嵌入式计算超越摩尔定律的发展

最初的预测基于实证数据，但很快成为现实，多年来许多半导体公司投入大量资源以遵守该法律，开发了如光刻、氧化硅，以及最近的极紫外光刻技术等革命性技术。技术进步促使计算机、电信和医疗等行业中处理器日益强大。

尽管历史上取得了成功，创新的速度却开始放缓。近年来，随着晶体管尺寸达到纳米级，行业面临了难以逾越的物理障碍。晶体管微型化相关的技术和经济困难标志着摩尔定律限制了进一步缩小芯片尺寸的可能性。让我们仔细看看计算和半导体行业未来的技术障碍和发展前景。

物理极限与微型化的终结

摆脱多年来推动硬件开发的摩尔定律的转变，是电子行业复杂但令人振奋的机会。嵌入式系统行业现在被迫探索替代方案，以继续提升现代计算系统的计算能力。事实上，几十年来，单芯片晶体管密度的指数级增长确保了电子设备性能的持续提升，计算能力更强且成本降低。然而，如今微型化的物理局限性，如热耗散以及纳米几何中与量子效应相关的问题，需要在设计上做出改变。

在物联网方面，新款M467可通过一系列连接、I/O和安全外设进行增强，从以太网10/100 MAC到硬件加密、解密和密钥存储。凭借M467广泛的内置I/O支持，用户可以仅根据自身应用选择所需的精确硬件扩展。M467 还支持 HyperRAM。在AI/ML应用中，64MB的HyperRAM为处理不同内存容量或密度需求的机器学习模型提供了灵活性。HyperRAM还提供节能、适配可用带宽、易用性以及灵活的内存扩展选项。

Nuvoton 深度开发工具、开发环境和支持支持所有上述硬件应用的开发板均支持。例如，使用 NuMaker MA35D1 进行人工智能应用开发，使得高效的机器学习项目得以实现，如图像分类，并通过人机界面（HMI）直观地向用户呈现分析。与此同时，NuMaker-IoT-M467开发板专为M467 MCU的物联网应用设计。

神经形态计算：一种高效的新架构

神经形态计算是传统计算模型的有前景替代方案，尤其适合在低功耗和延迟受限环境中运行的嵌入式设备。这些芯片的架构灵感来源于人脑结构，人工神经元和突触以异步和分布式方式通过在神经元和突触网络中并行处理信息。节点间的通信通过二进制尖峰实现，相比基于同步处理和刚性流水线的模型，大幅降低了功耗。这些架构承诺比传统处理器更高效的能源效率，同时也非常适合人工智能和大数据处理等先进应用。让我们来看一些真实的例子：

• 英特尔的Loihi芯片在业界是个标杆。它专为在线学习和持续适应新输入而设计，能够动态更新突触连接，使嵌入式系统能够在无需集中式再训练的情况下，对不断变化的环境做出反应和适应。其在移动机器人、智能传感器和能源自主监控系统中得到了高度重视。

• IBM凭借其TrueNorth架构，展示了如何在数百万模拟神经元上扩展尖峰神经网络，同时保持少于几毫瓦的功耗。神经形态设计也得到了新的软件环境支持，例如英特尔开发的Lava框架，该框架允许在尖峰硬件上映射神经模型，并提供嵌入式开发者也能访问的接口。在智慧城市、精准农业或远程诊断的边缘设备中，神经形态芯片的使用使复杂推断能够在本地进行，且能耗极低。因此，低功耗嵌入式系统的未来有望通过更广泛地采用这一仿生范式实现，能够满足日益增长的计算需求，同时确保能源效率的核心地位。

量子计算

量子计算利用物质的量子特性，是克服摩尔定律限制的最有趣前景之一。随着传统嵌入式系统中微型化的物理边界逐渐逼近，量子计算基于量子力学原理提供了全新的模型。它使用量子比特（量子比特）代替经典比特，即能够通过叠加现象同时存在于多个状态的计算单元。量子比特是量子信息的基本单位。与经典比特可以是0或1不同，量子比特可以同时处于两个态的叠加态，这得益于量子力学的定律。

量子计算利用叠加、纠缠和干涉等现象，以与传统计算机截然不同的方式进行并行计算，这使得量子计算机能够同时处理大量数据，克服处理器的局限，更快地解决某些问题。量子纠缠还允许远距离量子比特之间实现瞬间连接，实现前所未有的计算能力。量子计算机仍处于实验阶段，距离大规模商业化还有一段距离，但它们有望在我们处理信息的方式上带来革命。

想象一下混合设备，量子单元与传统嵌入式系统协作，解决特别复杂的问题，如实时优化或高级密码学。量子计算的进步也推动了经典器件在架构和算法层面的创新。尽管量子计算机仍然过于笨重且对外部干扰敏感，但其持续演进推动整个嵌入式计算领域向新的计算模型迈进，这一演进超越了硅片可扩展性的历史极限。

三维集成以提升密度和性能

平面架构的局限性促使三维集成在嵌入式芯片设计中迅速兴起。芯片的三维叠加可以提升性能，同时不进一步缩小晶体管尺寸。该技术通过垂直互连重叠多层半导体，能够提高能源效率和处理速度。

通过硅孔和先进的粘接技术，可以垂直堆叠多个芯片，每个芯片具有不同的功能;减少逻辑块之间的距离;提升通信带宽;并最大限度地减少子系统之间的延迟。在需要在小空间内高性能的嵌入式应用中，3D集成成为一种具体的解决方案。用于自动驾驶的边缘设备，如英伟达（Jetson Orin）生产的产品，因能够将AI加速器、高带宽内存和Arm核心集成到一个高效的单一封装中，从而大大受益于3D架构。

即使是最新一代可穿戴模块，也利用了同样的技术，将射频元件、MCU、MEMS传感器和存储包覆在小空间内，同时不忽视热性能。然而，3D嵌入式系统的设计需要对EDA工具进行全面改造。多级热仿真、跨层连接验证以及跨垂直栈的时钟同步需要新一代软件。Cadence和西门子EDA等公司正在开发能够完整建模堆叠芯片相互作用的设计环境，同时支持机械分析以避免变形或芯片分层。

从效率角度看，3D集成还使内存和逻辑物理上更接近，克服了冯·诺依曼架构中的传统内存瓶颈，在需要处理连续高强度数据流（如计算机视觉、视频分析和实时压缩应用）的嵌入式系统中，性能明显提升。

集成电路设计中的人工智能

此前仅被视为嵌入式系统工作负载的人工智能，如今已成为芯片设计过程的重要组成部分。在硬件开发流程中，采用机器学习模型可以自动化和优化关键阶段，如逻辑综合和物理路由。目标是更快地探索可能解的空间，并在面积、消耗和性能方面趋向最优配置。

在嵌入式环境中，物理占地或能耗等限制特别严格，基于人工智能的工具使得传统方法难以达到的效率水平成为可能。像DREAMPlace或AutoPlace框架这样的自动逻辑块放置工具，利用卷积神经网络和强化学习，自主预测布局质量并指导设计选择。在嵌入式微控制器领域，RISC-V架构因其模块化特性，特别适合AI驱动的优化，而机器学习工具则能分析数十亿种可能配置，找到性能和功耗方面最高效的解决方案。设计师可以为特定应用生成定制配置，从环境传感器到音频编码，并通过从神经模型训练的指标优化每个模块，这些指标均基于以往项目的大量数据集训练。

除了初始设计外，AI还被应用于嵌入式SoC的预测性维护，这些系统能够实时监控关键硅片参数，并通过基于生产数据训练的预测模型防止故障。因此，很明显，AI与嵌入式设计的协同正在改变“智能”芯片的概念，无论是在使用还是设计上。

先进的微型化与异构封装

微型化的发展不再只是规模的问题，而是架构、技术领域间的协作以及包装的复杂度。尽管微型化仍是嵌入式领域的首要任务，但所采用的策略正逐步从简单的光刻缩放转向先进的封装方法。将专用芯片组和模块异质集成集成于一体封装中，使得高度紧凑、定制化且易于重复使用的嵌入式系统成为可能。这种方法称为高级异构积分，直接回应了单体积分的局限性。

多家制造商提供先进的封装解决方案，使MEMS传感器、射频芯片、逻辑处理器和内存模块能够集成为超高密度三维配置。其优势有两个方面：系统整体空间减少，未来项目中组件的模块化和可重复使用性得到提升。其设计意义深远。例如，微控制器和加速器可以安装在超紧凑的基底上，非常适合可穿戴设备、植入式医疗设备或太阳能供电的物联网设备。协同设计工具必须能够模拟芯片的电气行为及其机械、热量和材料兼容性特性。此外，使用硅或有机介质基板互联不同芯片组需要标准化接口，如英特尔及其他行业参与者最近推动的UCIe。在超微型嵌入式系统中，从PCB向系统封装甚至系统基板的转变是最具决定性的创新之一。

经济与环境影响

摩尔定律的终结对科技行业乃至整个社会产生了深远影响。一方面，减缓微型化可以降低设计和制造先进芯片的成本。同时，这也可能限制小型公司的竞争力，从而使行业巨头获得优势。此外，计算能力需求的增加，加上芯片能力增长放缓，可能对环境产生重大影响。然而，更大规模的数据中心建设以及硅和稀土金属等自然资源的增加使用，可能会加剧现有的环境问题。未来，摩尔定律的终结应推动行业走向更可持续的解决方案，如软件优化和采用更节能的架构。

底线

克服嵌入式计算中摩尔定律的科学障碍远不止于采用新技术。嵌入式设计关注硅的构思，虽然价值一直仅体现在晶体管的密度上，但现在也关注集成质量、适应性和异构元件间的协同效应。神经形态架构使边缘节点的局部认知能力得以实现，而三维电路和异构包则将功能集成提升到前所未有的高度。设计中采用人工智能缩短上市时间，提高最终解决方案的效率，使创新即使在极度紧张的能源预算下也能持续。同时，量子视角为特定用例开辟了新前沿，目标是实现日益精细的混合集成。

因此，嵌入式行业正处于深刻更新阶段，电子设计、人工智能、材料物理和包装工程的协作成为基础，而整合所有这些维度的能力将决定未来一代设备的有效性。摩尔定律的终结不应被视为技术进步的终结。相反，这可能意味着一个新阶段的开始，创新不再仅仅基于微型化，而是探索与我们对计算的构思和使用方式截然不同的方法。