芯行紀科技有限公司（以下簡稱“芯行紀”）資深業(yè)務總監(jiān)陶然受邀出席中國集成電路設計業(yè)2022年會暨廈門集成電路產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展高峰論壇（ICCAD 2022）并發(fā)表演講，著重分享了在EDA領域用機器學習技術能夠帶來的變革性進展，以及詳細的相關技術創(chuàng)新點和在實際應用中的精彩表現(xiàn)。

演講實錄（內容為節(jié)選）

芯行紀在今年8月份推出了自主研發(fā)的首款智能化的EDA軟件AmazeFP。在大家看來可能它就是一個做自動floorplan的工具，但是實際上它內部包含的技術遠遠不只是floorplan這么簡單。

首先它是一個machine-learning-driven的工具，具備AI的預測功能。另外，它除了完成floorplan的功能性以外，還包含了global placement的引擎和global routing的引擎，所以它可以更好地預測timing、power和congestion。通過這樣的軟件，用戶可以非常容易的自動化地得到類似于有經(jīng)驗的工程師手動擺放出來的floorplan結果。

大家都知道floorplan其實是整個數(shù)字后端流程的第一步，也是非常重要的一步，因為floorplan的質量會影響到我們芯片的PPA最終能夠達到的高度。因此數(shù)字芯片設計公司往往都會用它最有經(jīng)驗的人來做floorplan工作。而現(xiàn)在我們將可以通過AmazeFP自動完成這一工作。如果芯片設計公司沒有那么多有經(jīng)驗的工程師，那它完全就可以通過AmazeFP自動產(chǎn)生得到比擬甚至超過有經(jīng)驗工程師擺放出來的floorplan。如果設計公司已經(jīng)有一些非常資深的工程師，AmazeFP也可以把他們從繁瑣的手動調整、探索的工作中解放出來，讓他們把精力花在更有明確性的選擇方案和其他更多有創(chuàng)造性的工作上，AmazeFP工具的一大意義就在于此。

另外，圖形界面是我們產(chǎn)品的一個亮點，所有見過這個圖形界面的客戶都跟我們反饋說，這個界面和現(xiàn)在主流的工具比較起來要漂亮非常多，這也說明我們的研發(fā)不光是想在內核上做一個引領者，我們也是“外貌協(xié)會”的，在外觀上也要做一個引領者。這個外觀除了好看以外，還具備好用（easy-of-use）的特性，這樣才能做到內外兼修。

接下來再給大家分享AmazeFP在實際應用中的一些成績。

首先大家可以看一下這個例子，這是一個GPU的design。大家可以看到左邊的這幅圖是有經(jīng)驗的工程師手動擺放出來的floorplan，右邊這幅圖是AmazeFP自動擺放出來的。做過后端設計的人應該都很清楚，像這樣的floorplan，基本上需要一個有經(jīng)驗的工程師花費一周左右的時間，而AmazeFP只需要兩個小時就能完成，這大幅度提高了工作效率。

另外很有意思的一點，是工程師和AmazeFP工具的一些選擇其實在有些地方是非常相似的，比如說大家看到的紅色的這些block，不管是工程師還是AmazeFP，都傾向于把它放在右上角，深藍色的部分都傾向于放在右下角，所以說工具和工程師其實對某些地方的認知是非常一致的，但在其他一些地方工具采取的解決方案跟我們工程師不一樣。

大家都知道一個GPU的設計，一般來說它的時序比較容易滿足，而因為它規(guī)模比較大，runtime比較長，另外繞線資源會比較緊張，所以它最大的問題應該是congestion。從AmazeFP通過machine learning預測自動擺放的floorplan來看，繞線后的total DRC會有非常大的減少。

接下來是一個CPU的例子。大家對CPU所追求的就是更好的PPA，消費類電子的公司會把CPU的PPA看成是非常重要的一個指標，因為它可能直接關系到產(chǎn)品面市時候的市場定位和定價，所以大家都會把資源重用在CPU core的hardening上。

我們可以看到這個實例中，左邊上面是有經(jīng)驗的工程師手動擺放出來的floorplan，一般有經(jīng)驗的工程師可能需要1~2周時間，經(jīng)過大約十幾二十輪的迭代，才可以最終定下來這樣的floorplan。而AmazeFP自動擺放花費的時間大概在50分鐘左右，就可以實現(xiàn)同樣的PPA效果，甚至更好。

大家可以感受一下我們工程師和工具自動擺放 floorplan的差異性在哪里。對比看一下上下兩個floorplan，兩個floorplan里靠左邊的綠色和黃色的block，工程師和AmazeFP選擇是類似的，但是有些地方很明顯不同。大家可以看到上面這個floorplan右上角的位置，一看就是我們人為手動的選擇，為什么？因為這一組block肯定是相同類型的，通過我們的直覺，肯定是把它們放在一起，因為它的連接關系、timing path肯定強相關，放在一起肯定是沒錯，這樣擺放也符合人的審美。但是這樣做會不會是最好的選擇呢？不見得。

我們可以看一下AmazeFP的選擇是怎樣的。工具把這一組同一類型的block拆成了左右的兩個分布，很明顯這個是機器的選擇，因為它不在乎人類審美的要求，它完全是從數(shù)學上去尋找一個最優(yōu)解。從最終的結果我們可以看到，工具的選擇對PPA會更好，我們基于工具自動擺放出來的floorplan，可以得到更好的timing和power。

接下來這個design也是CPU core，是RISC-V的。這個相對來說簡單一點，通過有經(jīng)驗的工程師擺放差不多要一周多的時間，AmazeFP二十幾分鐘就可以完成。

從分組上看，工程師和AmazeFP的分組幾乎一樣，但是擺放的位置差不多旋轉了180度?；谶@樣的調整之后，我們可以看到auto floorplan出來的結果在timing和power上面也都有明顯的改善。

除了剛才提到的這些high performance core之外，我們其實在一些其它類型的block上也進行了嘗試，大家可以看到無一例外的PPA都會有明顯的改善，并且在設計時間上會有大幅度的節(jié)省。

除了用機器學習可以得到更好的PPA和更快的runtime之外，我們還可以利用機器學習去預測繞線。因為在做floorplan的時候，其實很多后續(xù)的信息都是不完整的，所以說我們可以通過machine learning做一個預測，預估后面繞線的實際結果。大家可以看到這兩個floorplan，很明顯地，AmazeFP出來的結果中，繞線的問題會得到明顯改善。

通過以上案例，我們想讓各位知道，機器學習技術和EDA工具結合以后產(chǎn)生了巨大的威力，芯行紀作為一個專注數(shù)字后端技術的EDA公司，期望在人工智能技術和云技術上面能夠做出更多的嘗試并取得成績。我們從最初規(guī)劃工具時，在做最底層的軟件架構的時候，就開始考慮了這些方向，并從第一行代碼開始，我們就在執(zhí)行這些想法，現(xiàn)在我們看見了很好的結果。

未來的一到兩年內，大家會陸續(xù)看到更多Amaze系列的產(chǎn)品問世，我們也希望通過有AI和Cloud技術加持的產(chǎn)品，能夠讓大家眼前一亮。作為一家國內的EDA公司，我們希望并積極地會與IC設計公司和foundry進行更深入的合作，為集成電路事業(yè)貢獻自己的一份力量。

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審核編輯：湯梓紅