Чем интересуется в микроэлектронике западная и азиатская молодежь (инфо не из интернета)

Design Automation Conference (DAC) — главная выставка сотверных компаний, которые создают средства проектирования чипов. Именно на ней появляются стартапы, которые определяют проектирование через 10-15 лет (например появление Synopsys на рубеже 1980-1990-х привело к появлению iPhone в середине 2000-х).

На DAC помимо выставки и официальных докладов есть также и poster session — молодые исследователи из университетов вывешивают в виде плакатов, чем они занимаются. Я методически сфотографировал все постеры во время последней конференции DAC в Сан-Франциско, и вот перед вами картина маслом:

6 постеров по новой модной теме «Приблизительного компьютинга» («Approximate Computing»), когда вычислениям разрешается быть неточными (например в нейросетке) если это экономит энергопотребление или делается быстрее.

Более 30 постеров так или иначе трогают тему нейросетей:

16 постеров по аппаратному ускорению нейросетей. Из них:

• два по теме ReRAM,

• два по нейроморфным процессорам,

• один по тематике CGRA (Coarse Grained Reconfigurable Array — это такая матрица из недопроцессоров, по аналогии с FPGA, но ячейки соединяются не сигналами, а шинами, и в каждой ячейке есть сиквенсер, типа маленькая программа),

• один толерантный к глюкам от прилетевшего из космоса луча.

2 постера — по оптическим нейросетям.

3 постера — о нейросетях вообще (без контекста архитектуры ускорителя).

2 постера — о вычислениях в памяти (in memory computing). Не разобрался, что это такое, но это тоже привязывается к нейросетям.

7 постеров — о приложениях нейросетей, в том числе для дронов, сейсморазведки, сбора энергии (energy harvesting — это еще что такое?) и здравоохранения.

2 постера — все о тех же нейросетях, но на краю, то бишь во встроенных устройствах (Edge AI).

10 постеров про кибербезопасность, в том числе:

• про защиту IP блоков,

• про аппаратные трояны в микросхемах и платах (а в России говорят «закладок не бывает!»),

• side-channel attacks (это было на Хабре) и физические атаки (не понял что это такое)

• «аппаратный иммунитет»

• нахождение уязвимостей

6 постеров на почтенную тематику физического проектирования, хотя пару раз нейросети влазят и туда:

• Постер про энергопотребление

• Про проектирование смешанных аналогово-цифровых схем

• Про глобальную трассировку (routing) цифровых схем

• Про размещение и трассировку цифро-аналоговых преобразователей

• 2 постера про использование машинного обучения в физическом проектировании

Дальше всего понемножку:

• 3 постера про высокопроизводительные вычисления (High Performance Computing — HPC)

• 2 постера про датацентры

• 1 постер про аппаратный ускоритель, но без слова «нейросеть»

• 2 постера про моделирование систем на кристалле — System-on-Chip — SoC

• 1 постер про сети на кристалле

• 1 постер про сопряжение с биосигналами

• 2 постера привязаны к архитектуре RISC-V — это умеренно модно, не так как нейросети и трояны

• 1 постер про проектирование RISC-ядер (не обязательно с архитектурой RISC-V) как комбинацию из конечных автоматов для стадий конвейера (ну, можно рассматривать и так, хотя это неканоническое изложение)

• 2 постера про вечно молодую тематику высокоуровневого синтеза, который уже 30 лет грозиться вытеснить обычный за 5 лет

• 4 постера про совсем низкий уровень — катушки, проходы в микросхемах, устройства статической памяти и сенсоры

• 2 постера про будущее всего человечества — квантовый компьютинг

• Постер про панель дисплея

• Постер про сравнение процессоров в Бразилии

• Постер про формальную верификацию, в котором упоминается Coq, Haskell, SystemVerilog и контроллеры DRAM памяти

• Ну и кто-то еще одну сортировку на FPGA написал — такое на таких конференциях бывает

Все постеры:

03. Approximate Computing – Compilers for HPC

04. Approximate Computing – Power-efficient multipliers

05. Approximate Computing – Logic Synthesis

06. Approximate Computing – DNN

07. Approximate Computing – DNN

08. Approximate Computing – DNN

09. Neural Networks – Hardware Accelerators

10. Neural Networks – Hardware Accelerators

11. Neural Networks – Hardware Accelerators

12. Neural Networks – Hardware Accelerators

13. Neural Networks – Hardware Accelerators

14. Neural Networks – Hardware Accelerators

15. Neural Networks – Hardware Accelerators

16. Neural Networks – Hardware Accelerators

17. Neural Networks – Hardware Accelerators

18. Neural Networks – Hardware Accelerators

19. Neural Networks – Hardware Accelerators – ReRAM

20. Neural Networks – Hardware Accelerators – ReRAM

21. Neural Networks – Hardware Accelerators – Neuromorphic

22. Neural Networks – Hardware Accelerators – Neuromorphic

23. Neural Networks – Hardware Accelerators – CGRA

24. Neural Networks – Hardware Accelerators – Fault-tolerant

25. Neural Networks – Optical

26. Neural Networks – Optical

27. Neural Networks – General – Train only on important samples

28. Neural Networks – General – NVidia-based

29. Neural Networks – General – Spiking

30. Neural Networks – In-memory computing

31. Neural Networks – In-memory computing

32. Neural Networks – Applications – Deploying NN on drones

33. Neural Networks – Applications – To predict energy management in wearable devices

34. Neural Networks – Applications – For seismic computations

35. Neural Networks – Applications – For energy harvesting

36. Neural Networks – Applications – For energy harvesting

37. Neural Networks – Applications – Healthcare

38. Neural Networks – Applications – Healthcare

39. Neural Networks – Edge AI – MCU

40. Neural Networks – Edge AI – MCU

41. Security – IP protection

43. Security – IP protection

44. Security – IP protection

47. Security – Hardware trojans in PCB

48. Security – Side-channel attacks

51. Security – Hardware Immune System

45. Security – Hardware trojans in ASIC

46. Security – Hardware trojans in ASIC

42. Security – IP protection

49. Security – Physical attacks

50. Security – Exploits

52. High-performance computing – Power and thermal management emulation

53. High-performance computing – Reconfigurable smart switches

54. High-performance computing – Combined with ML

55. Datacenters

56. Datacenters

57. Hardware accelerators – ASIC

58. System-level design – Simulation

59. System-level design – Simulation

60. System-level design – Biosignal processing

61. Network-on-chip – NoC

62. RISC-V – Multicore

63. RISC-V – Return-Oriented-Programing attacks

64. RISC-V – Representing a generic RISC microarchitecture as multiple state machines

65. High-level synthesis

66. High-level synthesis

68. Physical Design – Power

69. Physical Design – Mixed signal

67. Physical Design – Global routing

70. Physical Design – ML-assisted design

71. Physical Design – ML-assisted design

72. Physical Design – PnR for digital-to-analog converters

73. IC components on low level – Inductor design

74. IC components on low level – Via utilization

75. IC components on low level – SRAM structure

76. IC components on low level – Sensors for IoT

77. Quantum Computing

78. Quantum Computing

79. Misc – Display panel development

80. Misc – CPU benchmarking

81. Misc – Formal verification – Coq DRAM controllers Haskell SystemVerilog

82. Misc – Serial sorter on FPGA

Если вы хотите почитать еще про DAC, я написал и другие отчеты, в частности:

Выставка в Лас-Вегасе — для разработчиков электроники, а не ее потребителей. A report from Design Automation Conference

Оруженосцы микроэлектроники. Видеорепортаж с конференции по проектированию электроники в Сан-Франциско