下冰雹 · 1月5日

结合芯片行业现状,数字芯片设计什么方向最值得投身?

时间已经来到了2024年,芯片行业的热度已然大幅下降,但这个行业的价值依然在。芯片应用的种类繁多,也意味着芯片的类型多种多样,我也经常会被问到做芯片设计,到底哪个方向更有前景?不同类型的芯片设计岗位之间是否可以跳槽换方向,借着这个话题和关注公众号的朋友分享一下我的经验。

芯片设计哪些方向值得投身?

1、自动驾驶解决方案相关的芯片

现有的前沿科技方向,比如元宇宙、量子计算机、量子通信、自动驾驶等,其中自动驾驶一定是未来10~15年最为确定的,可实现的方向之一。

自动驾驶解决方案的芯片不同的厂商对于其定义也不尽相同,但其核心基本最终要落到算力上,落到高效解决自动驾驶中所遇到的现实中的AI的问题。

新能源汽车对传统油车属于降维打击,类似于十几年前智能手机对功能机的打击一样,或许油车不会消失,但未来的汽车市场主要是属于电车的。今年下半年,可以看得出汽车市场的内卷程度迅速加剧,但尽管是将来整个新能源汽车格局高度成熟的时代,支撑几家头部芯片的稳定出货还是没有任何问题的。

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2、RISC-V处理器核心/IP设计

基于RISC-V指令集架构设计的处理器广泛应用在数据中心、云计算、高性能计算领域,阿里巴巴和亚马逊都在自主设计基于RISC-V核心的芯片;在自动驾驶、边缘计算、人工智能方面,也有RISC-V的身影。在5G通信基站、物联网等方面,RISC-V也崭露头角。可以说,RISC-V基本覆盖了科技前沿领域的芯片应用。

近几年,以RISC-V架构为核心的CPU出货量在以相当可观的速度逐年增加,在全球100亿颗RISC-V核出货量中,中国公司占据了约50%的份额。

RISC-V的处理器设计相比x86这样的大块头来说,对初学者更加友好,开源的资源也很容易获取。

3、超大规模芯片的设计,比如CPU、GPU

GPU相比CPU更适合AI运算,可以说在AI时代大放异彩。这两种芯片已经是芯片界的元老,推荐这两个方向不仅仅是因为它们在消费电子、服务器、云计算等领域有着稳定的出货量,更是因为CPU/GPU作为超大规模的芯片,对个人的技能栈能做非常全面的学习补足。这两款芯片包含着大量的IP、总线和各种模块,可以学习不同模块的设计思想和精髓,理解总线及通信协议。如果能把这样打大块头吃透,再去做中小型的SoC、MCU、AI芯片等会变得更容易。

当然没有十几二十年的学习和经验积累,是搞不定它们的,除此之外,想设计出有市场竞争力的高性能CPU/GPU,光有时间的积累还不够,智商也是要的。

4、通信芯片

包括但不限于5G基带芯片、蓝牙芯片、wifi芯片。5G通信技术的普及将带来更多的机遇和挑战。这个方向需要具备数字信号处理、通信协议、射频等方面的知识,具有较高的技术门槛。

5、存算一体芯片

存算一体技术是一种将存储和计算相结合的技术,可以实现更高的性能和能效比。这个方向需要具备存储器设计、计算逻辑设计、算法等方面的知识。存算一体芯片未来的挑战也颇多,包括计算单元的设计,数据传输路径的优化,对应的软件编译器的部署等。

不同芯片方向之间是否可以相互跳槽?难度如何?

答案是可以的。但成功率受多方因素的影响。

以最为典型的3年工作经验为例。

假设一家公司招的视频编解码芯片的设计,这类IP在业内相对较为通用,所以还是有可能招到一位方向一致的工程师。如果这家公司对工程师的要求并不高,并且愿意花一点时间来培养你,那么尽管你是做MCU的,或者做一个其他类型的小IP,只要基础扎实,还是有可能拿到offer的。

假设另一家公司招的工程师是一个自研的新IP,或者是自己知识产权的IP,那就要看工作内容中涉及的协议、设计思想,是不是能在市面上招到一个类似背景的工程师。如果过了几周还没有合适的简历,那么就会继续放宽要求,看你的学历背景,看你对过往项目的深入程度,看你是否理解基本的设计思想、看你的责任心,在压力下的表现,如果表现不错,一样可以拿到offer。

还有一个例子,身边一个朋友,中坚九校本,华五科班硕,15年左右的工作经验(大概几年GPU的相关经验)。在GPU最火的前两年投身进去,两年后深知自己搞不定GPU的架构及设计细节,退而求其次,去做了AI芯片的架构师。

芯片行业发展到现在这个阶段,享受了很多光环也承受了很多非议。但不可否认,现阶段,它依然是科班毕业的打工人最值得选的方向,没有之一。

作为一名设计工程师,在接触到越来越多的业内人士之后,会发现多数人都在学习中成长,很少有人愿意在一个细分方向上数年如一日的做,安于现状。大部分人都在努力的尝试新东西,承担新的角色。

芯片人,最为核心的竞争力不是学历,也不是所谓的资历,而是学习能力、自驱力以及一丝不苟认真做事的态度。

以上,共勉

作者:温戈
文章来源:OpenIC

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