Arm预测2025年芯片设计发展趋势

Arm 对未来技术的发展方向及可能出现的趋势有着广泛而深刻的洞察。在《Arm 解析未来行业技术趋势——AI 篇》中，我们预测了该领域的 11 个未来趋势，本文将着重于芯片设计，带你深入了解 2025 年及未来在这一方面的关键技术方向！

2025 及未来行业技术趋势预测

人工智能

芯片设计

技术市场

在芯片设计方面，我们列举了七大关键趋势，涵盖芯粒将成为解决方案的重要组件；“重新校准”摩尔定律；专用芯片的发展；芯片解决方案实现商业差异化；标准化的重要性与日俱增；生态系统紧密合作；以及人工智能 (AI) 增强型硬件设计的兴起。带你深入洞察芯片设计的发展方向，把握行业前沿脉动！

芯粒将成为解决方案的重要组件

从成本和物理学角度来看，传统芯片流片变得越来越困难。行业需要重新思考芯片的设计，突破以往传统的方法。例如，人们逐渐意识到，并非所有功能都需要集成在单独的单一芯片上，随着代工厂和封装公司探索新的途径、在新维度下突破摩尔定律的极限，芯粒等新方法开始崭露头角。

实现芯粒的不同技术正备受关注，并对核心架构和微架构产生了深远的影响。对于芯粒，架构师需要逐步了解不同实现技术的优势，包括工艺节点和封装技术，从而利用相关特性提升性能和效率。芯粒技术已经能够有效应对特定市场需求和挑战，并预计在未来几年持续发展。在汽车市场，芯粒可帮助企业在芯片开发过程中实现车规级认证，同时通过不同的计算组件，帮助扩大芯片解决方案的规模并实现差异化。例如，专注于计算的芯粒具有不同数量的核心，而专注于内存的芯粒则具有不同大小和类型的内存。因此，系统集成商可对不同的芯粒进行组合和封装以开发出大量高度差异化的产品。

“重新校准”摩尔定律

在过去的摩尔定律，单一芯片上的晶体管数量已达到数十亿，其性能每年翻一番，功耗每年减少一半。然而，这种在单独的单一芯片上持续追求更多晶体管、更高性能和更低功耗的做法已经难以为继。半导体业需要重新思考和校准摩尔定律及其对行业的意义。

其中之一便是，在芯片设计过程中，不再仅仅将性能作为关键指标，而是将每瓦性能、单位面积性能、单位功耗性能和总体拥有成本作为核心指标。此外，还应引入一些新指标，关注系统实现方面的挑战（这也是开发团队面临的最大挑战），确保将 IP 集成到系统级芯片 (SoC) 及整个系统后性能不会下降。因此，这将需要在芯片开发和部署过程中持续进行性能优化。随着科技行业大规模地朝着更高效的 AI 工作负载计算发展，这些指标将在相关领域变得更加重要。

专用芯片的发展

整个行业将继续推进专用芯片的发展。随着 AI 的兴起，功耗问题成为了关注的焦点，这突显了数据中心不能再依赖现成的计算解决方案进行构建，而需围绕特定的数据中心和工作负载来设计和构建计算系统。各个行业都在见证定制芯片的发展，特别是在领先的云服务提供商中，包括亚马逊云科技 (AWS)、Google Cloud和Microsoft Azure。我们预计在 2025 年，这一趋势将持续发展，通过在 ASIC 服务到芯粒技术等领域的大量投资，领先的科技企业将能够更快地设计和部署定制芯片。

芯片解决方案实现真正的商业差异化

为了借助芯片解决方案实现真正的商业差异化，企业不断地追求更加专用化的芯片。这也反应在计算子系统的日益普及，这些核心计算组件使得不同规模的公司能够对其解决方案进行差异化和个性化定制，每个解决方案都经过配置，以执行或支持特定的计算任务或专业功能。

标准化的重要性与日俱增

标准化的平台和框架对确保生态系统能够提供具有差异化优势的产品和服务至关重要，它们不仅能够增加真正的商业价值，还能节省时间和成本。随着集成了不同计算组件的芯粒的出现，标准化变得空前重要，它将使来自不同供应商的不同硬件能够无缝协同工作。Arm 迄今已携手 50 多家技术合作伙伴一道开发Arm 芯粒系统架构 (CSA)，随着更多合作伙伴的加入，Arm 与合作伙伴将共同推动芯粒市场的标准化进程。在汽车行业，这将与 SOAFEE 的成立初衷相符，SOAFEE 旨在将软件定义汽车 (SDV)中的硬件与软件解耦，从而提高计算组件之间的灵活性和互操作性，加快开发周期。

生态系统紧密合作

生态系统将围绕芯片和软件开展前所未有的紧密合作。随着芯片和软件的复杂性不断增加，没有任何一家公司能独自包揽芯片和软件设计、开发与集成的所有环节。因此，生态系统内的深度合作必不可少。此类合作能为各类规模的不同公司提供特有的机会，使各公司能够根据自身的核心竞争力提供不同的计算组件和解决方案。这对汽车行业尤为重要，汽车行业需要将包含芯片供应商、一级供应商、整车厂和软件供应商在内的整个供应链汇集在一起，分享各自的专业知识、技术和产品，以定义 AI 驱动 SDV 的未来，让最终用户能够享受到 AI 的真正潜力。

AI 增强型硬件设计的兴起

半导体行业将更多地采用 AI 辅助的芯片设计工具，利用 AI 来优化芯片布局、电源分配和时序收敛。这种方法不仅能优化性能结果，还能加速优化芯片解决方案的开发周期，使小型公司也能凭借专用化芯片进入市场。AI 不会取代人类工程师，但它将成为应对现代芯片设计日益复杂的重要工具，特别是在高能效 AI 加速器和边缘侧设备的设计中。

下周我们将重点关注不同技术市场的关键趋势，感兴趣的你，请持续关注我们，了解更多前沿技术发展动向！