用于芯片設(shè)計(jì)的人工智能可能是未來(lái)芯片創(chuàng)新的關(guān)鍵

芯片行業(yè)的資深人士已經(jīng)習(xí)慣了半導(dǎo)體供需的周期性，但持續(xù)的芯片短缺對(duì)許多人來(lái)說(shuō)尤其困難。供應(yīng)鏈中斷可能會(huì)在未來(lái)幾年持續(xù)存在，半導(dǎo)體行業(yè)不太可能恢復(fù)到舊常態(tài)。

然而，一場(chǎng)更緊迫的危機(jī)即將來(lái)臨，這將把半導(dǎo)體行業(yè)帶到下一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)：除非我們優(yōu)化芯片設(shè)計(jì)流程，否則工程吞吐量的缺乏將繼續(xù)存在。

持續(xù)的芯片短缺似乎是由于相對(duì)短期的經(jīng)濟(jì)因素。但是，如果我們開(kāi)始以不同的方式思考芯片設(shè)計(jì)，它可能會(huì)為芯片生產(chǎn)的進(jìn)步提供新的機(jī)會(huì)。半導(dǎo)體設(shè)計(jì)的中斷當(dāng)然不會(huì)引發(fā)全球芯片短缺，但它正在盡其所能加劇危機(jī)。

人才危機(jī)

供需經(jīng)濟(jì)學(xué)表明，當(dāng)出現(xiàn)供應(yīng)短缺時(shí)，需求將迅速推動(dòng)新的投資以填補(bǔ)供應(yīng)缺口。為什么當(dāng)前的供應(yīng)危機(jī)不是這種情況？

部分原因是每個(gè)芯片都針對(duì)制造工藝的規(guī)格進(jìn)行了專門設(shè)計(jì)和優(yōu)化。用于在基板上產(chǎn)生圖案的光掩模非常堅(jiān)硬，不能輕易地重新設(shè)計(jì)以適應(yīng)不同的規(guī)格。想想模擬黑膠唱片：一旦將音樂(lè)刻在漆盤上，您就無(wú)法修改黑膠唱片來(lái)播放不同的曲調(diào)。

為多個(gè)目標(biāo)過(guò)程優(yōu)化設(shè)計(jì)所涉及的努力至少是不經(jīng)濟(jì)的，實(shí)際上是不可行的。原因是它不僅需要將設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)中的勞動(dòng)力增加一倍，而且還需要獲得專業(yè)知識(shí)。這是芯片行業(yè)正在碰壁的地方。

技術(shù)人才的嚴(yán)重短缺正在趕上芯片行業(yè)及其所驅(qū)動(dòng)的一切，而人手不足的團(tuán)隊(duì)則面臨著更加復(fù)雜的挑戰(zhàn)。從移動(dòng)設(shè)備、家用電器和汽車到制造商用來(lái)制造這些機(jī)器的工業(yè)設(shè)備，在我們的日常生活中看似實(shí)現(xiàn)一切的芯片正在變得越來(lái)越復(fù)雜。

這些不斷進(jìn)步的技術(shù)給芯片設(shè)計(jì)人員帶來(lái)了越來(lái)越大的壓力，要求他們跟上消費(fèi)者、市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)者、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)和利益相關(guān)者的需求，從而擴(kuò)大了制造商生產(chǎn)產(chǎn)品和生產(chǎn)速度的極限。摩爾定律的預(yù)測(cè)潛伏著，一種新的基于人工智能的方法可能是避免清算所需要的。

用于芯片優(yōu)化的人工智能

人工智能正在推動(dòng)自動(dòng)駕駛汽車和智能設(shè)備等新技術(shù)領(lǐng)域。許多這些人工智能驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序需要耗電和復(fù)雜的芯片。設(shè)計(jì)這些設(shè)備所需的研究、實(shí)驗(yàn)和管理水平超過(guò)了人類的能力。

隨著客戶不斷發(fā)現(xiàn)工程團(tuán)隊(duì)超負(fù)荷和資源不足的情況，我們必須找到方法讓他們擺脫人工智能可以處理的任務(wù)。

工程師們繼續(xù)開(kāi)發(fā)基于人工智能的工具，獨(dú)立運(yùn)行，分析巨大的數(shù)據(jù)流并從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。這些開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛汽車、智能設(shè)備和復(fù)雜統(tǒng)計(jì)計(jì)算的工程師，使用機(jī)器學(xué)習(xí)以閃電般的速度處理數(shù)據(jù)，現(xiàn)在正依賴于他們生產(chǎn)的技術(shù)：這是自主設(shè)計(jì)芯片的曙光。自主芯片設(shè)計(jì)可以消除工程團(tuán)隊(duì)的一些壓力并最大限度地提高生產(chǎn)力。

將芯片設(shè)計(jì)從手動(dòng)流程轉(zhuǎn)變?yōu)樽詣?dòng)化流程并不是一個(gè)新概念。自 1980 年代以來(lái)，工程師一直使用軟件工具來(lái)部署自動(dòng)化和改進(jìn)芯片設(shè)計(jì)。EDA 工具是現(xiàn)代芯片設(shè)計(jì)的必需品，但對(duì)更大更好技術(shù)的需求——這反過(guò)來(lái)又需要更大更好的芯片——繼續(xù)增長(zhǎng)。設(shè)計(jì)工程師正在學(xué)習(xí)人工智能可以幫助他們滿足這一需求。

以數(shù)字實(shí)現(xiàn)為例，這是IC 設(shè)計(jì)過(guò)程中最復(fù)雜的方面之一。布局布線工具大多保持了先進(jìn)技術(shù)的步伐，確定邏輯和 IP 塊的放置位置以及如何布線走線和互連。

布局布線工具的輸入涉及潛在解決方案的巨大搜索空間。這些跨越功能（宏觀架構(gòu)）、形式（微觀架構(gòu)）和適合（硅技術(shù)）。手動(dòng)處理和分析所有這些數(shù)據(jù)需要大量的時(shí)間和資源。人工智能技術(shù)可以通過(guò)發(fā)現(xiàn)優(yōu)化設(shè)計(jì)的新方法來(lái)顯著減少負(fù)載。

一種方法是實(shí)施設(shè)計(jì)空間優(yōu)化 (DSO)，這是一種利用 ML 評(píng)估芯片以改進(jìn)設(shè)計(jì)解決方案的模型。在 DSO 之前，人類工程師將使用設(shè)計(jì)空間探索，即手動(dòng)梳理來(lái)自各種輸入的數(shù) TB 數(shù)據(jù)的過(guò)程。

這種手動(dòng)工作很費(fèi)力，需要進(jìn)行詳盡的實(shí)驗(yàn)，通常會(huì)受到人為限制的阻礙。數(shù)據(jù)可用于優(yōu)化設(shè)計(jì)，但對(duì)于工程師而言，數(shù)據(jù)太多且太復(fù)雜，無(wú)法處理。工程師最終對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)以使其更易于管理，從而限制了設(shè)計(jì)潛力。

AI 可以使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)生成穩(wěn)健的優(yōu)化并持續(xù)分析結(jié)果，以比人類設(shè)計(jì)師高得多的速度進(jìn)一步增強(qiáng)。隨著 AI 從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)并擴(kuò)展其能力，它成為工程團(tuán)隊(duì)的催化劑，用于滿足功率、性能和PPA 目標(biāo)的早期流片。

人工智能正在成為工程師的理想助手，能夠完成任務(wù)、生成和分析設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)，并產(chǎn)生比人類更快的結(jié)果。這讓工程師可以將更多時(shí)間用于增值工作、提高芯片效率、發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤和差異化設(shè)計(jì)。利用人工智能，設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)還可以專注于減少功率泄漏和提高芯片性能。

人工智能的實(shí)施已經(jīng)開(kāi)始，導(dǎo)致創(chuàng)紀(jì)錄的設(shè)計(jì)生產(chǎn)力。由于人工智能，通常需要整個(gè)團(tuán)隊(duì)幾個(gè)月才能完成的任務(wù)，單個(gè)工程師可以在幾周內(nèi)完成。

科幻小說(shuō)？好吧，三星已經(jīng)宣布了在 Synopsys 的基于 AI 的系統(tǒng) DSO.ai 的幫助下由 AI 設(shè)計(jì)的芯片。日本的瑞薩電子還使用人工智能工具實(shí)現(xiàn)了以前無(wú)法實(shí)現(xiàn)的 PPA，提前數(shù)周滿足時(shí)間限制，同時(shí)將最大頻率提高數(shù)百兆赫茲。

人工智能不僅可以提高速度。一家北美集成設(shè)備制造商通過(guò)用 AI 工具代替手動(dòng)方法，在短短幾周內(nèi)就將 SoC 級(jí)別的總功率提高了 10%。

這讓我們回到了芯片短缺問(wèn)題。如果人工智能能夠幫助彌合生產(chǎn)力差距，讓設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)不僅針對(duì)不同的市場(chǎng)需求，而且針對(duì)不同的工藝技術(shù)優(yōu)化內(nèi)容，會(huì)怎樣？今天的剛性光掩模能否很容易被人工智能重新定位，以滿足同樣由人工智能應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)全球經(jīng)濟(jì)的需求？訓(xùn)練有素的 AI 助手能否像將唱片轉(zhuǎn)化為多軌數(shù)字媒體一樣重新制作創(chuàng)意硅內(nèi)容？

小型和大型公司的潛在好處包括降低勞動(dòng)力需求。人工智能還解決了不斷增長(zhǎng)的芯片設(shè)計(jì)需求和普遍的人才短缺問(wèn)題。隨著自動(dòng)化的普及，我們?cè)絹?lái)越愿意將隱喻和有形的鑰匙交給人工智能。有點(diǎn)詩(shī)意的對(duì)稱，用于芯片設(shè)計(jì)的人工智能可能是未來(lái)芯片創(chuàng)新的關(guān)鍵。