電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(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)計的復(fù)雜程度依然絲毫不減,對于芯片設(shè)計者來說,在這樣一個AI驅(qū)動的時代下,如果不能將AI為自己所用,無疑會讓自己乃至整個設(shè)計項目的效率停滯不前。雖說大家都已經(jīng)察覺到AI開始滲透進(jìn)EDA工具中,那么現(xiàn)階段的AI,究竟能解決哪些設(shè)計上的挑戰(zhàn)呢?
驗(yàn)證
驗(yàn)證是芯片設(shè)計中最大的挑戰(zhàn)之一,我們已經(jīng)見識過了價格高昂的專用驗(yàn)證硬件,以及驗(yàn)證上云的潮流,這些都足以說明驗(yàn)證是芯片設(shè)計中一個多么耗費(fèi)資源的過程,這里指代的也不僅僅是硬件計算資源,還有時間資源。驗(yàn)證所耗時間甚至可能高過其他流程,這些年諸多芯片開發(fā)團(tuán)隊中的驗(yàn)證工程師人數(shù)也在逐漸增長,增速甚至已經(jīng)超過了設(shè)計工程師,然而業(yè)內(nèi)卻很少有人去優(yōu)化驗(yàn)證這個流程。
Verisium驗(yàn)證平臺 / Cadence
AI的出現(xiàn)終于讓這個缺口出現(xiàn)了松動,不少廠商都開始利用AI去優(yōu)化驗(yàn)證這一流程,比如通過覆蓋率預(yù)測和激勵優(yōu)化來加速覆蓋率達(dá)標(biāo)。Cadence也在今年發(fā)布了Verisium AI驅(qū)動驗(yàn)證平臺,根據(jù)Cadence的說法,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)時間、提高了調(diào)試效率,還會自動對失敗測試案例分類,減少人為分析的工作量。
模擬設(shè)計自動化
相對數(shù)字IC設(shè)計來說,模擬IC的設(shè)計顯然在自動化程度上還是差了不少的。在數(shù)字電路的設(shè)計過程中,整個流程的自由度是在逐級降低的。模擬電路設(shè)計雖然也是如此,但其下降幅度還是不比數(shù)字電路設(shè)計的,尤其是在布局布線和驗(yàn)證上,所以自動化一直沒有提上日程,現(xiàn)階段大部分模擬電路設(shè)計主要還是取決于設(shè)計者本身的直覺、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有了更高效的自動化流程,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)動下獲得提速。如此一來,每個模擬電路設(shè)計的迭代數(shù)量會進(jìn)一步減少,芯片的上市周期也隨之縮短。
系統(tǒng)集成
近幾年流行起來的UCIe、Chiplet、3D封裝等,其實(shí)都是一個系統(tǒng)集成的概念。以此引入的設(shè)計與制造優(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)集成需要考慮的問題。
那么AI該如何從系統(tǒng)集成上進(jìn)行優(yōu)化呢?答案就是提供一個更高效探索設(shè)計空間的路線,能夠給出預(yù)測模型和更快的實(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)計方案,以求實(shí)現(xiàn)更好的PPA和更快的設(shè)計驗(yàn)收。據(jù)了解,新思的這些方案最近在臺積電的N3E工藝上得到了驗(yàn)證,為高性能計算、AI和移動設(shè)備等計算密集負(fù)載提供了增強(qiáng)的功耗、性能和良率。
寫在最后
其實(shí)一旦芯片設(shè)計進(jìn)入AI輔助的時代,也對設(shè)計工程師們提出了相應(yīng)的更高要求,因?yàn)椴簧俚图壴O(shè)計問題已經(jīng)被AI預(yù)測、優(yōu)化和生成給解決了。設(shè)計工程師們需要在更高層級的設(shè)計上實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新,比如系統(tǒng)/軟件聯(lián)合優(yōu)化等等,這樣自己才不會被“優(yōu)化”掉。設(shè)計工程師們的專業(yè)技能,未來也會更加趨向于數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的技能,而數(shù)據(jù)科學(xué)家們也說不定會因此獲得搶設(shè)計工程師飯碗的機(jī)會。
驗(yàn)證
驗(yàn)證是芯片設(shè)計中最大的挑戰(zhàn)之一,我們已經(jīng)見識過了價格高昂的專用驗(yàn)證硬件,以及驗(yàn)證上云的潮流,這些都足以說明驗(yàn)證是芯片設(shè)計中一個多么耗費(fèi)資源的過程,這里指代的也不僅僅是硬件計算資源,還有時間資源。驗(yàn)證所耗時間甚至可能高過其他流程,這些年諸多芯片開發(fā)團(tuán)隊中的驗(yàn)證工程師人數(shù)也在逐漸增長,增速甚至已經(jīng)超過了設(shè)計工程師,然而業(yè)內(nèi)卻很少有人去優(yōu)化驗(yàn)證這個流程。
Verisium驗(yàn)證平臺 / Cadence
AI的出現(xiàn)終于讓這個缺口出現(xiàn)了松動,不少廠商都開始利用AI去優(yōu)化驗(yàn)證這一流程,比如通過覆蓋率預(yù)測和激勵優(yōu)化來加速覆蓋率達(dá)標(biāo)。Cadence也在今年發(fā)布了Verisium AI驅(qū)動驗(yàn)證平臺,根據(jù)Cadence的說法,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)時間、提高了調(diào)試效率,還會自動對失敗測試案例分類,減少人為分析的工作量。
模擬設(shè)計自動化
相對數(shù)字IC設(shè)計來說,模擬IC的設(shè)計顯然在自動化程度上還是差了不少的。在數(shù)字電路的設(shè)計過程中,整個流程的自由度是在逐級降低的。模擬電路設(shè)計雖然也是如此,但其下降幅度還是不比數(shù)字電路設(shè)計的,尤其是在布局布線和驗(yàn)證上,所以自動化一直沒有提上日程,現(xiàn)階段大部分模擬電路設(shè)計主要還是取決于設(shè)計者本身的直覺、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有了更高效的自動化流程,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)動下獲得提速。如此一來,每個模擬電路設(shè)計的迭代數(shù)量會進(jìn)一步減少,芯片的上市周期也隨之縮短。
系統(tǒng)集成
近幾年流行起來的UCIe、Chiplet、3D封裝等,其實(shí)都是一個系統(tǒng)集成的概念。以此引入的設(shè)計與制造優(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)集成需要考慮的問題。
那么AI該如何從系統(tǒng)集成上進(jìn)行優(yōu)化呢?答案就是提供一個更高效探索設(shè)計空間的路線,能夠給出預(yù)測模型和更快的實(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)計方案,以求實(shí)現(xiàn)更好的PPA和更快的設(shè)計驗(yàn)收。據(jù)了解,新思的這些方案最近在臺積電的N3E工藝上得到了驗(yàn)證,為高性能計算、AI和移動設(shè)備等計算密集負(fù)載提供了增強(qiáng)的功耗、性能和良率。
寫在最后
其實(shí)一旦芯片設(shè)計進(jìn)入AI輔助的時代,也對設(shè)計工程師們提出了相應(yīng)的更高要求,因?yàn)椴簧俚图壴O(shè)計問題已經(jīng)被AI預(yù)測、優(yōu)化和生成給解決了。設(shè)計工程師們需要在更高層級的設(shè)計上實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新,比如系統(tǒng)/軟件聯(lián)合優(yōu)化等等,這樣自己才不會被“優(yōu)化”掉。設(shè)計工程師們的專業(yè)技能,未來也會更加趨向于數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的技能,而數(shù)據(jù)科學(xué)家們也說不定會因此獲得搶設(shè)計工程師飯碗的機(jī)會。
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