半导体行业可以从中学到的5个经验

半导体世界一直是技术创新的心脏，为从智能手机到最新的人工智能突破的一切提供动力。然而，随着芯片复杂性的增加和市场需求的加速，坚持传统的开发周期可能会使设计团队停滞不前，减缓创新的步伐。

相比之下，行业已经完善了快速、迭代发展、深刻以用户为中心的模式。开发人员发布产品，收集大量反馈，并以更僵化的半导体世界通常陌生的速度进行迭代。

对于半导体设计团队、工程师和高管来说，推动快节奏世界的方法提供了宝贵的新视角。以下是他们可以从中学到的五个重要教训：

1. 拥抱迭代创新和敏捷性

挑战：刚性的瀑布式开发周期

半导体公司陷入僵化的开发周期，感觉几乎是仪式性的。路线图通常是提前几年规划的，设计过程遵循从规范到流片的严格、瀑布式的过程。虽然这种方法支持防止代价高昂的错误所需的谨慎控制水平，但它也会扼杀创新，并使其难以适应新的市场需求或技术挑战。

课：通过迭代和反馈培养敏捷性。

开发是一个动态且常常混乱的过程。工作室经常发布其的测试版，只是在经过一个周末的测试后调整整个项目。这种敏捷的方法使他们能够改善用户体验、修复错误并确保最终产品与受众产生共鸣。

将其应用于半导体：

虽然芯片制造的物理限制是不可否认的，但预生产和验证阶段为敏捷性提供了巨大的空间。半导体团队可以通过以下方式采用更具迭代性的思维方式：

• 实施敏捷验证：团队无需等待整个设计完成，而是可以使用增量验证技术在开发时测试和验证较小的 IP 块。这允许更早的反馈，并降低在周期后期发现重大缺陷的风险。

• 利用早期原型：使用现场可编程门阵列 （FPGA） 和仿真平台可以更早地进行软件开发和系统级测试。这创建了一个反馈循环，可以在流片之前很久就为硬件设计提供信息，就像的 Beta 测试一样。

• 采用螺旋开发模型：螺旋模型不是线性进展，而是创建设计的连续迭代，每个循环都建立在上一个循环的基础上，并结合反馈和新需求。

通过摆脱长期设计周期，半导体公司可以变得更加实验性、响应迅速，并最终更具创新性。

2. 了解并优先考虑最终用户体验

挑战：与最终用户的断开连接

半导体公司以工程为导向，通常与最终使用其产品的人类脱节。他们倾向于专注于达到性能基准、增加晶体管密度和实现特定的功率目标。虽然这些指标至关重要，但它们可能会导致与最终使用该技术的软件开发人员和最终消费者脱节。

课：了解您的最终用户。

开发者对玩家体验非常狂热。他们投入了无数时间进行测试和用户研究，以确保不仅性能良好，而且“感觉正确”。机制、用户界面设计和整体乐趣是成功的关键，如果玩家觉得体验不引人注目，开发人员通常会放弃数月的工作。

将其应用于半导体：
芯片设计人员可以超越原始基准测试，考虑硬件设计选择如何影响最终应用。

• 优先考虑现实世界的工作负载：不要仅仅关注综合基准测试，而是针对特定的实际应用（如人工智能推理、高保真或复杂的数据处理）设计和优化芯片。NVIDIA 的成功证明了这种方法;他们的 GPU 旨在在和人工智能这两个市场具有非常具体的高性能需求。

• 与软件开发人员互动：通过积极与在您的硬件上构建应用程序的软件开发人员合作，芯片制造商可以获得宝贵的见解，了解哪些功能最重要以及如何为这些程序员优化芯片。

通过将重点从理论改进转移到切实的用户利益，半导体公司可以创造出能够提供卓越真实世界体验并赢得更高市场忠诚度的产品。

3. 实施实时优化

挑战：静态、预定义的性能

芯片的性能参数传统上是在设计阶段设置的。虽然存在一定程度的电源管理，但硬件本身无法实时调整其核心功能以响应不断变化的工作负载。这可能会导致效率低下，芯片可能会消耗超过必要的功率，或者无法在最需要的时候提供峰值性能。

课：采用实时、类似引擎的适配

Unity 和 Unreal 等引擎不会简单地设置一次参数，它们会不断调整渲染质量、物理计算和资产加载，以保持流畅一致的帧速率。其结果是视觉质量和性能的完美平衡，使用户保持参与度。

将其应用于半导体：
未来的芯片应该通过智能和动态地适应其工作负载而表现得更像引擎。

• 人工智能驱动的设计和电源管理：半导体行业正在探索电子设计自动化 （EDA） 中的人工智能，以优化芯片布局。下一步是通过片上人工智能将这种智能直接集成到硅中，该人工智能可以预测未来的工作负载并先发制人地调整时钟速度、电压，甚至处理单元配置。

• 自适应架构：设计具有更灵活和可重构组件的芯片。能够根据应用程序的特定需求在其 CPU、GPU 和神经处理单元之间动态重新分配资源的处理器将始终针对手头的任务进行优化。

通过构建可以实时学习和适应的芯片，半导体行业可以将性能和效率提高到静态设计中无法实现的范围。

4. 打破生态系统壁垒

挑战：碎片化的架构和生态系统

分散或多样化的架构（如 x86 和 ARM）和专有生态系统迫使软件开发人员花费大量时间和资源来针对每个特定平台优化其代码。这种互作性的缺乏扼杀了创新，并为开发人员带来了令人沮丧的体验。

教训： 解决跨平台一致性问题

行业在很大程度上解决了跨平台开发的挑战。使用 Unity 等引擎开发的可以部署在 3,000 美元的 PC 或五年前的智能手机上，具有相对统一的感觉和性能。这是通过专注于跨不同硬件无缝运行的工具和 API 来实现的。

将其应用于半导体：
芯片制造商有一个重要的机会来拥抱这种生态系统优先的思维方式。

• 标准化软件接口：通过共同创建更加标准化的 API 和硬件抽象层 （HAL），该行业可以减轻软件开发人员的负担。目标应该是允许开发人员编写一次代码，并使其在各种硬件上高效运行。

• 拥抱开放标准：支持 RISC-V 等开放标准是打破生态系统壁垒的有效方法。指令集架构 （ISA） 设计的开放和协作方法鼓励更广泛的采用和创新。

为不同芯片编写完全不同的代码的日子应该已经过去了。硬件的设计应实现无缝互作性。

5. 建立社区，而不仅仅是产品

挑战：孤立的设计空间和 B2B 思维方式

许多半导体公司以传统的 B2B 思维方式运营，将客户视为其他企业，而不是开发人员和最终用户的社区。这种方法导致设计过程孤立，错失获得宝贵反馈和共同创新的机会。

教训： 利用社区的力量

最成功的公司将他们的社区视为他们最大的资产。他们积极与玩家、主播和模组制作者（为创建修改的用户）互动，以获得宝贵的反馈。这种共生关系提升了他们的产品以满足消费者的需求，培养了忠诚度，并成为强大的营销引擎。

将其应用于半导体：
半导体公司可以通过培养真正的社区来释放巨大的价值。

• 开源协作：积极参与开源硬件和软件项目并为其做出贡献是与开发者社区互动的有效方式。这可以培养商誉，加速创新，并直接洞察用户的需求。

• 化学习和参与：该行业可以从中汲取灵感来教育下一代工程师。例如，加州大学戴维斯分校的研究人员开发了“光刻”，这是一款教玩家如何构建虚拟半导体的。

通过从封闭的组件供应商转变为活跃的生态系统参与者，半导体公司可以建立更牢固的关系并创造更符合其市场需求的产品。

设计自适应和协作的半导体未来

人工智能和是推动半导体技术进步的强大力量。领先的公司将通过结合敏捷方法、实时模拟、人工智能驱动的自动化、可扩展性和以用户为中心的设计来做到这一点。然而，这种转变需要正确的工具。

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