to|关于摩尔定律那些事：失效在即，如何延续？( 四 ) 对话|诊疗|保健|link|life|新冠疫

接下来讲讲我们会遇到什么问题。这不是摩尔定律本身带来的问题，而是摩尔定律带来的复杂度、成本定律带来的问题。包括：制造周期越来越高，设计效率越来越长，犯一个错误代价非常高昂的。
比如，送到晶圆厂生产就需要四五个月，回来发现有bug，修一修再送过去，又需要四五个月，一年时间就过去了。哪一个市场会等你一年？没有人会等你，因为成本太高了。还有找不到人的问题，培养一代半导体的专家和优秀工程师需要很长的时间，这个时间也耗不起。这些问题大家都很头疼，大家可以跟Cadence合作。
90年代我读书的时候，power讲的就是晶体管本身的power，其他的power都不是问题。现在的问题开始多了，internal的power占49%。switching（拉线）的power，你越做越细，越拉越长，阻抗越来越高，现在也占到49%，拉线拉得好不好，决定一颗芯片的功耗，也就是热的表现。
GPU里还有一个更悬乎的东西，就是有一个新的power出现，叫Glitch power，7nm占20%，5nm占30%，这个不能不管，假设有6根信号送到一个组合逻辑里，如果到的预期跟你想的不一样，先到的会跳动，所以会耗电，这个耗电能达到20%-30%，无法想象，这个不要自己解决，要让工具解决，别相信你公司老师傅的话，他解决不了的。
这个解决方式，并不是说最后芯片设计完之后才知道有这么多问题，写RTU的时候就要知道有这么多的问题出现，要马上修正。RTU怎么可能马上看到power？我们正在做这个努力，这不是一个工具的问题，是一串工具作出的解决方案，让客户现在能够算power，从RTU阶段算到最后。算一秒没什么了不起，可是今天算一秒钟，可能就需要三天或一个礼拜，那这就不是解决方案。
我们希望有一天，在很靠近的未来，就在这几个月内，我们就有一个解决方案，让你一秒钟可以在一个小时内跑完，这样你可以跑六十秒，可以看到整个power，尽早把你的构架进行修改。
包括人找不到的问题，那就多买点工具。一个人原来只用一套工具，你让一个人用三套工具怎么样？绝对用得过来，就看你的方法学、流程怎么定，看你怎么跟Cadence谈。
人工智能有很多种的方法，整个流程从构架开始，到最后步骤，切成二三十段，每一段都可以有两个选择（是非题），大家算算一共有多少。
以整套流程来算，客户会有8000多万的选择，用哪位工程师做最好的选择，设计出最小的芯片，功耗又最低？其实，未来是属于人工智能，你必须要用有智慧的人，让它用更短的时间做出来。
我常常问客户，用人工智能做什么？大部分的客户回答是“做得更小，做得更快”，我的答案还有一个，“想办法增加你的设计效率”。单个人花三个月才能设计出来的东西，如果一个人花三个礼拜就能设计好，最后的结果是一样的，芯片没有特别好，但你只要花九分之一的人力就能做好的话，你用不用？这是现在设计行业必须面临的挑战和机遇。
最后一个例子，做regression。大家做仿真的时候，最后一秒钟你的工程师跟你讲有小问题，要改一下，绝大部分跑的都是无聊、没用的工夫，都可以省略掉，但省略到哪里？你看不到。这时候如果有人工智能帮你分析，从你过去仿真的结果来看，跟你的改动无关，你可以跳过、省略，最后还可以做到一样的覆盖率，你为什么不敢试？欢迎大家跟Cadence试试看，你可以省掉一半以上的时间。
3D-IC，大家应该知道，我这里就不赘述了，我主要再讲一下它的神奇之处。
3D-IC就是把原来巨大范围的芯片切两块，比如模拟留着，数据切下来，用14nm去做模拟，最重要的数字用7nm，这是一般的做法，分成两块。