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電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/周凱揚(yáng)）盡管制造工藝的推進(jìn)速度已經(jīng)放緩，芯片設(shè)計(jì)的復(fù)雜程度依然絲毫不減，對(duì)于芯片設(shè)計(jì)者來(lái)說(shuō)，在這樣一個(gè)AI驅(qū)動(dòng)的時(shí)代下，如果不能將AI為自己所用，無(wú)疑會(huì)讓自己乃至整個(gè)設(shè)計(jì)項(xiàng)目的效率停滯不前。雖說(shuō)大家都已經(jīng)察覺(jué)到AI開(kāi)始滲透進(jìn)EDA工具中，那么現(xiàn)階段的AI，究竟能解決哪些設(shè)計(jì)上的挑戰(zhàn)呢？

驗(yàn)證

驗(yàn)證是芯片設(shè)計(jì)中最大的挑戰(zhàn)之一，我們已經(jīng)見(jiàn)識(shí)過(guò)了價(jià)格高昂的專(zhuān)用驗(yàn)證硬件，以及驗(yàn)證上云的潮流，這些都足以說(shuō)明驗(yàn)證是芯片設(shè)計(jì)中一個(gè)多么耗費(fèi)資源的過(guò)程，這里指代的也不僅僅是硬件計(jì)算資源，還有時(shí)間資源。驗(yàn)證所耗時(shí)間甚至可能高過(guò)其他流程，這些年諸多芯片開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)中的驗(yàn)證工程師人數(shù)也在逐漸增長(zhǎng)，增速甚至已經(jīng)超過(guò)了設(shè)計(jì)工程師，然而業(yè)內(nèi)卻很少有人去優(yōu)化驗(yàn)證這個(gè)流程。

Verisium驗(yàn)證平臺(tái) / CadenceAI的出現(xiàn)終于讓這個(gè)缺口出現(xiàn)了松動(dòng)，不少?gòu)S商都開(kāi)始利用AI去優(yōu)化驗(yàn)證這一流程，比如通過(guò)覆蓋率預(yù)測(cè)和激勵(lì)優(yōu)化來(lái)加速覆蓋率達(dá)標(biāo)。Cadence也在今年發(fā)布了Verisium AI驅(qū)動(dòng)驗(yàn)證平臺(tái)，根據(jù)Cadence的說(shuō)法，Verisium 的出現(xiàn)意味著SoC驗(yàn)證從單運(yùn)行單引擎算法，轉(zhuǎn)向了由AI和大數(shù)據(jù)輔助的多運(yùn)行多引擎算法，從而減少了調(diào)試周轉(zhuǎn)時(shí)間、提高了調(diào)試效率，還會(huì)自動(dòng)對(duì)失敗測(cè)試案例分類(lèi)，減少人為分析的工作量。

模擬設(shè)計(jì)自動(dòng)化

相對(duì)數(shù)字IC設(shè)計(jì)來(lái)說(shuō)，模擬IC的設(shè)計(jì)顯然在自動(dòng)化程度上還是差了不少的。在數(shù)字電路的設(shè)計(jì)過(guò)程中，整個(gè)流程的自由度是在逐級(jí)降低的。模擬電路設(shè)計(jì)雖然也是如此，但其下降幅度還是不比數(shù)字電路設(shè)計(jì)的，尤其是在布局布線(xiàn)和驗(yàn)證上，所以自動(dòng)化一直沒(méi)有提上日程，現(xiàn)階段大部分模擬電路設(shè)計(jì)主要還是取決于設(shè)計(jì)者本身的直覺(jué)、技能和經(jīng)驗(yàn)。有了AI的幫助后，EDA工具在大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練下給出了先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，使得模擬電路的布局布線(xiàn)有了更高效的自動(dòng)化流程，尤其是在約束提取和生成，布局優(yōu)化上，模擬電路的優(yōu)化和生成及仿真驗(yàn)證也可以在AI驅(qū)動(dòng)下獲得提速。如此一來(lái)，每個(gè)模擬電路設(shè)計(jì)的迭代數(shù)量會(huì)進(jìn)一步減少，芯片的上市周期也隨之縮短。

系統(tǒng)集成

近幾年流行起來(lái)的UCIe、Chiplet、3D封裝等，其實(shí)都是一個(gè)系統(tǒng)集成的概念。以此引入的設(shè)計(jì)與制造優(yōu)化方案也受到了持續(xù)關(guān)注，比如DTCO等。如何集成更多的晶體管、更多的內(nèi)存以及邏輯+內(nèi)存集成，還有最后軟件聯(lián)合硬件的熱管理等，都是系統(tǒng)集成需要考慮的問(wèn)題。

DSO.ai在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)中心 CPU上的表現(xiàn) / 新思那么AI該如何從系統(tǒng)集成上進(jìn)行優(yōu)化呢？答案就是提供一個(gè)更高效探索設(shè)計(jì)空間的路線(xiàn)，能夠給出預(yù)測(cè)模型和更快的實(shí)現(xiàn)方式，例如新思的DSO.ai和Fusion Complier，就提供了完備的AI設(shè)計(jì)方案，以求實(shí)現(xiàn)更好的PPA和更快的設(shè)計(jì)驗(yàn)收。據(jù)了解，新思的這些方案最近在臺(tái)積電的N3E工藝上得到了驗(yàn)證，為高性能計(jì)算、AI和移動(dòng)設(shè)備等計(jì)算密集負(fù)載提供了增強(qiáng)的功耗、性能和良率。

寫(xiě)在最后

其實(shí)一旦芯片設(shè)計(jì)進(jìn)入AI輔助的時(shí)代，也對(duì)設(shè)計(jì)工程師們提出了相應(yīng)的更高要求，因?yàn)椴簧俚图?jí)設(shè)計(jì)問(wèn)題已經(jīng)被AI預(yù)測(cè)、優(yōu)化和生成給解決了。設(shè)計(jì)工程師們需要在更高層級(jí)的設(shè)計(jì)上實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新，比如系統(tǒng)/軟件聯(lián)合優(yōu)化等等，這樣自己才不會(huì)被“優(yōu)化”掉。設(shè)計(jì)工程師們的專(zhuān)業(yè)技能，未來(lái)也會(huì)更加趨向于數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的技能，而數(shù)據(jù)科學(xué)家們也說(shuō)不定會(huì)因此獲得搶設(shè)計(jì)工程師飯碗的機(jī)會(huì)。

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警惕！德州儀器：芯片需求疲軟，正從消費(fèi)電子蔓延至工業(yè)領(lǐng)域！

原文標(biāo)題：放心交給AI解決的芯片設(shè)計(jì)痛點(diǎn)

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