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閑話芯情
EDA奠基人與他的“技術經濟學” | 芯路
出自:新思科技

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本期《芯路》人物

Aart de Geus

新思科技(Synopsys)董事長兼聯席CEO?

“我們離實現人類大腦能做的事情還有很長的路要走,這意味著人工智能仍然是一個非?;钴S的經濟市場,對于廣大人才而言,擁有著巨大的發展空間。我相信,在人工智能和集成電路領域,技術和經濟的推動循環,還將延續……”


人類的“種子技術”

縱觀人類科技的發展歷史,其發展并非是線性的,而是由一輪又一輪的爆發式增長組成的,在這每一輪“科技爆炸”背后,都有一個“種子技術”成為引爆點:

15世紀由約翰·古騰堡發明的印刷機,讓書本不再成為教會和貴族的特權,顛覆了中世紀以來宗教對于思想的壓制,各個領域的新技術隨著學習和傳播方式的革新不斷涌現,科技之光再次閃耀。

18世紀詹姆斯·瓦特改良的蒸汽機,成為了工業的基礎,引發了工業革命的浪潮,可以說之后所有的工廠機械、火車、汽車內燃機等,均源自改良蒸汽機技術。

同樣,1947年誕生于貝爾實驗室的晶體管宣告了集成電路時代的到來,而邏輯綜合工具以及之后發展起來的EDA技術,則讓工程師告別了用硫酸紙手畫版圖的模式,自動化的設計流程讓更大規模的集成電路成為可能,并最終引爆了信息時代的“科技爆炸”。

當然,技術爆發與社會經濟的發展密不可分,因此也誕生了“技術經濟學”這一學科,探索技術與經濟之間如何互相影響?!凹夹g經濟學”認為,技術會促進經濟的發展,并不斷擴散至各個應用領域,而經濟發展的慣性和應用領域需求的提升則會吸引更多投資進行技術革新,最終形成一個良性的循環。而在集成電路領域,邏輯綜合工具的發明者、EDA領域的奠基人Aart de Geus博士則有著他獨到的理解:EDA技術的發展規律本身就處于“技術經濟學”的發展循環之中,是其在集成電路中的體現。


動態的“技術經濟學”

很多人在了解“技術經濟學”之后,往往會存在這樣的困惑。從集成電路的角度看,大量的投資和人才似乎更偏向互聯網這樣的下游應用領域,并沒有投入到集成電路中,這也是“摩爾定律已死”傳言周期性誕生的主要原因。這一現象是否說明“技術經濟學”存在漏洞呢?

在Aart de Geus博士看來,這并非是“技術經濟學”存在漏洞,而是其動態特性。在某一段較短的時間中,的確會存在作為基礎的技術領域,人才和投資減少的情況。然而,這僅僅是技術和經濟發展循環的動態體現。

人工智能,或者說機器學習,被譽為下一次科技爆發的“種子技術”,其應用前景幾乎遍布人類社會的每一個角落,隨之而來的龐大學習數據與算力需求,讓包括EDA技術在內的集成電路技術的推進,成為了無法阻擋的趨勢。

Aart de Geus博士以人工智能為例解釋了這一動態特性:“經濟領域的根本問題是如何利用技術創造更多價值,因此人工智能作為一個擁有無限前景的技術,也吸引了過熱的資金和人才。因此我們可以看到,不少互聯網企業開始投資芯片開發,而不少人工智能芯片企業也逐步獲得了更多的投資和人才。這一趨勢,正是技術與經濟互相推動的最好證明,只是這種循環是動態的?!?/p>

“看到人工智能促進了集成電路芯片的發展,我感到非常鼓舞。就像是印刷業發展起來后,書籍大量涌現的場景,相信這將成為人類技術重要的發展時刻之一?!盇art de Geus博士對未來充滿信心。


人才

“技術經濟學”的關鍵

Aart de Geus博士認為,在技術和經濟的良性循環中,人才是經濟對技術投入的核心關鍵。資金的投入,本質上是幫助人才去進行創新。那么,他心目中一個合格的集成電路人才,需要擁有哪些特性呢?

首要是誠信。言必行,行必果,這是一切的基礎。

其次是不斷學習。在新思科技,每位員工都被要求擁有“本專業的知識深度”和“其他專業的知識寬度”。在集成電路領域,不僅需要精通相關技術,還需要跨領域交叉和跨學科合作。因此一個合格的集成電路人才,必須在其職業生涯中保持不斷學習的習慣。

作為一位耕耘集成電路領域數十年的“開創者”,Aart de Geus博士曾表示,50多年來,摩爾定律推動芯片設計復雜性呈指數級增大,各種全新的設計技術層出不窮,自己面臨著學習、管理、合作必須不斷適應新變化的壓力,但這些壓力并沒有讓他退縮,反而使他更為興奮。

然后是領導力。Aart de Geus博士認為大多數技術創新都是從用戶和生態圈汲取靈感,然后通過密切合作的團隊集體創造的,沒有人能夠單打獨斗實現技術創新?!拔覀兛偸悄軓钠渌松砩汐@得新知,而這正是我在新思科技所推行的企業文化,只有合作,才能讓行業充滿可能?!盇art de Geus博士常說,自己最大的成就便是新思員工,他們是一支擁有13000多人的龐大團隊,擁有強有力的用戶支持,并形成了堅定的價值觀。

最后再加上一點激情。對未來始終滿懷信心,成功的路上可能會有險阻,但是決不放棄。EDA技術的發展,背后是人類歷史上迄今為止最為復雜的精工細造,而在這個過程中,EDA領域的開發者們早早接納了機器學習和人工智能等新技術,從而與傳統的演繹推理技術碰撞出新的火花,實現真正有價值的技術創新。

 

 

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文章收入時間: 2020-03-25
 
 
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