當(dāng)掌舵者們齊聚一堂，交流想法，探討未來的可能性，不同的觀點(diǎn)相互碰撞，新的創(chuàng)意和解決方案便由此誕生，為整個(gè)行業(yè)掀起變革。

在今年于美國硅谷舉辦的 CadenceLIVE Silicon Valley 2023 用戶大會(huì)的生成式 AI 小組討論會(huì)上，幾位與會(huì)者便借此機(jī)會(huì)暢所欲言，碰撞出了思想的火花。此次小組討論共分為四個(gè)部分，本文是該系列文章中的第二篇。

在本系列第一篇文章《一場(chǎng)產(chǎn)品開發(fā)和用戶體驗(yàn)的雙重變革》中，我們介紹了小組討論中各方的觀點(diǎn)：將生成式 AI 功能集成到 EDA 工具中將如何革新芯片設(shè)計(jì)。

對(duì)此，來自 TECHnalysis Research 的主持人 Bob O’Donnell 指出：

“如果ChatGPT 在某處產(chǎn)生了‘幻覺（Hallucination）’，也許再人工檢查一遍就萬事大吉。但若 ChatGPT 對(duì)一個(gè)電路的組成要素產(chǎn)生了幻覺，問題就大了?！?/p>

基于此，Bob 提出了第二個(gè)問題 ：

“生成式 AI 能夠處理哪些可能的錯(cuò)誤，這將對(duì)芯片開發(fā)有何影響？”

以下為小組各方代表的回答總結(jié)。

1. AI的應(yīng)用與概率有關(guān)

Cadence 公司

我們認(rèn)為這依舊屬于概率 (Probability) 的問題。AI 在很多情況下能夠顯著提升生產(chǎn)力。例如，AI 可以優(yōu)化布局布線工具的設(shè)置，改善功率、性能和面積 (PPA)，但不建議用它進(jìn)行邏輯門綜合，因?yàn)?AI 沒辦法實(shí)現(xiàn)高達(dá)90%的準(zhǔn)確度。另一個(gè)用例是，AI 還可以輔助分析錯(cuò)誤的根本原因?？偟膩碚f，AI 在入門級(jí)應(yīng)用的適用范圍很廣。

另外，IP 這一點(diǎn)值得深入討論。在訓(xùn)練模型上，使用公開可用的數(shù)據(jù)，還是某個(gè) IP 的專有知識(shí)或數(shù)據(jù)觀點(diǎn)，這二者有很大的區(qū)別。有兩個(gè)方面需要考慮。首先，可以提供經(jīng)過部分或初級(jí)訓(xùn)練的技術(shù)，讓客戶根據(jù)自己的需求和專有信息，進(jìn)一步訓(xùn)練。這種方法可以讓客戶掌握訓(xùn)練知識(shí)，有效滿足他們的特定用例和操作需求。

數(shù)據(jù)依靠工具的運(yùn)行逐漸積累，Cadence 目前將數(shù)據(jù)匯總在 AI 驅(qū)動(dòng)的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái) Cadence JedAI Platform 中，為客戶提供有價(jià)值的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。我們開發(fā)了多個(gè)內(nèi)部測(cè)試用例和設(shè)計(jì)，用于產(chǎn)品開發(fā)和完善。我們使用內(nèi)部的工具套件，進(jìn)行內(nèi)部測(cè)試和算法優(yōu)化。利用內(nèi)部工具，再加上生態(tài)系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)，Cadence 能夠預(yù)先訓(xùn)練默認(rèn)的 AI 系統(tǒng)，將其作為 1.0 版提供給客戶。在此基礎(chǔ)之上，客戶可以根據(jù)自己的具體需求不斷構(gòu)建和完善成自己的版本。

Cadence 已推出新一代 AI 驅(qū)動(dòng)的 OrCAD X 平臺(tái)，支持 Cadence OnCloud，助力 PCB 設(shè)計(jì)速度提速5倍！快來點(diǎn)擊下方視頻，一探究竟！

2. 大語言模型在數(shù)據(jù)分析上獨(dú)具優(yōu)勢(shì)

Cisco 公司

大型語言模型 (large language models，即 LLM) 提供了獨(dú)特的機(jī)會(huì)，能夠以不同的方式分析數(shù)據(jù)。它們不僅可以勝任與語言相關(guān)的任務(wù)，還能夠從大型數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)、抽象和內(nèi)部語法，從而提供有價(jià)值的觀點(diǎn)和推理結(jié)果。

雖然 GPT-4 可能無法直接用于芯片數(shù)據(jù)庫或其他非語言環(huán)境，但大型數(shù)據(jù)集訓(xùn)練這種模式，可以讓 AI 模型有能力理解并捕獲從語法到敘事的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。這種理解能力可用于構(gòu)建大型序列、二維或高維模型，讓它們具備高度可預(yù)測(cè)性，并有助于根據(jù)特定數(shù)據(jù)特征去進(jìn)行推理。因此，大型模型的應(yīng)用價(jià)值不僅僅局限于語言本身。

3. AI 擅長(zhǎng)推理結(jié)果與表現(xiàn)形式

加州大學(xué)伯克利分校

機(jī)器學(xué)習(xí)工具讓我們可以理解數(shù)據(jù)集內(nèi)的映射過程，發(fā)現(xiàn)其中的結(jié)構(gòu)和表現(xiàn)方式。比如說，我們很難摸清楚某個(gè)畫家創(chuàng)作的方法和過程。但是，借助機(jī)器學(xué)習(xí)工具，我們有可能通過分析作品數(shù)據(jù)，來呈現(xiàn)復(fù)雜的繪制過程，這正關(guān)乎推理結(jié)構(gòu)和表現(xiàn)形式。

有趣的是，如果可以訪問足夠廣泛的語料庫，無論是內(nèi)部語料庫，還是（理想情況下）涵蓋全世界語言的語料庫，就可以實(shí)現(xiàn)超線性學(xué)習(xí)。換言之，AI 可以融合最出色的人類創(chuàng)意，媲美頂級(jí)設(shè)計(jì)人員，生成水平相近的芯片設(shè)計(jì)。盡管有關(guān)知識(shí)產(chǎn)權(quán)還尚存顧慮，但這方面的潛力是巨大的。

4. AI 成功應(yīng)用于五種數(shù)據(jù)類型

Meta 公司

到目前為止，AI 最成功的應(yīng)用集中于五種數(shù)據(jù)類型：文本、圖像、視頻、聲音和代碼。如果客戶的應(yīng)用基于這幾種，那么 AI 成功的可能性就大大提高。只要證實(shí)了結(jié)果，即使驗(yàn)證不是很詳細(xì)，方向上也不會(huì)出什么岔子。比如說，修改電路時(shí)，使用可以快速評(píng)估等效是否存在的等效檢查工具是非常有價(jià)值的；即使10次結(jié)果里對(duì)了1次，也無可厚非。

但如果是處理不同的數(shù)據(jù)或涉及到物理方面，就必須考慮采用遷移學(xué)習(xí)。即使一些物理效應(yīng)可以用文本描述，但如果向ChatGPT提出一個(gè)物理問題，它很可能會(huì)給出錯(cuò)誤的回答，因?yàn)檫@需要使用物理模型。

我們預(yù)計(jì)，未來兩年內(nèi)將出現(xiàn)更多驗(yàn)證技術(shù)，用來評(píng)估生成式 AI 在 EDA 領(lǐng)域之內(nèi)或之外的使用效果。這一范疇將不僅限于 EDA ，而是拓展到各種技術(shù)堆棧層，成為一種普遍趨勢(shì)。

5. AI 可以帶來前所未有的改變

Cadence 公司

AI 其實(shí)能夠使競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境更加公平，篩選出真正經(jīng)驗(yàn)豐富以及更有才能的人。與經(jīng)驗(yàn)少的人相比，經(jīng)驗(yàn)豐富的人懂得如何利用 AI 來提升認(rèn)知，從而真正提升自己的水準(zhǔn)。他們會(huì)關(guān)注到以往那些難以發(fā)現(xiàn)的復(fù)雜問題，或探索新的設(shè)計(jì)架構(gòu)。經(jīng)驗(yàn)豐富的人最終會(huì)借助 AI 這一利器，上升到新的高度和水平，達(dá)到質(zhì)變。在未來，我們將與現(xiàn)在大有不同——以 AI 為工具，獲得新的啟蒙，重塑自我。

但 AI 不會(huì)取代人類。相反，AI 將增強(qiáng)人類的能力，讓我們做出有意義的進(jìn)步。AI 可以讓我們創(chuàng)造出以前無法制造的芯片，達(dá)到前所未有的性能水平和可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。AI 相當(dāng)于是催化劑，為人類賦能，讓我們能夠完成以前無法企及的任務(wù)，取得突破性的進(jìn)步。

6. AI 模型助力工程設(shè)計(jì)格局的完善

Arm 公司

AI 模型可以讓當(dāng)前的工程設(shè)計(jì)格局不斷完善。這些工具將專注于優(yōu)化設(shè)計(jì)周期，實(shí)現(xiàn)高效分析，并基于特定的指標(biāo)有效衡量成功結(jié)果。設(shè)計(jì)通常通過布局布線來實(shí)現(xiàn)，以此考慮改善 PPA，但現(xiàn)在還需要考慮其他方面。

利用微架構(gòu)方面的知識(shí)，我們現(xiàn)在可以探索各種技術(shù)，如存儲(chǔ)器放置和蝶式連接，這是單憑演算法無法捕獲的。我們要關(guān)注來自數(shù)據(jù)庫的線長(zhǎng)和其他指標(biāo)，確保實(shí)現(xiàn)最佳結(jié)果。雖然機(jī)器學(xué)習(xí)重視了 PPA 的幾個(gè)關(guān)鍵方面，但它無法保證實(shí)現(xiàn)最佳結(jié)果，因?yàn)檫€需要確定最佳內(nèi)存延遲、連接性和其他參數(shù)，而這需要更多分析。

這些工具將提供更大的靈活性，幫助我們開發(fā)新的分析方法，并基于特定的標(biāo)準(zhǔn)來衡量成功。設(shè)計(jì)互連連接器和 CPU 面臨的挑戰(zhàn)是截然不同的，訓(xùn)練 AI 來理解這些挑戰(zhàn)不僅僅是比較性能指標(biāo)那么簡(jiǎn)單。

本文的討論就此結(jié)束。下一個(gè)問題是：

“基于生成式人工智能的工具能否啟發(fā)感興趣的人從事電路或芯片設(shè)計(jì)，進(jìn)而解決業(yè)內(nèi)的人才短缺問題？”

此外，“這些工具是否有助于打造多種多樣的芯片，擴(kuò)大芯片設(shè)計(jì)的可能性？”

在之后的文章中我們將繼續(xù)討論。