiàn)了改進(jìn)的功率密度,系統(tǒng)解決方案成本和易用性。通過(guò)使用GaN和SiC,這種需要變得更加必要。需要在模塊材料,多芯片封裝建模,熱效應(yīng)和性能,以及仿真工具來(lái)模擬多芯片模塊這些方面的研究。

(9)功率器件技術(shù):功率轉(zhuǎn)換器性能基本上由開(kāi)關(guān)晶體管的性能決定。這些晶體管通常具有幾個(gè)幫助設(shè)計(jì)人員快速評(píng)估該技術(shù)的質(zhì)量的品質(zhì)因素(FOMs)。第一個(gè)是給定擊穿電壓(BVdss)的Rsp。Rsp是用于確定由FET的單位面積引起的電阻。Rsp越低,器件越好(相同電阻的die面積越?。5诙N是一組開(kāi)關(guān)品質(zhì)因素,它們決定了為功率器件的電容元件充電/放電需要提供的能量。這些基于電荷的品質(zhì)因素越低,整體性能越好。

雖然硅一直是用于功率器件的主要半導(dǎo)體材料,但是已經(jīng)越來(lái)越多地使用寬帶隙半導(dǎo)體,例如用于高電壓,高功率器件的GaN和SiC,以及越來(lái)越多地使用高遷移率半導(dǎo)體像用于低電壓電源轉(zhuǎn)換器的GaAs。這些器件提供了顯著改進(jìn)的Rsp和開(kāi)關(guān)品質(zhì)因素,這進(jìn)而實(shí)現(xiàn)更高的開(kāi)關(guān)頻率和降低的功率損耗。

為了增加在電力管理領(lǐng)域?qū)@些新材料的接受度,在未來(lái)十年中需要研究,設(shè)備/過(guò)程的建模,基本設(shè)備運(yùn)行和可靠性方面的協(xié)議,改進(jìn)增長(zhǎng)技術(shù),減少缺陷率,改進(jìn)和縮小制造到200毫米甚至300毫米,以幫助提高成本效益指標(biāo)。

使用這些材料創(chuàng)新新設(shè)備架構(gòu)至關(guān)重要,以繼續(xù)改進(jìn)關(guān)鍵設(shè)備品質(zhì)因素。除了GaN,SiC和GaAs之外,還有其他材料具有更寬的帶隙,例如AlN和金剛石,這可以幫助實(shí)現(xiàn)更高水平的性能。設(shè)備和制造技術(shù)以及對(duì)這種新材料的可靠性理解也應(yīng)是未來(lái)十年的研究課題。

另外,隨著功率器件的改進(jìn),將需要開(kāi)發(fā)與Si和非Si材料兼容的新型封裝技術(shù),以利用其改進(jìn)的性能。

(五)傳感器和通信系統(tǒng)
信息時(shí)代的關(guān)鍵推動(dòng)者是無(wú)縫地感知和傳達(dá)信息的無(wú)處不在的能力。信息的爆炸和物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)正在使現(xiàn)有技術(shù)的能力變得越來(lái)越緊張。結(jié)果電磁頻譜變得越來(lái)越擁擠,需要新的傳感和通信解決方案來(lái)滿足日益增長(zhǎng)的信息需求。兩個(gè)協(xié)同應(yīng)用領(lǐng)域是以微波,毫米波或THz頻率工作的傳感器和通信。無(wú)線通信,雷達(dá),計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及消費(fèi)者,軍事,工業(yè),科學(xué)和醫(yī)療應(yīng)用中使用的偵察和成像系統(tǒng)的持續(xù)創(chuàng)新至關(guān)重要。

舉一個(gè)例子,在RF到THz頻帶中運(yùn)行的將來(lái)的傳感器系統(tǒng)將需要用于自適應(yīng)地感測(cè)環(huán)境,提取和處理信息以及自主反應(yīng)或響應(yīng)的新穎的,節(jié)能的設(shè)備,電路,算法和架構(gòu)。作為另一個(gè)例子,在具有干擾,阻塞和快速變化的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞膹?fù)雜無(wú)線電環(huán)境中操作的認(rèn)知通信系統(tǒng)將被期望感測(cè)關(guān)于其環(huán)境和可用資源的信息并且動(dòng)態(tài)地調(diào)整其操作。此外,為了確保向最終用戶提供安全的服務(wù),將需要高效的頻譜使用,干擾減輕和頻譜優(yōu)先級(jí)。


創(chuàng)建這些新的系統(tǒng)功能需要設(shè)備和電路的新方法,例如混合信號(hào)和模擬電路性能的突破,具有非常低的噪聲,高靈敏度和低功耗特性,同時(shí)保持實(shí)際操作特性。此外,許多傳感器在相對(duì)較高的電壓下的模擬域中工作,因此模擬信號(hào)處理,模數(shù)轉(zhuǎn)換和高效電源管理(另一部分詳細(xì)說(shuō)明)的新方法至關(guān)重要。

潛在研究課題
為了解決這些應(yīng)用,需要突破性的“集成”研究,來(lái)解決傳感器和通信系統(tǒng)的所有方面的問(wèn)題,包括材料,設(shè)備,組件,電路,集成和封裝,架構(gòu)和算法。此外,研究主題的關(guān)鍵是通過(guò)在協(xié)議棧的所有元素上應(yīng)用優(yōu)化并利用真正的跨層設(shè)計(jì)來(lái)實(shí)現(xiàn)開(kāi)發(fā)和設(shè)計(jì)的整體方法。

需要進(jìn)行研究以實(shí)現(xiàn)和/或改進(jìn)以下內(nèi)容:
新一代傳感器將強(qiáng)調(diào)敏捷性,緊湊型設(shè)計(jì),傳感器節(jié)點(diǎn)計(jì)算和保密等特點(diǎn):

(1)靈活性:可重新配置,自適應(yīng),多功能,多模式,自校準(zhǔn)傳感器,具有更高的自由度,有效利用電磁(EM)頻譜,包括頻譜靈活性,瞬時(shí)帶寬/波形敏捷性,(非常)寬帶寬和高動(dòng)態(tài)范圍。
緊密且廉價(jià),能夠感測(cè)和測(cè)量多個(gè)變量。
協(xié)調(diào)使用多種傳感器模式。
靈活,信任和隱私。
內(nèi)置傳感器內(nèi)存并進(jìn)行計(jì)算。
通過(guò)靈活和彈性的架構(gòu)和接口協(xié)議實(shí)現(xiàn)傳感器協(xié)作和計(jì)算。

(2)超線性通信鏈路,可實(shí)現(xiàn)高調(diào)制格式和用于IoT的集成通信組件,以及分布式傳感器系統(tǒng),可實(shí)現(xiàn)高線性上/下轉(zhuǎn)換的超低功耗,高數(shù)據(jù)速率,長(zhǎng)距離傳感器通信:

?大格式(例如3 m x 3 m)靈活的智能傳感器和傳感器陣列。
?具有實(shí)際操作特性的高度線性,高效率(低功耗),(超)寬帶,超低噪聲模擬/ RF器件和電路(例如,PA,LNA,開(kāi)關(guān),混頻器和IF放大器),如 室溫或更高溫度可靠運(yùn)行。
?混合信號(hào)和模擬電路(例如,高動(dòng)態(tài)范圍,低功耗ADC,DAC等)的突破,包括用于模擬信號(hào)/信息處理的新方法(電路和架構(gòu))。

傳感器和通信的架構(gòu)和電路解決方案:

靈活性(自適應(yīng)和動(dòng)態(tài)可重置的)RF設(shè)備,電路和架構(gòu),包括自優(yōu)化和彈性網(wǎng)絡(luò)以及動(dòng)態(tài)可重置的互連結(jié)構(gòu)。

可擴(kuò)展的自適應(yīng)行為學(xué)習(xí)和認(rèn)知處理(信息提取)架構(gòu),用于實(shí)時(shí)和可靠的感測(cè),操作和通信(例如,功能驅(qū)動(dòng)的“智能”感應(yīng),通過(guò)僅檢測(cè)顯著特征,模式,和/或閾值)。

用于不利于PNT(定位,導(dǎo)航和定時(shí))環(huán)境中的傳感器和通信系統(tǒng)操作的精確定時(shí)的新型電路,架構(gòu)和/或算法。新型節(jié)能收發(fā)器模塊,子系統(tǒng),陣列和架構(gòu),包括大功率(高功率密度)和THz發(fā)射器,接收器和通信鏈路,如大規(guī)??蓴U(kuò)展的多輸入多輸出(MIMO)和波束形成器。

聯(lián)合設(shè)計(jì)模擬工具和方法:開(kāi)發(fā)用于復(fù)雜(例如3D和異構(gòu))的多功能射頻系統(tǒng)的快速準(zhǔn)確,多物理,多維,多域(共域)設(shè)計(jì)(RF /模擬/ EM,熱和機(jī)械)和仿真工具和方法。

新的頻譜利用系統(tǒng)級(jí)管理,以改善頻譜占用,并允許“智能”頻率分配(包括不連續(xù)的頻帶聚合和新波形的使用)和/或共享以克服干擾(包括自身引發(fā))和阻塞問(wèn)題(例如掃描和在非常寬的頻率范圍內(nèi)檢測(cè)傳輸,以避免干擾以及有效利用頻譜資源)。

通信和偵察方法來(lái)減輕威脅,并能夠快速傳輸和接收關(guān)鍵數(shù)據(jù),恒定傳輸,自主操作和決策,包括嵌入式實(shí)時(shí)學(xué)習(xí),識(shí)別威脅情境的能力以及在傳輸數(shù)據(jù)和信息之前進(jìn)行局部處理的能力。自主運(yùn)行也可能需要綜合發(fā)電和采集,分配,調(diào)控以及調(diào)制。

材料和器件使RF能夠進(jìn)行太赫茲操作
新材料(半導(dǎo)體,封裝,基板,磁性材料,超穎材料等); 器件(二極管,晶體管,開(kāi)關(guān),變?nèi)荻O管等); 組件(高Q電感,濾波器,低損耗傳輸線,耦合器,雙工器,天線/輻射元件等); 以及用于實(shí)現(xiàn)RF到THz電路和系統(tǒng)的相關(guān)制造工藝和制造方法。

新技術(shù),材料(金屬,電介質(zhì)),組件(源,檢測(cè)器,傳播介質(zhì)等),制造工藝和架構(gòu),以實(shí)現(xiàn)(超)低損耗,寬帶寬互連和通信鏈路(例如,THz線 無(wú)線互連和LOS / NLOS傳輸,光互連,射頻光子學(xué),自由空間,回程傳輸,零開(kāi)銷和可擴(kuò)展傳輸?shù)鹊目罩薪涌趧?chuàng)新),可顯著降低數(shù)據(jù)/信息的通信或分配中的能量消耗。

材料,設(shè)備,組件和包裝,用于極端運(yùn)行條件(如高溫)和惡劣環(huán)境。
用于封裝級(jí)或集成式(例如片上)能量產(chǎn)生(采集),存儲(chǔ),分配,管理和調(diào)節(jié)的材料,器件,電路,子系統(tǒng)和方法。

材料,器件,電路,封裝,組裝和系統(tǒng),用于光譜學(xué)和mWave和(子)THz成像,用于軍事和商業(yè)應(yīng)用(例如,生命體征,安全性,非侵入性生物信號(hào)表征等)。

新穎的封裝和集成方法,包括不同材料(例如Si,III-Vs,II-Vis,2D材料,磁性材料,鐵磁性,鐵電體,多鐵性材料等)的3D和異質(zhì)集成; 以及用于提高性能,降低成本,創(chuàng)建新功能,增加功能密度(例如,完全集成的邏輯,RF和混合信號(hào)功能)的設(shè)備和功能。

(六)分布式計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)
使用計(jì)算機(jī)來(lái)支持企業(yè)和社區(qū)的社會(huì)互動(dòng),商業(yè),防御和治理需要大規(guī)模的分布式計(jì)算系統(tǒng)。

這些系統(tǒng)支持非常多的參與者和非常多的不同應(yīng)用。
分布式系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心示例包括倉(cāng)庫(kù)規(guī)模的公共云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施和用于科學(xué)研究和石油和天然氣勘探等商業(yè)應(yīng)用的高性能計(jì)算集群。新興的大數(shù)據(jù)工作負(fù)載在分布式集群上執(zhí)行。在網(wǎng)絡(luò)的邊緣,IoT處理基于分布式系統(tǒng),其中邊緣和端點(diǎn)設(shè)備的性能,能力和能量消耗比數(shù)據(jù)中心集群中的計(jì)算節(jié)點(diǎn)小得多。在數(shù)據(jù)中心層和邊緣層之間,分布式系統(tǒng)中可能存在一個(gè)或多個(gè)聚合層,提供中間處理和存儲(chǔ)以平衡數(shù)據(jù)中心或云中的高性能以及端點(diǎn)和邊緣設(shè)備的相對(duì)適度的能力。

雖然諸如對(duì)稱多處理器之類的集中式計(jì)算系統(tǒng)在諸如事務(wù)處理等工作負(fù)載中起關(guān)鍵作用,但對(duì)稱多處理器的內(nèi)存一致性要求將其可擴(kuò)展性限制在幾十個(gè)處理器。分布式系統(tǒng)不需要類似的一致性模型,因此可以將其擴(kuò)展到更多數(shù)量的處理器。因此,全球計(jì)算能力的持續(xù)增長(zhǎng)是基于分布式架構(gòu)。

在分布式架構(gòu)中,包括計(jì)算,存儲(chǔ),存儲(chǔ),傳感器和執(zhí)行器在內(nèi)的資源遍及整個(gè)系統(tǒng),并使用各種網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和技術(shù)進(jìn)行互連。由于應(yīng)用程序在執(zhí)行過(guò)程中必須訪問(wèn)這些聯(lián)網(wǎng)(分布式)資源,所以成本和通信開(kāi)銷成為系統(tǒng)性能和效率的重要因素。新的最終用戶應(yīng)用程序需要在通信中進(jìn)行顯著改進(jìn),即降低成本和延遲,并增加帶寬。

基于物理的延遲和能源實(shí)施約束加劇了改善通信的挑戰(zhàn)。因此,網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)新在各個(gè)層面上都是至關(guān)重要的,從片上到數(shù)據(jù)中心之間,使用有線和無(wú)線技術(shù)協(xié)議。

在計(jì)算,存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)的性能增長(zhǎng)與能源消耗的成本和限制性方面存在顯著的不平衡,這將需要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出當(dāng)今硬件和分布式架構(gòu)的新穎的分布式系統(tǒng)進(jìn)展。為了支持計(jì)算需求的持續(xù)增長(zhǎng),對(duì)于現(xiàn)有工作負(fù)載,特別是對(duì)于利用大數(shù)據(jù)和提供認(rèn)知計(jì)算能力的新興應(yīng)用程序,必須在分布式架構(gòu)和系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)顯著的進(jìn)步。

本研究的目的是探索極大規(guī)模分布式架構(gòu)的挑戰(zhàn),及它的無(wú)限可擴(kuò)展性。這種可擴(kuò)展性在能源消耗和成本方面必須是務(wù)實(shí)和現(xiàn)實(shí)的,以便這些新的分布式系統(tǒng)在經(jīng)濟(jì)上可行和可部署。由于摩爾定律的成熟,性能和能源消耗的改善將越來(lái)越依賴于加速器(以今天的圖形處理單元(GPU)為例)和其他異構(gòu)架構(gòu)技術(shù)。

因此,未來(lái)的分布式系統(tǒng)必須日益實(shí)現(xiàn)異質(zhì)性,而不會(huì)增加大量的軟件開(kāi)發(fā)或編程負(fù)擔(dān)。需要新型,多層次,有線和無(wú)線連接的系統(tǒng);層可以包括傳感器和/或致動(dòng)器,聚合,云或數(shù)據(jù)中心或其組合。預(yù)計(jì)所有層級(jí)都具有高度可擴(kuò)展性,并且層級(jí)內(nèi)部和層間都有異質(zhì)性。

物理世界的端點(diǎn)接口通常是模擬的;而本節(jié)主要側(cè)重于數(shù)字計(jì)算,一旦端點(diǎn)信號(hào)轉(zhuǎn)換為絕大多數(shù)“處理”發(fā)生在大多數(shù)系統(tǒng)中的數(shù)字領(lǐng)域,就解決了所有處理。與模擬信號(hào)接口的傳感器和執(zhí)行器在另一部分進(jìn)行了說(shuō)明。分布式系統(tǒng)的工作負(fù)載和系統(tǒng)管理面臨許多挑戰(zhàn)。安全和隱私也是必須解決的關(guān)鍵問(wèn)題,包括多租戶多負(fù)載工作場(chǎng)景中的安全性。需要進(jìn)行研究來(lái)解決資源和應(yīng)用程序管理方面的關(guān)鍵新挑戰(zhàn),這些新挑戰(zhàn)必須被有效地克服,以便這些新穎的、大規(guī)模的系統(tǒng)能夠廣泛支持現(xiàn)有和新出現(xiàn)的工作負(fù)載。

潛在研究課題
系統(tǒng)性能、效率和適用性:為了實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)價(jià)值和能力的實(shí)質(zhì)性改進(jìn),需要進(jìn)行研究,以推進(jìn)分布式系統(tǒng)性能增長(zhǎng),并實(shí)現(xiàn)從各個(gè)組件到系統(tǒng)級(jí)各個(gè)級(jí)別的能源效率大幅度提高。相關(guān)目標(biāo)是:

為多個(gè)異構(gòu)層(例如,傳感器、聚合、數(shù)據(jù)中心和/或云)的大規(guī)模系統(tǒng)展現(xiàn)突破性的可擴(kuò)展性和效率水平。
在計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)方面實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性能、能源效率和魯棒性性的主要改進(jìn)。
非傳統(tǒng)和傳統(tǒng)架構(gòu)同時(shí)包含在任務(wù)重,以推動(dòng)分布式系統(tǒng)軟件研究和應(yīng)用的邊界。
網(wǎng)絡(luò)和通信:分布式系統(tǒng)需要系統(tǒng)層級(jí)的各個(gè)層次的高效通信機(jī)制和技術(shù),從片上通信到數(shù)據(jù)中心之間的廣域網(wǎng)。網(wǎng)絡(luò)和通信研究是本研究的核心。主要研究領(lǐng)域包括:
體系結(jié)構(gòu)、協(xié)議、算法和系統(tǒng),以支持大于10倍的功率效率和有線和無(wú)線通信的延遲。
探索數(shù)據(jù)中心級(jí)互連和網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新,大大提高可擴(kuò)展性、減少延遲和能耗。
自優(yōu)化和彈性網(wǎng)絡(luò),可重構(gòu)互連結(jié)構(gòu)以及高速、安全的數(shù)據(jù)鏈路。
系統(tǒng)管理:分布式系統(tǒng)管理有多個(gè)方面。必須對(duì)系統(tǒng)本身進(jìn)行監(jiān)控以進(jìn)行正確的操作,并且必須對(duì)其進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化,以實(shí)現(xiàn)必要的性能和服務(wù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)的安全和隱私必須得以監(jiān)控、管理和保證。必須合理規(guī)劃、監(jiān)控和調(diào)整工作負(fù)載。為了推動(dòng)所有這些領(lǐng)域的最新技術(shù),建議研究的領(lǐng)域是:
提出和證明在整個(gè)系統(tǒng)中管理隱私和身份驗(yàn)證協(xié)議的創(chuàng)新,具有便于證明的屬性和保證。
提出和證明基于大規(guī)模多租戶系統(tǒng)的配置、工作負(fù)載和數(shù)據(jù)管理的創(chuàng)新。
開(kāi)發(fā)用于大規(guī)模分布式系統(tǒng)的自動(dòng)預(yù)測(cè)、診斷,重新配置、優(yōu)化和修復(fù)的系統(tǒng)儀器和分析。
分布式系統(tǒng)架構(gòu)和基礎(chǔ)知識(shí):為了實(shí)現(xiàn)異構(gòu)分布式系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展、可擴(kuò)展性和更廣泛的部署,鼓勵(lì)在基于分布式系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)科學(xué)和計(jì)算機(jī)工程核心領(lǐng)域進(jìn)行研究,例如:
靈活的分布式計(jì)算基礎(chǔ)。
分布式和聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的編程范例和語(yǔ)言。
軟件定義的基礎(chǔ)架構(gòu)和資源虛擬化。
分布式?jīng)Q策和優(yōu)化支持。
新型計(jì)算架構(gòu),降低在本地和遠(yuǎn)程處理和傳輸數(shù)據(jù)的能量和時(shí)間,用于分布式計(jì)算環(huán)境中的高光譜感知、數(shù)據(jù)融合、決策和安全效應(yīng)器的啟動(dòng)。
合作和協(xié)調(diào)的分布式系統(tǒng)概念,在通信挑戰(zhàn)和隔離環(huán)境中(在該環(huán)境中,有線和無(wú)線環(huán)境不一定可用、可靠或者安全的)可以擴(kuò)展并正常工作,并且當(dāng)通信恢復(fù)或部分恢復(fù)時(shí),它可以智能地同步。

(七)認(rèn)知計(jì)算
認(rèn)知計(jì)算是指模擬人類大腦的智能信息處理系統(tǒng)。這樣的系統(tǒng)可以自主學(xué)習(xí),積極主動(dòng)地解讀數(shù)據(jù),有目的地執(zhí)行推理和決策,使用獲取的知識(shí)解決不熟悉的問(wèn)題,并與人類進(jìn)行實(shí)時(shí)的自然交互。它們不僅可以產(chǎn)生精心設(shè)計(jì)的數(shù)值問(wèn)題的答案,而且可以在大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)微妙的模式,為人類決策者提供“假設(shè),理性論證和建議”。認(rèn)知計(jì)算的目標(biāo)是通過(guò)形成和擴(kuò)展他們所感知的社會(huì)環(huán)境的模型,與當(dāng)?shù)氐牟僮魅藛T以及與全球智能網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行交互,進(jìn)而執(zhí)行高度復(fù)雜的任務(wù),創(chuàng)建可以在現(xiàn)實(shí)世界中運(yùn)行的這些自主智能機(jī)器。

認(rèn)知體系具有提升經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力,促進(jìn)社會(huì)效益的潛力。例如,它們幫助我們自動(dòng)操作迄今為止不可能的規(guī)模的制造、行政和財(cái)務(wù)流程,幫助我們推進(jìn)精神醫(yī)學(xué)進(jìn)步,發(fā)展個(gè)性化教育項(xiàng)目,更有效地部署政府資源和社會(huì)服務(wù),及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況,有效執(zhí)行防災(zāi)和環(huán)境保護(hù),更加人道、倫理地進(jìn)行防務(wù)和軍事行動(dòng),這些都只是許多巨大跨越中的一部分。這些應(yīng)用程序依賴于認(rèn)知系統(tǒng)快速吸收相關(guān)信息的能力,并從松散結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的洪流中提取有意義的見(jiàn)解。

實(shí)現(xiàn)創(chuàng)造認(rèn)知系統(tǒng)的宏偉目標(biāo)需要解決以下關(guān)鍵挑戰(zhàn):
(1)開(kāi)發(fā)具有基本認(rèn)知能力的系統(tǒng),包括感知、學(xué)習(xí)、產(chǎn)生知識(shí)、推理、預(yù)測(cè)、規(guī)劃和決策;
(2)開(kāi)發(fā)有效的算法和架構(gòu),用于監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí);
(3)開(kāi)發(fā)無(wú)縫人機(jī)界面;
(4)發(fā)展認(rèn)知子系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò);
(5)將新的認(rèn)知系統(tǒng)與現(xiàn)有的馮·諾依曼計(jì)算系統(tǒng)相結(jié)合。這需要全系統(tǒng)的方法,包括信息處理、編程范例、算法、架構(gòu)、電路、器件技術(shù)和材料開(kāi)發(fā)。在技術(shù)挑戰(zhàn)之上,必須解決安全問(wèn)題,以提供安全可靠的認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)。

潛在研究課題
感知和學(xué)習(xí):為了使認(rèn)知系統(tǒng)具備多種能力,并廣泛服務(wù)于我們的社會(huì),他們必須感知環(huán)境,感知與之互動(dòng)的人物或?qū)ο?,并從傳感器?shù)據(jù)中提取有用的知識(shí),(3)還需要從人機(jī)交互和過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)及其他環(huán)境輸入中學(xué)習(xí)。為此,具體的研究需求可能包括:
?追求多模式感知技術(shù)的突破性進(jìn)展,如開(kāi)發(fā)感知算法,以便從原始傳感器數(shù)據(jù)中了解環(huán)境。
?正在開(kāi)發(fā)中的算法
- 允許從非結(jié)構(gòu)化、未標(biāo)記的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí),例如通過(guò)人機(jī)交互或其他環(huán)境反饋
- 啟用上下文感知學(xué)習(xí)
- 將學(xué)習(xí)的知識(shí)或概念轉(zhuǎn)移到新的領(lǐng)域
- 允許在線學(xué)習(xí)和實(shí)時(shí)推理
?探索現(xiàn)有學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法的基本限制,開(kāi)發(fā)深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ),并從神經(jīng)科學(xué)中獲得無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的知識(shí)。
?開(kāi)發(fā)新的體系結(jié)構(gòu)和算法,以期允許以顯著減少的訓(xùn)練集達(dá)到所需的測(cè)試精度。
?進(jìn)行超越最先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模式的研究,(a)克服對(duì)離線學(xué)習(xí)的依賴,(b)減少對(duì)貼標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求,(c)提高捕獲數(shù)據(jù)中高階結(jié)構(gòu)的能力。
?開(kāi)發(fā)用于認(rèn)知工作負(fù)載、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他大腦啟發(fā)的計(jì)算應(yīng)用程序的節(jié)能和低成本模擬技術(shù)。
?基于神經(jīng)元/神經(jīng)電路的新穎實(shí)現(xiàn)和編程范例的新設(shè)備,為神經(jīng)元和生物啟發(fā)計(jì)算開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)理論。特別關(guān)注的是超越現(xiàn)有的最優(yōu)秀的深入學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)、超越深神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)/卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、稀疏編碼數(shù)據(jù)方法的認(rèn)知。
?開(kāi)發(fā)適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的可重配置網(wǎng)絡(luò),例如人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN),反復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)等。
?開(kāi)發(fā)神經(jīng)相關(guān)模型,稀疏編碼和分布式稀疏編碼。
?探索計(jì)算機(jī)視覺(jué):導(dǎo)航建立在對(duì)環(huán)境進(jìn)行詳細(xì)的了解基礎(chǔ)上(例如在自主車輛中)。有關(guān)環(huán)境的信息可以由圖像傳感器收集,由計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)處理和分析,并輸出到執(zhí)行器和機(jī)器人功能。因此,計(jì)算機(jī)視覺(jué)有時(shí)被認(rèn)為是人工智能的一部分。

硬件加速學(xué)習(xí):為了大規(guī)模部署認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng),上述學(xué)習(xí)算法需要新的計(jì)算硬件,在不影響性能的情況下,學(xué)習(xí)算法的速度、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的大小、能耗、空間占用和成本比當(dāng)前技術(shù)更有效,而不損害性能。研究課題可能包括:

開(kāi)發(fā)適用于使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和推理的超CMOS設(shè)備、材料、存儲(chǔ)元件,電路和架構(gòu)以及其他腦啟發(fā)式算法,從而通過(guò)以下方式模擬神經(jīng)元的動(dòng)作:
– 新型設(shè)備、存儲(chǔ)器元件和執(zhí)行本機(jī)操作的電路,經(jīng)常以保真的方式用于學(xué)習(xí),例如(矩陣)乘法、加法和除法
– 新的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),如刺激神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和推理增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可顯著提高效率、準(zhǔn)確性、可擴(kuò)展性和并減小延時(shí)。
– 基于學(xué)習(xí)反饋和可變突觸連接的允許神經(jīng)元數(shù)量變化的新拓?fù)?br /> – 超CMOS硬件的新內(nèi)存和數(shù)據(jù)表示,比直接的數(shù)字表示具有更高的學(xué)習(xí)效率
– 各類人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)
– 利用由超CMOS技術(shù)催生的獨(dú)特隨機(jī)和互連結(jié)構(gòu),在超CMOS硬件中實(shí)現(xiàn)神經(jīng)形態(tài)原語(yǔ)(突觸、神經(jīng)元、尖峰,連續(xù)可變振蕩器及其網(wǎng)絡(luò)),
?開(kāi)發(fā)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他腦啟發(fā)計(jì)算的節(jié)能、低成本的技術(shù),例如通過(guò)利用超CMOS納米器件的內(nèi)在隨機(jī)性,以及將深度學(xué)習(xí)模型有效映射到超CMOS硬件。
?開(kāi)發(fā)用于機(jī)器學(xué)習(xí)的硬件結(jié)構(gòu)。
?將已建立的神經(jīng)和皮質(zhì)機(jī)制連接到超CMOS功能的硬件上。
決策:在應(yīng)對(duì)高難度、復(fù)雜的任務(wù)時(shí),我們依靠認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)來(lái)分析選項(xiàng)和權(quán)衡、評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)、檢測(cè)異常情況,并為不確定性下的決策提供建議。需要研發(fā)新算法來(lái)滿足這些需求。

除此之外,還有以下需求:
?開(kāi)發(fā)加速戰(zhàn)術(shù)決策架構(gòu)-,在需要快于人類反應(yīng)和非傳統(tǒng)的鏈命令響應(yīng)的情況下將機(jī)器委托給機(jī)器。
?計(jì)算加密數(shù)據(jù),支持可擴(kuò)展決策系統(tǒng)的安全性。
啟用信任:為了建立對(duì)認(rèn)知系統(tǒng)的信任,研究人員必須開(kāi)發(fā)可靠的技術(shù),以確保訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)保持不偏不倚,完整無(wú)缺。關(guān)鍵的需求是,一種可以驗(yàn)證學(xué)習(xí)、推理和決策算法是否客觀、穩(wěn)健、確定、靈活和準(zhǔn)確性的方法。
其他重要話題:
?人機(jī)接口:
–為自主系統(tǒng)開(kāi)發(fā)無(wú)縫人機(jī)界面,包括高精度傳感器反饋IoT系統(tǒng)
–開(kāi)發(fā)人員與無(wú)人機(jī)平臺(tái)之間的創(chuàng)新合作
?認(rèn)知子系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò):
–開(kāi)發(fā)靈活的自我優(yōu)化和自我修復(fù)網(wǎng)絡(luò),內(nèi)存和計(jì)算單元的架構(gòu),用以連接智能系統(tǒng)中的數(shù)十億臺(tái)設(shè)備
–與當(dāng)?shù)卣J(rèn)知系統(tǒng)交互的社會(huì)規(guī)模應(yīng)用和數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)的開(kāi)發(fā),以優(yōu)化決策支持
?保安和安全:
–調(diào)查惡意和/或破壞性認(rèn)知系統(tǒng)的性質(zhì)
–了解非預(yù)期有害認(rèn)知系統(tǒng)的來(lái)源和風(fēng)險(xiǎn)
(2017-05-17 本文來(lái)自“半導(dǎo)體行業(yè)觀察”)
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