時間已經來到了2024年,芯片行業的熱度已然大幅下降,但這個行業的價值依然在。芯片應用的種類繁多,也意味著芯片的類型多種多樣。
我也經常會被問到,做芯片設計到底哪個方向更有前景?不同類型的芯片設計崗位之間,是否可以跳槽換方向?借著這個話題和業界朋友分享一下我的經驗。
01芯片設計哪些方向值得投身?
結合芯片行業現狀,從賽道前景、技術門檻、個人發展等角度綜合考量,在諸多的芯片設計類型中,我認為共有五大方向值得投身。
NO.1自動駕駛解決方案相關的芯片
現有的前沿科技方向,有元宇宙、量子計算機、量子通信、自動駕駛等,其中自動駕駛一定是未來10~15年最為確定的、可實現的方向之一。
自動駕駛解決方案的芯片,不同的廠商對于其定義也不盡相同,但其核心基本最終要落到算力上,落到高效解決自動駕駛中所遇到的現實中的AI的問題。
新能源汽車對傳統油車屬于降維打擊,類似于十幾年前智能手機對功能機的打擊一樣,或許油車不會消失,但未來的汽車市場主要是屬于電車的。
2023年下半年,可以看得出汽車市場的內卷程度迅速加劇,但盡管是將來整個新能源汽車格局高度成熟的時代,支撐幾家頭部芯片的穩定出貨還是沒有任何問題的。
基于RISC-V指令集架構設計的處理器廣泛應用在數據中心、云計算、高性能計算領域,阿里巴巴和亞馬遜都在自主設計基于RISC-V核心的芯片;在自動駕駛、邊緣計算、人工智能方面,也有RISC-V的身影。
在5G通信基站、物聯網等方面,RISC-V也嶄露頭角。可以說,RISC-V基本覆蓋了科技前沿領域的芯片應用。
近幾年,以RISC-V架構為核心的CPU出貨量在以相當可觀的速度逐年增加,在全球100億顆RISC-V核出貨量中,中國公司占據了約50%的份額。
RISC-V的處理器設計相比x86這樣的大塊頭來說,對初學者更加友好,開源的資源也很容易獲取。
NO.3超大規模芯片的設計,比如CPU、GPU
GPU相比CPU更適合AI運算,可以說在AI時代大放異彩。這兩種芯片已經是芯片界的元老,推薦這兩個方向不僅僅是因為它們在消費電子、服務器、云計算等領域有著穩定的出貨量,更是因為CPU/GPU作為超大規模的芯片,對個人的技能棧能做非常全面的學習補足。
這兩款芯片包含著大量的IP、總線和各種模塊,可以學習不同模塊的設計思想和精髓,理解總線及通信協議。如果能把這樣打大塊頭吃透,再去做中小型的SoC、MCU、AI芯片等會變得更容易。
當然沒有十幾二十年的學習和經驗積累,是搞不定它們的。除此之外,想設計出有市場競爭力的高性能CPU/GPU,光有時間的積累還不夠,智商也是要的。
NO.4通信芯片
通信芯片包括但不限于5G基帶芯片、藍牙芯片、wifi芯片。5G通信技術的普及將帶來更多的機遇和挑戰。這個方向需要具備數字信號處理、通信協議、射頻等方面的知識,具有較高的技術門檻。
NO.5存算一體芯片
存算一體技術是一種將存儲和計算相結合的技術,可以實現更高的性能和能效比。這個方向需要具備存儲器設計、計算邏輯設計、算法等方面的知識。存算一體芯片未來的挑戰也頗多,包括計算單元的設計,數據傳輸路徑的優化,對應的軟件編譯器的部署等。
02跨方向跳槽可行嗎?
芯片從業者們常有的一個疑惑是:不同芯片方向之間是否可以相互跳槽?難度如何?
我的答案是可以的。但成功率受多方因素的影響。
以最為典型的3年工作經驗為例。
假設一家公司招的視頻編解碼芯片的設計,這類IP在業內相對較為通用,所以還是有可能招到一位方向一致的工程師。如果這家公司對工程師的要求并不高,并且愿意花一點時間來培養你,那么盡管你是做MCU的,或者做一個其他類型的小IP,只要基礎扎實,還是有可能拿到offer的。
假設另一家公司招的工程師是一個自研的新IP,或者是自己知識產權的IP,那就要看工作內容中涉及的協議、設計思想,是不是能在市面上招到一個類似背景的工程師。如果過了幾周還沒有合適的簡歷,那么就會繼續放寬要求,看你的學歷背景,看你對過往項目的深入程度,看你是否理解基本的設計思想,看你的責任心、在壓力下的表現,如果表現不錯,一樣可以拿到offer。
還有一個例子,身邊一個朋友,中堅九校本,華五科班碩,15年左右的工作經驗(大概幾年GPU的相關經驗)。在GPU最火的前兩年投身進去,兩年后深知自己搞不定GPU的架構及設計細節,退而求其次,去做了AI芯片的架構師。
芯片行業發展到現在這個階段,享受了很多光環,也承受了很多非議。但不可否認,現階段,它依然是科班畢業的打工人最值得選的方向,沒有之一。
作為一名設計工程師,在接觸到越來越多的業內人士之后,會發現多數人都在學習中成長,很少有人愿意在一個細分方向上數年如一日的做,安于現狀。大部分人都在努力的嘗試新東西,承擔新的角色。
芯片人,最為核心的競爭力不是學歷,也不是所謂的資歷,而是學習能力、自驅力以及一絲不茍認真做事的態度。
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原文標題:芯片設計,哪些方向值得投身?
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