数字集成电路相关热点举例

2021年4月27日晚，南京大学电子信息创新创业系列讲座有幸邀请到了南京大学电子科学与工程学院的副研究员冯浪，为在座的同学开展了“数字集成电路相关热点举例”的主题讲座。冯老师分别从AI加速器设计与集成电路安全出发，对相关研究进行介绍，并对集成电路的发展进行了讨论。

随着集成电路的发展，集成电路相关的热门方向不断变化。近年来，因人工智能（AI）的迅速崛起，AI加速器设计成为了集成电路热门研究方向之一。另外，随着集成电路的复杂度提高，越来越多的安全问题也显现出来，导致保障集成电路有关的安全性也变得尤为重要。

人工智能（AI）的发展历史，可以划分为两次的高峰与低谷阶段。

1956年，Dartmouth会议的进行，标志着AI的诞生。随后，在1957年，康奈尔大学的实验心理学家弗兰克·罗森布拉特在一台IBM-704计算机上模拟实现了一种他发明的叫作“感知机”（Perceptron）的神经网络模型，标志着AI研究的第一次高峰来临。但是，由于计算能力突破受限，以及机器未能完成大数据训练，1970年前后被认为是AI历史上的第一次低谷期。

1986年，BP算法出现，大规模神经网络训练得以实现，AI发展的第二次高峰出现。而2000年前后，AI计算机DARPA未能实现，以及政府投入缩减，又使得这个行业再次陷入低潮。

所幸，2014年，深度学习算法的成功，使得AI在语音和视觉识别领域达到99%和95%的高度，第三次AI领域的浪潮爆发。时至今日，它仍旧是一个热点话题。

由于人工智能的大量专用需求，就需要高性能、专用的人工智能硬件（ASIC）。具体能够做到对于某一种或多种人工智能算法有高效的加速作用，并能够做到低功耗，但随之而来的缺点便是可配置性差、设计周期较长。

为了解决人工智能算法的高功耗问题，模拟人脑，使用硬件通过脉冲传输数据，进行人工智能算法低功耗的实现，该方法也是近些年来发展出的一种人工智能加速方案。

在谈及集成电路安全内容时，冯老师将其分为硬件安全、体系架构安全和硬件辅助的软件安全三大方面。

冯老师还列举了诸多防御方法——

测信道。通过测试芯片的各项参数，检测是否有硬件木马。但是对于改动较小的硬件木马，需要高精度的测试仪器。

分离制造。为了防止硬件木马与逆向工程，制造芯片的时候可以将版图上下分为两个部分，分布给两个工厂制造。其中任一工厂只有不完整的设计，无法进行攻击。但是由于这么操作的运输成本太高，所以该方法目前仍不实用。

增加随机噪声。因测信道攻击易受噪声影响，可以故意对运行的集成电路增加噪声。

改进缓存设计。减少不同程序之间缓存的共用情况。对于乱序执行的处理器，在指令确定执行完成前，不对缓存做操作。

改进分支预测器。使不同程序之间不共用分支预测的记录，停止跳转到有可能执行非法指令的部分。

感谢冯浪老师为在座的同学带来的一场精彩的“数字集成电路相关热点举例”主题讲座。人工智能在近些年来被推上时代热点的宝座，但其还存在着诸多需要优化的地方，在前沿的领域内，人工智能加速器的地位不容小觑。此外，集成电路作为目前电子计算机等智能设备的基础，其安全性问题也始终是业内关注的热点。相信经过今天的讲座，同学们对这两大方面的内容都有了更深刻的理解。