ISSCC 2017：芯片领域的奥林匹克运动会都说了啥？

2 月初，人工智能盛会 AAAI-17 在美国旧金山举办的同时，ISSCC 2017 大会在城市另一边的万豪酒店同期举行。在“人工智能”一词席卷科技圈的时代，ISSCC 这一学术会议也不可避免地加入了人工智能、深度学习的元素。本届 ISSCC 会议的主题被定为：智能时代的智能芯片（INTELLIGENT CHIPS FOR A SMART WORLD）。

ISSCC，全称 International Solid State Circuits Conference（国际固态电路会议），是由 IEEE 固态电路协会（SSCS）主办的最负盛名的半导体集成电路国际学术会议。它同时也是世界上规模最大、水平最高的固态电路国际会议，长期以来代表着全球固态电路领域研发趋势的领先风向，已成为国际公认的芯片领域的“奥林匹克运动会”。

本届 ISSCC 会议于 2017 年 2 月 5-9 日举行，为第 64 届。

近年来，ISSCC 大会上的论文涉及的集成电路领域包括九个方面：模拟电路（传统模拟电路、模拟电源管理）、数据转换器（ADC/DAC/TDC）、数字架构与系统（处理器、通信与多媒体电路、人工智能）、数字电路（时钟、数字电源管理）、IMMD（图像、MEMS、生物医学、显示）、存储器（存储单元、控制器）、射频与无线系统（收发机、毫米波、太赫兹）、有线通信（SerDes/2.5/3D 互联）以及前沿工艺设计（非硅集成电路、量子、柔性材料）。

大会议程

在上周日晚举行的 Tutorial 和 Student Session 上，IEEE SSCS（固态电路协会）进行了 Fellowship 颁奖，随后是 Student Research Preview 的 Poster 展览（这些都是 ISSCC 主 session 的遗珠）。周一上午为 Plenary Speech，由主办方邀请领域领头人物演讲。很多来自半导体业、或半导体相关行业的重要嘉宾参与其中。

本届请到的嘉宾包括：

台积电的 VP Cliff Hou（演讲主题是结合封装和 SoC 技术的芯片新范式）

德州仪器的 CTO Ahmad Bahai（演讲主题是集成电路业的持续创新模式）

哈佛医学院教授 Jonathan Rothberg（演讲主题关于 DNA 测序）

TU Delft 的教授 Lieven Vandersypen（演讲主题关于量子计算）

周一下午到周三为一系列主 Session 论文报告，晚上有一些有趣的 evening session，周四为专业论坛。

在智能硬件的风潮中，很多研究机构推出了自己的新型芯片设计。2016 年 ISSCC 中，韩国科学技术院（KAIST）曾展示了自己的深度学习处理器，这种处理器已经广泛应用于很多领域，如用于 AR/HMD 用户的自然 UI/UX、辅助汽车驾驶和自主导航的微型机器人。以 65nm CMOS 实现了具有嵌入式深度学习引擎的低功耗自然 UI/UX 处理器，达到了比最新的 HMD 处理器还高 56.5％的能源效率，比同类最佳模式识别处理器的识别率还要高 2％。而麻省理工学院（MIT）提出了在 65nm CMOS 工艺中实现高能效的深度卷积神经网络（CNN）加速器。该测试芯片具有由可重构在片网络的 168 个处理元件空间阵列的特征，其通过开发数据再使用来处理多种形状并最小化数据运转。

围绕人工智能带来的新需求，硬件设计也需要转换思路。2 月 5 日上午，来自比利时鲁汶大学的 Marian Verhelst 的报告就介绍了为深度学习设计的处理器。

深度学习在图像识别领域上已经变得十分流行了。最近，将深度学习应用到其他模式识别任务（如语音处理、文本分析等）的应用也十分地受关注。深度学习是与计算复杂性相关联的，但目前它还只能在高能耗的服务器平台上运行。不过，我们已经看到了一种将深度学习网络应用嵌入式处理的新趋势。

在介绍深度学习和其实现的挑战后，该专题报告概述了能在嵌入式平台实现高效神经网络评估的处理架构。该报告与新兴的以实现为驱动的算法创新（implementation-driven algorithmic innovations）紧密交织，解释了新型深度学习算法对嵌入式硬件设计的影响。该报告同时介绍了嵌入式深度学习中的机遇和实现挑战，展示了深度学习处理器的研究的最新进展。

2 月 7 日的晚间活动主题则有关自动驾驶。来自电装国际美国公司的 Roger Berg、英飞凌的 Patrick Leteinturier、博世的 Markus Tremmel、戴姆勒的 Jürgen Dickmann 以及英伟达的 Sahin Kirtavit 参加了活动。