学界 | 半导体顶级会议ISSCC-17：为智能时代打造专属芯片

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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。

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