5G芯片論壇：5G開創IC新空間

劉晶

編者按：9月4日，由中國半導體行業協會集成電路設計分會承辦的“5G芯片論壇”現場可謂“火爆”。與會專家圍繞“5G與集成電路產業機遇”的主題，從人工智能、物聯網、智能系統設計、射頻前端技術、網絡芯片技術等多個角度探討集成電路產業在5G時代的機遇與挑戰。

美光科技高級副總裁兼移動產品事業部總經理拉杰·塔魯里：5G使半導體行業新增海量市場機遇

研究顯示，由于5G技術的使用，到2035年，大約會產生12.3萬億美元的商品和服務。屆時，全球4.6%產出都是由5G網絡帶來的，并產生2200萬的就業崗位。5G可以帶來的經濟產出達到3.5萬億美元。

5G調制解調器是實現5G低延時、高速率的解調器，未來的應用空間不止于智能手機，消費性電子也會使用5G的調制解調器，2018-2023年調制解調器芯片市場增量為36億美元。在應用處理器上，相比4G，5G調制解調器集成速度更快、能耗優化提升、時鐘頻率更高，到2023年，全球將售出8.4億5G手機，多種異構處理器廣泛支持各類5G應用。今年已經看到了5G手機，未來調制解調器集成的速度會更快，到2023年將是40億美元的市場規模。

在射頻技術上，趨勢是實現更高頻通信、更低能耗，支持MIMO技術，支持更多小型基站實現本地覆蓋，重新配置隨機接入網，支持5G服務。射頻技術5年的復全年均增長率會達到8.5%，到2023年，每年啟用的5G基站數量會達到160萬。

美光科技公司對5G的內存和存儲技術是非常成熟的。從2018年到2023年，存儲領域的增長機遇至少達到190億美元。數據生成類有3倍增長，DRAM需求也有3倍增長，智能手機的DRAM需求也將增長2倍，NAND閃存需求更多，會增長5倍。內存和存儲將出現滿足5G需求的新技術，如DDR5、LPD-DR5、GDDR6、OLC SSD等設備，主要實現高寬帶，用于覆蓋人工智能和云計算需求，此外還有UFS 3X、3DXP等技術，這些技術都是在未來能夠滿足5G的內存和存儲。

5G將影響各行各業，以及方方面面。我認為其實對于半導體行業來說，5G帶來巨大的商機。預計2018年到2023年，半導體TAM增幅達到19%，同一時期，新增的行業機遇會達到920億美元。

紫光展銳高級市場總監鐘寶星：5G+AI將實現資源突破

5G的eMBB場景是面向以人為中心的娛樂、社交，適用于高速率、大帶寬的移動寬帶業務，mMTC場景主要滿足海量物聯的通信需求，面向以傳感和數據采集為目標的應用場景。uRLLC是基于低延時和高可靠的特點，面向垂直行業的特殊應用需求。

據IDC數據，2025年僅物聯網領域提供的數據量已經可以超過70ZB，1ZB相當于2的30次方TB。

沒有AI的大數據成不了真正的大數據。5G+AI實現了資源突破，端云的聯系親密化。5G帶來的大量的種類繁多的數據導致云端的變化，基于全局數據計算的云成為接人云+控制云，基于局部數據計算的端成為智能端。

5G+AI增加了AI性能提升需求，通過5G連接更多的設備，將周邊情境信息拷貝到AI設備，AI沉浸在情境中的訓練和判斷。

5G+AI解決了傳輸帶寬和速率困境，數據處理邊緣化實現端到端的全面連接.端的數據處理能力得到提高，AI處理路徑縮短，而且AI處理延時更低。

5G的出現，讓AI變得無處不在，5G也會讓AI更加智能，5G延伸出的各行各業的應用。大家看到一些應用場景已經發生在身邊，比如安防、人臉識別、人臉支付等一系列應用。5G加上AI以后，可以賦能各個產業革命性的升級，導致社會變革。

紫光展銳從2014年開始做5G預研，今年2月份在世界移動通信大會上發布了馬卡魯平臺，今年5月份和中國移動聯合完成了1.2Gb-ps的下載速率測試，還有一兩個月就可以做完所有測試。紫光展銳基于馬卡魯平臺推出的第一顆芯片是春藤510，支持5G SA/NSA組網。

成都旋極星源信息技術有限公司CEO趙新強：NB-IoT產業競速發展

5G并不是從開始就選中了NB-IoT。開始，3GPP專門為物聯網設計了CAT-0終端，稱為MTC（Machine-Type Communication），但帶寬還是20MHz，成本、功耗并沒有很好地解決，因此在R12嗣就被凍結，沒有后續的發展。之后在R13版本中，3GPP設計了CAT-M終端，帶寬縮小到1.4MHz，成本、耗電等問題得到較好的解決，已經能夠滿足一些物聯網場景的應用，然而在R13中也凍結了eMTC的研究。

因為eMTC仍然存在局限性，所以3GPP在R13中另起灶爐，設計出全新的窄帶物聯網技術NB-IoT，砍掉所有不必要的功能，使NB-IoT具有無可比擬的成本優勢，從眾多LPWA中脫穎而出。

截止到今年6月，全球超過50個國家、80家運營商已經邦署或者已經開始運營NB-IoT的網絡。2017年6月，工信部發布了《全面推進移動物聯網發展的通知》，希望2020年底實現NB-IoT全國的普遍覆蓋，基站數量達到150萬臺，截止到今年6月基本實現了全國的覆蓋。

NB-IoT的產業競爭是非常快速的，2016年6月NB-IoT標準版本凍結后三個月，華為發布了首款芯片，又三個月，無錫電信在政府支持下啟動了整個中國第一個NB-IoT商用網絡，截止到去年年底，NB-IoT模組價格已經跌破了20元一個。

NB-IoT發展迅速主要有六大優勢推動：第一超低功耗，第二低成本，第三廣覆蓋，第四大連接，第五授權頻譜，第六安全性。

NB-IoT的應用領域主要是和生活密切相關的應用，如智慧城市、智能表計、智能安防、智能交通、智能水務、智能家居等。如智能垃圾筒，通過Gps和傳感囂檢測到垃圾筒滿到什么程度，傳到控制中心，然后輔助垃圾車的行駛路線，可以提高效率。像這樣的應用未來將比比皆是。

北京清微智能科技有限公司首席技術官歐陽鵬：可重構計算推動AI靈活高能

清微智能是2018年7月份成立的一家新公司，定位是做一家可重構計算芯片的領導企業。可重構計算架構體系是指提供以端側為基礎，并向云側延伸的芯片產品及解決方案。清微智能的技術來自清華大學，已經做了十幾年的積累。2015年開始推出面向人工智能的芯片，今年6月份完成了量產。

可重構計算技術是新的架構技術，目的是解決現有架構對支撐AI、通用計算存在的不足。人工智能計算在從云端逐漸下沉到邊緣、設備、物聯網節點，形成云端一體的智能。同時催生了深度學習芯片和AI芯片的發展。目前國內有很多研究單位都在做這方面的研究，總體看國外做得比較好。來自斯坦福的某公司，獲得了谷歌5600萬美元的投資，這個公司就是基于可重構計算技術在做AI全棧式的軟件支持。還有wave Compuring，做云端服務器，現在他們也在往端上延伸擴展。Xilinx也在做異構、可重構的結構，包括推出了ACAP平臺系列。

可重構計算不像FPGA、GPU、CPU，而是新的架構技術。可重構計算存在很多困難和挑戰。包括如何提高陣列的計算效率，對非規則不完美的程序如何提高效率，任意規模的程序如何切割等。可重構計算不僅是硬件架構，還有軟件工具，供開發者用。軟件框架或者軟件工具鏈上下兼容，如果原來是基于深度學習開發的，不用做任何改變就可以直接將自己的模型導人到我們的可重構計算的CGI上執行。如果原來采用通用程序，可以用CGI編譯器優化。

面向5G，我們做了兩款產品。其中智能語音芯片TX210已量產，預計年底出貨1000萬片。

北京中科漢天下電子技術有限公司副總裁黃鑫：5G毫米波射頻前端技術復雜度成倍提升

目前，全球多個國家多個運營商進行了5G部署。我國現在已經開始了5G大規模商用，今年6月份完成了5G頻段中6GHz以下頻段的分配。現在4G最高頻段是2.7GH2，原來用于LTE，現在分給中國移動做5G頻段，中國電信的頻段是3.4GHz到3.5GHz，中國聯通的頻段是3.5GHz到3.6GHz的頻段，每個運營商的5G帶寬都在100MHz以上。

現在全國有20多家手機射頻前端廠家，大部分廠家已經開始了研發5G射頻前端芯片，射頻前端的芯片主要是以前端廠家為主，目前國內射頻廠家方向主要集中在5Gsub-6GHz頻段。現在sub-6GHz頻段技術門檻不是特別高，在這個頻段國內研發水平跟國際水平相差并不大，主要是差距是一體化芯片的研發。而毫米波現在只有高通才有射頻前端的完整方案發布，在毫米波頻段我國的研發與歐美的差距較大。

sub-6GHz的關鍵技術上，一是超高線性輸出功率。中低頻段5G射頻前端的主流頻段包括n41、n77、n78、n79，工作頻率都在2.5GHz以上，需要輸出的線性功率相對較大;二是超寬帶寬線性化技術。5G的工作頻段一般都在100MHz以上，對PA的寬帶線性化要求較高;三是高集成度要求。5G手機需要往下兼容2G/3G/4G，射頻前端占用面積較大，為了節省空間，中低頻段5G射頻前端主要以PA+濾波器+Switch+LNA形式存在。

在毫米波射頻前端，近期高通宣布推出毫米波天線模塊QTMO52的最終版本。國內手機芯片廠家目前只推出低頻段5G射頻前端及分立的天線方案，毫米波射頻前端及天線模塊由于有超高的集成度需求，不但要集成天線和射頻前端模塊，還需要集成毫米波收發器及電源控制芯片，設計異常復雜，因而還處于空白狀態。

相對于中低頻5G（sub一6GHz）射頻前端，毫米波射頻前端/模組需要集成天線陣列、上下變頻芯片及各類控制芯片，設計復雜度大大增加，需要復合型的設計團隊才能完成。

Cadence公司亞太及日本地區技術支持總負責人張永專：以多種IP解決5G全網設計挑戰

4G和5G結合的基站，一種是中低頻的解決方案，還有一種是毫米波的解決方案，是一種中控式的無線接入網，通過光纖接入射頻接頭。從需求來看，從RF設計、光通信到高性能技術都有介質上的需求。Cadence提供的高通信解決方案，符合了最新的標準。

在整個通信里，可以把電和光集合在同一個平臺，我們可以把電氣驅動的設計，包括所有相位分布圖、分析圖全部在一個平臺完成，這是5G網絡整合中需要做到的高自動化、高整合的設計流程。

除了提供光通信的模型，我們還針對5G基帶提供數據，很多算法可以加速QAM的解調跟調變技術，在降低整個功耗之時可以提升效能，而且整體面積相對來說變得更小，更有彈性。AI可以利用這個技術，在尋找路徑中找到最佳路徑給使用者。目前很多AI芯片里面都加入了這種特殊的5G功能。我們的芯片IP Cadence DNA100就可以做這樣的協助，它采用神經網路的建構模組，利用運算引擎，可以讓功耗降到最低，面積最小，通過上層的軟件結構，可以變得非常彈性，除了提供彈性做法，可以提供整個數字運算、路徑尋找，使AI功能放在5G芯片里面。

Cadence還提供高速接口的IP，比如DDR、DDRx、CCIX等數據上的需求，基于所有異構需求，可以讓接口和接口連接在一起。不僅如此，還提供高速的serDes，其中關鍵技術是120G serDes這些IP都用在5G基站里面。

在先進工藝上，包括7納米工藝，Cadence第一個關鍵技術是把前后端結合在一起，因為云上有很多復雜的效應，對持續性要求非常高，因此在芯片設計中要看到每個單元的物理位置，如果看不到，優化結構就不會做得好，前后端結合能夠解決這一問題;第二個關鍵技術是結合了物理和電子特性，在后端布局布線過程中會把IR放在里面，IR一直在這個區域里面，如果同時有很多的電流啟動，導致電卡突降不工作，繞線過程中就知道哪有IR，它會把電流抽取。因此，在7納米上我們做得非常理想，全世界將近100%的客戶都用Cadence的束式解決方案。

中興微電子有線產品中心規劃總工王志忠：高速接口與5G新特性是芯片設計兩大難題

5G網絡芯片面臨的挑戰，可以從兩個層面看，一個是基礎的設計層面，另外一個是新需求層面。目前網絡速率不斷提高，56G到112G的高速接口都在設計或即將商用，這是大規格的芯片。在5G新性能中，還有低功耗、能力效率水平的提升等，因此提出了非常多的挑戰。新特性對芯片架構也提出了技術上的難題，包括網絡切片、低延剛、高可靠性、高精度的時鐘等，海量連接帶來的是對密度或者查表的容量的挑戰。

PZB的設計可能難度越來越大，所以Gable互聯方案可能也會逐步應用。可以預見在5年內，采用PAMB的200G技術也會逐步進入大家的視野。

在大規模芯片設計上，因為系統越來越精簡，集成度越來越高，所有的接口、網絡處理器、CPU，包括背板的交換、路由，各種功能都集成在一起，_必然會導致芯片的規模越來越大。大芯片的挑戰會在哪里·一是良率，信號完整性、電源完整性挑戰都非常大。新的芯片里面經常用2.5D封裝技術，如3Dmenory的合封，ASIC的分割，還有芯片尺寸比較大，需要做一些切分時，都會用到這種封裝技術，中間需要高速的接口互聯。二是芯片的帶寬越來越高，1T或者2T的移動網交換芯片在業界看來并不是很高的速度，但緩存的帶寬發展并沒有那么快，所以才會驅動了類似于HPM、GDDR技術的出現，中興微電子目前采用了不少這樣的設計方法。三是低功耗設計。

在5G的大連接中，MMTC海量的機器連接對芯片的設計帶來的影響，主要體現在接口層面，因為接口數量非常多，有各種端口數量，包括邏輯端數量非常多，設計上主要是采用TDM的接口邏輯，和動態接口緩存技術實現。海量的連接挑戰還表現在存儲上，查抄表的容量非常大，需要用2.5D封裝的memory，包括3D的memory技術。

Qorvo高級銷售經理趙玉龍：NSA組網增加手機射頻前端復雜性

引用電影《蜘蛛俠》里面的一句話，“一個人的能力越大，那么它的責任越大”，這是蜘蛛俠叔叔跟他講的，我想來類比5G，你的能力越大，你面對的挑戰一定會更大。

從手機射頻前端來看，相比4G，5G編碼效率只高19.4%，更多的提升來自于頻率帶寬。

這類頻率的增加會帶來很多新的挑戰。

5G有兩種組網模式，一種是NSA，另一種是SA。從NSA方式看手機射頻，4G的EPC沒有變，數據流通過5G網絡傳，手機功能是附著4G網絡實現，這意味著手機需要同時和5G、4G保持連接。這對手機的影響比較大，等于手機里面需要兩套獨立的系統運作，在連接5G數據流的時候，要保持與4G網絡的同步。當然未來是SA（獨立組網）的方式，它的控制、手機提網都是通過5G的，這會相對簡單，用同一個收發線機，可以同時支持2G、3G、4G、5G，大大減化手機射頻終端的架構。

但參考從3G到4G的過渡，其間用了三四年時間，5G的過渡可能需要更長的時間，這就是組網對終端帶來的影響。