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来源:集微网发布时间:2023-03-234080浏览
询问 AI1、何谓传统芯片？美国商务部刚刚给出最详细定义
2、自动化Functional ECO工具领域破冰 奇捷引领行业标准前行
3、英伟达要革“计算光刻”的命 CPU大厂尬住：那我走？
4、传联想拯救者手机全线裁撤：几乎无人幸免！
5、符合出口管制规定！英伟达向中国客户提供替代芯片H800
6、详解美国芯片法案的两个“收回”：扩产收回和技术收回
7、美国商务部正式颁布将半导体归类为“重要国家安全项目”规则通知
8、无缝衔接，美财政部配合商务部新规，同步推出芯片法案税收抵免限制条件
(b)尽管有本节(a)段的规定，但以下不是传统逻辑半导体：(1)对国家安全至关重要的半导体，如§231.120所定义；(2)具有后平面晶体管结构的半导体如FinFET或GAA结构和(3)以封装设施为目的，利用3D集成封装的半导体。231.120条目规定的对国家安全至关重要的半导体设定为：(a) 化合物半导体；(b) 利用纳米材料的半导体，包括一维和二维碳同素异形体，例如石墨烯和碳纳米管；(c) 宽带隙/超宽带隙半导体；(d) RHBP（具有抗辐射处理的）半导体；(e) FD-SOI半导体；(f) 硅光子半导体；(g) 为量子信息系统设计的半导体；和(h) 设计用于低温环境（等于或低于77 Kelvin）的半导体。
专业自动化Functional ECO工具需求走高随着芯片设计的复杂度不断提高，项目周期越来越紧迫，设计工程师很难保证在RTL代码Freeze后能够100%不需要再度进行修改。如果每次RTL代码修改都需要重新完成全部设计流程，则项目进度往往会大幅延迟，使得产品发布时间受到严重影响，人力和资金成本大大增加，对市场影响巨大。而ECO则可以完美地解决上述问题，因此产业界对高效能ECO工具的需求也日益迫切。Functional ECO的价值体现在可避免重做全部设计流程，通过在电路网表中嵌入一个逻辑补丁的方式，快速修复原有Bug，将原来需要耗时数月的重做流程缩短至几天之内就可完成，从而有效地控制项目周期，减少项目延迟，对芯片设计企业具有重要的战略价值。除此之外，随着近些年用户需求不断涌现，对Functional ECO的需求也变得越来越多样化。“如有客户要求在对逻辑功能进行变更的同时也要进行DFT扫描链的变更（DFT ECO）；还有客户要求在低功耗设计中对于功耗设计部分进行变更（UPF ECO）；更有甚者要求通过ECO的方式来完成产品改版升级（Design upgrade）等等。大量新需求的涌现，表明Functional ECO已是不可或缺的芯片迭代技术。”奇捷技术支持副总经理Kager（蔡宗智）总结道。Kager的这一深刻洞察与其自身丰富的职业履历密不可分。Kager拥有18年CAD业界工作经验， 曾任职于矽统(SiS)、晨星（MStar）、联发科（MTK）、Cadence等企业，擅长ASIC设计的前端工具流程，尤其是形式验证及ECO相关应用。在2021年加入奇捷科技之后，不仅参与了奇捷科技ECO产品很多先进功能的研制，还协助众多客户在设计环境中完美导入ECO设计流程。
奇捷技术支持副总经理Kager（蔡宗智）“现有的自动化Functional ECO工具在技术上都还存在着不少问题。”Kager进一步分析说，“目前市面上的Functional ECO工具其实大多只是一个形式化验证（Formal Verification）工具的插件，并非专门针对Functional ECO所研发，因此受验证工具特性影响较大，功能相对受限，可以说是先天不足。具体表现就是工具往往运行时间很久，自动化程度有限，客户用起来非常不方便，结果也不尽如人意。可以说，目前业界迫切需要一个专业全能型的自动化Functional ECO工具，而不是从其他既有产品再衍生出来的副产品。”但要真正做到这点并非易事。Kager认为，Functional ECO的特性决定了工程师并不会像验证工具那样被经常使用，而是关键时刻用来救命，这就导致工程师不大可能通过反复使用来提高熟练度，所以好的Functional ECO工具应该是操作简单，设定简易，最好是即插即用。另一方面，因为使用到Functional ECO的场景往往是十万火急，因此对于工具的运行时间、迭代次数都要力求做到极致，最好是无需迭代、一次运行即可得到最佳结果，并且运行时间越快越好，可以说ECO就是在和时间赛跑。值得庆幸的是，奇捷着眼于对Functional ECO的深刻理解，并基于团队数十年在EDA领域积累的丰富经验，厚积薄发，以解决Kager所提到的业内痛点为目标，着力开发专门针对解决Functional ECO问题的自动化EDA工具EasylogicECOTM。Kager介绍说，与传统的ECO工具相比，EasylogicECOTM在使用流程、运行时间、生成的补丁质量上均体现出了相当高的水平。EasylogicECOTM针对Functional ECO问题的独有特点，采用了革新的流程与核心算法，使得其与传统工具比，自动化程度大大提高，用户基本可以做到一键就能得到最优结果，方便操作，无需迭代；同时，在运行速度和生成的补丁质量方面都有巨大改进。测试结果显示，EasylogicECOTM的运行时间可比传统工具快数倍，生成的补丁质量比传统工具的结果平均要好30%，有些case甚至能好到10倍以上。快速迭代与专业服务相结合利刃出鞘，EasylogicECOTM凭借出众的性能在市场上迎来了丰实的收获。据悉，EasylogicECOTM已有数十家签约客户，并且早已走出国门、走向世界。客户遍布世界各地，其中不乏韩国、美国等世界知名的芯片设计公司。而Kager所率领的团队在为国内外用户提供高质量技术服务支持的过程中，也形成了完备的服务体系，积累了宝贵的知识经验。显然，这一成绩的取得与奇捷对客户的“精准”服务也息息相关。Kager提到，尽管EasylogicECOTM可直接加入到用户原有的ASIC设计流程，与原有工具链无缝衔接，但由于不同客户有不同的需求，且设计模式不一，因此对于工具流程的简化以及各种定制化的专业服务变得非常重要。可以说，这是奇捷服务“DNA”的胜利。
EasylogicECO支持任何ASIC设计阶段所提出的功能性ECO请求Kager强调，在帮助客户快速完成ECO任务这方面，奇捷主要注重两点坚持：一是及时响应——客户一旦遭遇任何问题，都可立即联系并获得FAE或RD的帮助，点对点服务。二是最快速的定制化支持——客户一旦有特殊需求，奇捷RD团队会在尽可能短的时间内实现该功能，并及时给予客户新的版本来解决问题，从而使得客户能够在最短时间内完成ECO任务，尽最大努力保证产品研发进度。Kager举例说，有一家客户的产品备用(spare cell)单元预留有限，但是RTL改动有点复杂，人工ECO难以完成。他们也尝试过市场上其他的ECO自动化工具，但这些工具都无法满足要求，且操作困难，耗时费力。奇捷在了解情况后立即为客户提供培训并为其搭建环境，不到一周时间客户就将这个人工无法完成的项目“通关”了。Kager提及了另一家客户案例，则更能彰显奇捷增值服务的范本：奇捷在与该客户对接后，两天内即为其呈现了一个初步结果。之后又依据客户产品特性，在一个星期内就推出新版改进算法，使得ECO的补丁质量进一步提高，同时将运行时间减少为原来的1/3。对于奇捷“专业且迅捷”的服务，诸多客户都给出了高度评价。创新和推广适用于Functional ECO的设计规范无疑，奇捷与客户合作是相辅相成的过程。奇捷通过与多家客户的合作，获益匪浅，在此过程中，不断改进工具的性能，满足客户新的需求，但是另一方面，奇捷也发现有些客户的设计流程规范对于工具并不“友好”，针对这些客户的设计，工具的表现相对差强人意。这一点也引起了奇捷研发团队对于Functional ECO问题的进一步深入思考：即Functional ECO与芯片设计流程规范之间如何能够更高效地匹配且执行？“因ECO的过程和结果其实通常与客户本身的设计流程规范关系紧密，如综合策略、优化选项、命名规则或是客户本身版本管理等等，都会对最后结果产生不同程度的影响。”Kager表示，“其实很多芯片设计公司对于设计流程规范对FunctionalECO的影响不是很清楚，而奇捷有幸接触过上百家客户，对于哪些流程更有利于Functional ECO也有了一些心得体会。奇捷很愿意分享自己在Functional ECO方面的经验，为客户设计流程规范提供中肯的建议，帮助客户能又快又好地完成ECO任务。”奇捷的产品开启了Functional ECO市场的变革之后, 志存高远的奇捷也“肩负重任”，着力促进ECO流程的标准化。“为提升ASIC产业ECO能力，使得各个芯片设计公司能更精准、更有效率地解决IC设计全流程中各个阶段出现的ECO问题，奇捷希望能联合上下游合作伙伴，一起推广一个最适合ECO的综合策略与实现流程，期待能为ASIC业界带来一定的规范，使得每个设计遇到逻辑功能变更的问题都可以通过ECO解决而无需花几个月的时间重头再来。就像软件操作系统那样，只需安装（安全更新）补丁，无需重装系统。”Kager道出了奇捷的宏大愿景。未来的持续进阶在细分Functional ECO领域达到了世界顶尖水平的奇捷，可谓走出了一条“正确”的险路，对于奇捷下一步的布局，Kager从趋势和前沿方面进行了阐述。他提到，Functional ECO工具不是一个可有可无的点工具，而是可以帮助芯片公司顺利按计划流片、推出产品、取得市场成功的必不可少地刚需核心工具。随着产业发展，Functional ECO工具的重要性与日俱增。而奇捷身为Functional ECO工具EasylogicECOTM的创造者，未来也将持续深耕，将围绕产品技术持续改进、服务第一以及助力客户芯片事业成功这三大主轴全力布局。“在市场方面，将加深与现有头部企业客户的合作,根据客户的反馈，持续开发新的功能，不断迭代优化，在产品技术方面持续领先；在客户方面，继续秉持实时响应与最快速支援。奇捷并不以自身的事业成功为满足，而是将客户芯片事业成功作为客户服务的终极目标。”Kager强调。ECO领域谱写新篇章随着美国对中国半导体业的打压手段不断变本加厉，突破EDA卡脖子技术已成为国内EDA业共同的新航标。近几年的政策支持、资本助力、人才加码，叠加众多EDA企业的奋发图强、由点及面，国内EDA在全流程、ECO、验证、先进封装等工具层面均取得了可圈可点的进步。特别是在ECO领域，奇捷作为Functional ECO领域的新生力军，深耕于细分领域，以优异的实战性充分助力客户攻克数字芯片设计的“难关”，从而显著缩短了时间、提高了生产力，为客户革新创造了价值，为行业发展贡献了力量。不止如此，奇捷为长远计，还在不断修练ECO“功力”，着力布局全球化，并在持续扩展验证等EDA工具，全力打造逻辑层面的全流程工具，以大胸怀和大担当，全面提升本土企业与EDA国外巨头抗衡的战斗力。还要看到的是，国内EDA企业的发展绝不能单打独斗，不仅本土EDA企业要勠力同心，奋发图强，还需要更多的芯片设计企业对本土的EDA、IP和晶圆代工企业予以必要的支持，只有活跃健壮的上游生态建立起来，才能一起构建内生性的强大生态。而类似奇捷这样本土EDA企业，有实力支撑，有进取作伴，有客户为后盾，未来的发展不仅值得期待，也将为国内EDA的奋进史谱写不一样的华彩篇章。
值得注意，为了出口至中国市场，英伟达基于旗舰芯片H100开发出了H800芯片，并称800系列产品完全符合出口管制法规，而且已被多家国内科技企业采用。但业内人士指出，H800的数据传输速率已被降低到旗舰H100速率的一半左右。计算光刻提速40倍 获半导体巨头力挺在黄仁勋本次主题演讲中，最大的亮点莫过于英伟达秘密研发四年、向业界甩出的一枚技术“核弹”——通过突破性的光刻计算库cuLitho，将计算光刻加速40倍以上。可以说，计算光刻是提高光刻分辨率、推动芯片制造达到尖端工艺的关键手段。据了解，作为芯片制造过程中最复杂、昂贵、关键的环节之一，光刻成本约占硅片加工成本的1/3以上。配合光刻计算EDA工具使用，其可以帮助晶圆厂缩短原型周期时间、提高产量，为2nm及以上先进工艺奠定基础，并使得曲线掩模、High NA EUV、亚原子级光刻胶模型等新技术节点所需的新型解决方案和创新技术成为可能。“计算光刻是芯片设计和制造领域中最大的计算工作负载，每年消耗数百亿CPU小时。”黄仁勋称，“大型数据中心24x7全天候运行，以便创建用于光刻系统的掩膜板。这些数据中心是芯片制造商每年投资近2000亿美元资本支出的一部分。”另据其介绍，英伟达H100 GPU需要89块掩膜板，在CPU上运行时处理单个掩膜板需要两周时间，而在GPU上运行cuLitho只需8小时。通过这项应用，台积电可以把4万个用来驱动计算光刻的CPU服务器，换成500套DGX H100，能耗将从35兆瓦降至5兆瓦。此外，使用cuLitho的晶圆厂，每天可以生产3-5倍多的光掩膜，仅使用当前配置电力的1/9。
实际上，在计算光刻库研发过程中，英伟达已经与三家全球顶顶尖芯片厂商开展了长达4年的合作，包括晶圆制造巨头台积电、光刻机制造商ASML，以及EDA巨头新思科技。目前，这三家厂商均已开始将cuLitho技术引入芯片设计和制造流程。对于这一“四年磨一剑”的技术，台积电CEO魏哲家表示，cuLitho为台积电在芯片制造中广泛地部署光刻解决方案开辟了新的可能性；阿斯麦CEO彼得·温宁克（Peter Wennink）称ASML计划将对GPU的支持集成到其所有的计算光刻软件产品中；新思科技则表示，在cuLitho平台上运行公司的光学邻近校正（OPC）软件将性能从几周加速到几天。发布ChatGPT专用GPU可提速达10倍本次GTC开发者大会上另一大重点，无疑是当前大热的生成式AI。在演讲中，英伟达发布了一系列相关加速模型训练和推理的软硬件新品及服务。训练方面，英伟达H100 GPU基于Hopper架构及其内置Transformer Engine，针对生成式AI、大型语言模型和推荐系统的开发、训练和部署进行了优化。在DGX AI基建领域，自从英伟达向OpenAI交付首台DGX超级计算机后，目前《财富》100强企业中已经有一半用上这类产品。黄仁勋表示，“DGX（AI超级计算机）是大型语言模型实现突破背后的引擎，已成为AI领域的必备工具。”目前，NVIDIA DGX H100 AI超级计算机已全面投入生产，很快将面向全球企业。
值得注意，英伟达已基于H100芯片开发了H800版本出口到中国。英伟达发言人表示，“我们的800 系列产品完全符合出口管制法规”，阿里巴巴、百度和腾讯控股等中国科技公司的云计算部门正在使用这款新芯片。对于两款芯片的不同之处，据业内人士透露，H800主要将芯片到芯片的数据传输速率降低到H100速率的一半左右。在推理硬件方面，英伟达也推出了全新GPU推理平台，包括针对不同工作负载进行优化的4种配置，分别用于AI视频、图像生成、大型语言模型（LLM）部署以及推荐系统，即L4 Tensor Core GPU、L40 GPU、H100 NVL GPU和Grace Hopper超级芯片。其中，H100 NVL是专门为LLM设计的GPU，采用Transformer加速解决方案，可用于ChatGPT等大型语言模型的大规模部署。黄仁勋称，目前在云上唯一可以实际处理ChatGPT的GPU是HGX A100。与适用于GPT-3处理的HGX A100相比，一台搭载4对H100及双GPU NVLink的标准服务器的速度要快10倍。此外，L4是针对AI生成视频的通用GPU，用于加速AI视频，可以提供比CPU高120倍的性能，能效提升约99%；可以优化视频解码与转码、视频内容审核、视频通话等性能。因此，一台8-GPU L4服务器将取代100多台用于处理AI视频的双插槽CPU服务器。L40则用于图像生成，针对2D、3D图像生成进行优化，并可以结合Omniverse直接生成3D内容、元宇宙等，推理性能是英伟达最受欢迎的云推理GPU T4的10倍。而Grace Hopper超级芯片是为推荐系统和大型语言模型AI数据库设计，可以通过900GB/s的高速一致性芯片到芯片接口连接英伟达Grace CPU和Hopper GPU。BlueField-3 DPU已投产 加码量子计算布局除了计算光刻和生成式AI，英伟达GTC大会上也公布了该公司多款最新升级的技术产品及服务。在DPU方面，黄仁勋宣布英伟达BlueField-3 DPU已投入生产，并被腾讯、百度、京东、微软和甲骨文等多家领先的云服务提供商所采用，以加速其云计算平台。而在算力生态以中，英伟达还想要通过云服务，把制造大模型的能力交给更多用户。在大会上，英伟达发布的DGX Cloud云服务，提供了专用的NVIDIA DGX AI超级计算集群。搭配NVIDIA AI软件，其可使每个企业都可以使用简单的网络浏览器访问AI超算，消除了获取、部署和管理本地基础设施的复杂性，进而为生成式AI和其他开创性应用训练先进的模型。紧接着，黄仁勋带来的另一项关于云的重磅发布是NVIDIA AI Foundations，包括语言模型NEMO、视觉模型PICASSO和生物学模型BIONEMO，以为用户提供定制化LLM和生成式AI解决方案。其中，NEMO可提供80亿、430亿、5300亿参数模型；PICASSO可用于训练图像、视频和3D应用等生成式AI模型；PICASSO可以通过高文本提示和元数据用DGX Cloud上的模型创造AI模型。
值得注意，英伟达还在量子计算等前沿科技领域取得了突破。在演讲中，黄仁勋宣布的第一个全新产品就是与Quantum Machines合作的NVIDIA DGX Quantum。该产品结合了通用量子控制系统Quantum Machines OPX+和NVIDIA Grace Hopper超级芯片，可为高性能和低延迟量子经典计算的研究人员提供革命性的新架构。据他介绍，“NVIDIA DGX Quantum是全球首个GPU加速的量子计算系统，可以实现GPU和量子处理单元（QPU）之间的亚微秒级延迟。”这种组合使研究人员能够建立强大的应用，实现校准、控制、量子纠错和混合算法，将量子计算与最先进的经典计算相结合。另外，英伟达也发布了一系列面向元宇宙、汽车和工业等领域的新进展，包括推出第三代OVX计算系统和新一代工作站，PaaS服务NVIDIA Omniverse Cloud现已向特定企业开放，与宝马集团扩大合作建设虚拟工厂、比亚迪更多车型将采用NVIDIA DRIVE Orin平台等。在GTC发布会上，最后登场的是“数字孪生”工业模拟应用Omniverse，主要的用处是让企业在实际建设工厂、生产产品前，通过数字化模拟“预览”实际的成品。结语“生成式AI正在推动AI的快速应用，并将重塑几乎所有行业。”黄仁勋数次表示，如今整个AI产业正处于“iPhone时刻”——创业公司正在竞相建立颠覆式的商业模型，而业界巨头也在寻找应对之道。由此，AIGC已在全球商业界掀起了开发AI策略的紧迫性。可以看出，围绕AI、计算光刻、量子计算、芯片等前沿科技发布一系列前沿技术和产品，英伟达已构建了一套围绕产业上下游运转的应用开发生态，覆盖从GPU、DPU等硬件到帮助企业加速构建定制生成式AI模型的云服务以及升级数据中心、芯片制造工艺等等，因而在自然科学、视觉解析、数据处理、机器学习和AI等领域成为不可或缺的一环。显而易见，黄仁勋正在带领英伟达走向一个新阶段，乃至进一步推动产业界释放新的创造力。近十年来，人工智能的飞速发展背后其实都离不开英伟达的软硬件支持。而如今，在生成式AI几乎激励着每个行业重新设想其商业战略和技术路线的发展前景下，英伟达正在让行业伙伴受益AI等前沿应用的变革性力量过程中变得越发强大，甚至不可替代。
从3年前联想发布首款电竞手机拯救者，至今，拯救者手机品牌也“下线”。实际上，在拯救者手机“下线”之前，另外一款电竞手机黑鲨同样面临困境。早在去年，市场消息传出，黑鲨近期正在大幅收缩岗位数量，此次岗位裁撤涉及公司各个部门，裁员比例近50%。同时，知情人士透露腾讯对黑鲨的收购已经暂时中止。对此，据澎湃新闻报道，黑鲨CEO罗语舟回复称：无可奉告。而到了今年初，据《时代财经》报道，日前“黑鲨被爆拖欠员工离职补偿金”登上热搜，黑鲨前员工表示，“按照约定，黑鲨要分六个月支付12万元的离职补偿金，1月10日应当支付其中的2万元，实际只付了2000元。”实际上，电竞手机的诞生，主要在于当时智能手机行业竞争十分激烈，各大手机品牌纷纷抢夺细分市场，而看似庞大的电竞手机市场，在智能手机性能不断提升之下，与当下的高端旗舰机相比优势并不明显，当初主打的“电竞”功能优势也逐渐被淹没！尤其是近两年来，智能手机行业的竞争更加惨烈，在这种情况下，主打“电竞”的电竞手机则受到更大的冲击！此外，日前，据市场研究与咨询机构StrategyAnalytics发布报告显示，2023年2月全球智能手机出货量(批发)和销量(零售)分别同比下降11%和5%。尽管数字有所下降，但由于中国重新开放和经济前景改善，智能手机市场从2023年1月开始有所改善。2月行业总库存差额/变化仍为负，表明2月主要OEM仍处于库存调整状态。在品牌方面，三星出货量和销量都重新占据了第一。苹果退居第二，小米、OPPO(含一加)、vivo紧随其后。排名前十的其他厂商包括传音、荣耀、Realme、联想-摩托罗拉和华为。
集微网消息，英伟达表示，已将其旗舰产品修改为可合法出口中国的版本。据路透社报道，美国监管机构去年出台规定，以国家安全为由，禁止英伟达向中国客户销售两款最先进的芯片A100和更新的H100。这类芯片对于开发生成式人工智能技术至关重要。英伟达此前表示，将在中国提供一种新的先进芯片A800，该芯片符合美国新的出口管制规定，可替代被新规限制出口的A100。除了A100替代产品外，H100替代研发近期也有新进展。英伟达于当地时间周二表示，已经开发出类似的H100芯片，用于出口中国。该公司发言人表示，这款名为H800的新芯片正被阿里巴巴、百度和腾讯等中国科技公司的云计算部门使用。该报道指出，围绕人工智能芯片的规则要求对那些同时具备强大计算能力和芯片间高数据传输速率的芯片进行测试。在大量数据上训练人工智能模型时，传输速度非常重要，因为更慢的传输速率意味着更多的训练时间。消息人士称，H800主要是将芯片间数据传输速率降低至旗舰机型H100的一半左右。不过英伟达发言人拒绝透露针对中国市场的H800与H100有何不同，只是说“我们的800系列产品完全符合出口管制规定。”新闻来源：集微网，文中所述为作者独立观点，不代表icspec立场。更多精彩资讯请下载icspec App。如对本稿件有异议，请联系微信客服specltkj。
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2026-07-14