日前芯片大佬英特尔宣布7nm芯片预计2021首发，与此同时，英特尔公司市场营销集团副总裁兼中国区总经理王锐说"疫情期间，在大部分呼吸机上都有一个英特尔的FPGA加速器。"

7nm芯片步入正轨2021首发

英特尔中国研究院院长宋继强表示，过去几年，摩尔定律演进有所放缓，而目前英特尔制程封装已经回归到两年的创新周期，连续发布EMIB、Foveros、Co-EMIB等封装技术。2018年底，英特尔提出了6大技术支柱，分别是制程封装、XPU架构、内存的存储、互联、安全和软件。之后的技术创新都是以这六大支柱为基础，这其中就包括他们将在明年要发布的7nm芯片。

宋继强声称，7nm芯片将在2021首发，2022年将提供完整的产品组合。这一回创新速度比先前的14nm提升了不少。但竞争压力也愈演愈烈，主要竞争对手 AMD 已在去年 7 月份正式发售了7nm第三代 Ryzen 锐龙处理器。

2020年英特尔一系列10nm新品陆续问世。其中包括代号为"DG1"的首款基于Xe架构的独立图形显卡，首款面向无线基站的、基于英特尔架构的10nm SOC Snow Ridge，以及下一代至强和酷睿产品。在计算架构方面，全新的Xe架构实现了统一架构，灵活、扩展性强，可划分成多个微架构，可用于各种计算、图形领域。

何为FPGA加速器

在万物互联的今天，计算需求发生了很大的变化，计算量大幅提升，计算速度要求越来越高。在如此复杂的计算场景如果采用传统架构，不仅芯片体积、能耗都会大幅增加。

FPGA（现场可编程逻辑阵列）的出现，很大程度上解决了这一困境。相比传统的计算架构，FPGA的开发成本低，投入小，可适应性强，在物联网时代将有更广阔的前景。

而与此同时，FPGA软件编程很容易入门，在终端设备上FPGA更有优势，它比GPU更接近IO！

英特尔一直在布局FPGA，18年刚刚斥收购FPGA巨头Altera，2019年4月就推出基于10纳米制程技术的Intel Agilex FPGA。

可以使计算机闻到味道的神经拟态芯片

所谓神经拟态的目标是创造作用方式更类似于人脑而非传统计算机的芯片，简单来说就是让计算机拥有和人一样感知世界的能力。神经拟态系统在硬件层面上复制了神经元组织、通信和学习方式。

基于这种见解，英特尔和康奈尔大学的研究人员一道开始了让计算机拥有嗅觉的探索。

2020年3月，《自然-机器智能》（Nature Machine Intelligence）杂志论文展示了英特尔神经拟态研究芯片Loihi能嗅出10种危险化学品的气味。

该芯片厉害之处在于它使用了一套模拟了人的嗅觉系统的模型的架构，把它实施在了路由器芯片上，而且只用了一块芯片去做这件事，所以功耗非常的低。研究人员只用了一个样本，就可以让系统的识别率达到了92%。而如果采用传统的深度学习方法的话，每种气味需要3000个样本去训练，才能达到这样的识别率，同时功耗也是千倍以上。

2020年3月，英特尔推出迄今为止开发的最大规模的神经拟态计算系统Pohoiki Springs，包含768块Loihi神经拟态研究芯片，将提供1亿个神经元的计算能力，相当于一个小型哺乳动物的大脑神经元数量！

芯片7nm技术为何难

首先我们知道同样材质的前提下，越细的导线电阻越大。因此当工艺进入7nm，线上电阻已经变得非常大，Intel不得已采用贵技术钌来解决这个问题。除此之外，由于FinFET的Fin越来越小，控制其流过的电流也越来越困难。因此，不得已采用了增加Fin的高度来增强控制，可是这样又带来晶体管的电容更大从而速度变慢。下图展示了不同工艺的晶体管的各种参数，可以看出随这工艺升级，Fin的宽高比越来越大。

其次设计上的难度大幅增加，各个芯片设计公司希望通过工艺升级获得更高的性能，更低的功耗和更小的芯片面积。可是7nm在设计方面提出了更高的挑战。为了满足工艺厂商的生产规则，在设计阶段增加了大量的硬性规则，给芯片设计尤其是后端设计增加的很大难度。比如使用金属层上，对于底层金属，几乎是只能按照特定的pattern和方向使用，变通性大大降低。

此外，EDA工具支持的支持尚不完善，虽然每代工艺都会遇到此类问题，但是14nm/7nm工艺恰逢EDA工具尤其是后端设计工具更新换代，两个主流软件厂商均发布了所谓的次世代EDA工具。各种引擎的升级导致工具的bug数直线上升，而工艺带来的的挑战需要工具不断升级并增加性的功能，助长了工具开发和使用方面的挑战。