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人工智能無(wú)處不在。它支撐著你在工作場(chǎng)所使用的工具，它決定著你去雜貨店購(gòu)物時(shí)提供給你的優(yōu)惠，你聯(lián)系的客服代表可能就是一個(gè)聊天機(jī)器人，而且它越來(lái)越多地嘗試涉足新聞業(yè)（盡管在這種情況下不是）。

 

芯片制造業(yè)是人工智能日益普及的另一個(gè)領(lǐng)域。目前，設(shè)計(jì)一款芯片可能需要 18 個(gè)月到兩年的時(shí)間，而且隨著計(jì)算需求的增加，這一過(guò)程變得越來(lái)越昂貴和耗時(shí)。

 

制造過(guò)程雖然耗時(shí)較少，但同樣復(fù)雜，可能涉及數(shù)百個(gè)步驟，從設(shè)計(jì)到量產(chǎn)的轉(zhuǎn)變非常耗時(shí)。因此，芯片公司開(kāi)始涉足人工智能領(lǐng)域，看看這項(xiàng)技術(shù)能否為行業(yè)帶來(lái)效率，這并不奇怪。

 

談到芯片設(shè)計(jì)，Gartner 副總裁分析師 Alan Priestley 表示，從非常簡(jiǎn)單的層面來(lái)說(shuō)，有很多事情需要考慮，即你希望芯片做什么，這取決于邏輯塊的功能；芯片的布局以及這些邏輯塊到硅表面晶體管的轉(zhuǎn)換；然后測(cè)試和驗(yàn)證芯片以確保它能夠?qū)崿F(xiàn)預(yù)期的功能。

 

他表示，在幾乎所有這些步驟中，理論上都可以部署人工智能工具來(lái)加速設(shè)計(jì)過(guò)程，例如自動(dòng)執(zhí)行布局規(guī)劃和布線等布局優(yōu)化任務(wù)，或模擬芯片在不同場(chǎng)景下的行為，從而減少對(duì)物理原型的需求。

 

Priestley認(rèn)為，使用新興技術(shù)協(xié)助芯片設(shè)計(jì)并不是一個(gè)新概念，并指出當(dāng)今用于開(kāi)發(fā)芯片的技術(shù)與過(guò)去的技術(shù)相比極其復(fù)雜。Priestley也擁有工程學(xué)位，曾在國(guó)際計(jì)算機(jī)公司和英特爾工作過(guò)，對(duì)事物的變化有著一些實(shí)際經(jīng)驗(yàn)。

 

“如果回顧過(guò)去，我設(shè)計(jì)的第一款芯片是手工在紙上繪制的，當(dāng)他們制作掩模時(shí)，所有這些都是手工裁剪的。因此，我們已經(jīng)添加了計(jì)算機(jī)技術(shù)來(lái)協(xié)助布局設(shè)計(jì)等工作。”

 

Priestley 提到了現(xiàn)代 CPU，它包含的晶體管數(shù)量從幾百萬(wàn)到數(shù)十億不等。他補(bǔ)充道：“你不能用 30 或 40 年前的技術(shù)來(lái)設(shè)計(jì)當(dāng)前一代的芯片；你需要當(dāng)今先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)來(lái)設(shè)計(jì)它。將人工智能技術(shù)添加到該設(shè)計(jì)過(guò)程中只是下一步。”

 

2023 年 7 月，AMD 首席執(zhí)行官蘇姿豐博士在上海舉行的世界人工智能大會(huì) (WAIC) 上表示，公司已經(jīng)開(kāi)始使用人工智能進(jìn)行芯片設(shè)計(jì)，并補(bǔ)充說(shuō)，隨著現(xiàn)代處理器的復(fù)雜性繼續(xù)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，她預(yù)計(jì)人工智能工具最終將主導(dǎo)芯片設(shè)計(jì)。

 

AMD GPU 技術(shù)和工程軟件高級(jí)副總裁兼首席軟件官 Andrej Zdravkovic 在向DCD評(píng)論時(shí)詳細(xì)闡述了該公司對(duì) AI 芯片設(shè)計(jì)的興趣。

 

“AMD 工程團(tuán)隊(duì)一直在尋找新方法，在我們的設(shè)計(jì)過(guò)程中使用尖端技術(shù)。多年來(lái)，我們已經(jīng)使用預(yù)測(cè)性人工智能模型，事實(shí)證明它們?cè)谧R(shí)別模式方面非常有用，并幫助我們提高生產(chǎn)力并縮短開(kāi)發(fā)時(shí)間，”他說(shuō)。

 

Zdravkovic 解釋說(shuō)，AMD 一直在部署這些模型，以幫助在硬件和軟件設(shè)計(jì)過(guò)程的早期發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題，為公司提供做出明智決策的額外工具。

 

“隨著大型語(yǔ)言模型的發(fā)展和生成式人工智能的爆炸式增長(zhǎng)，我們開(kāi)始考慮將人工智能融入到硅片和軟件設(shè)計(jì)流程的工作流程中，以更有效地提供更快、更具創(chuàng)新性的設(shè)計(jì)，”他表示。他同時(shí)補(bǔ)充說(shuō)，AMD 還在研究人工智能如何幫助自動(dòng)化和優(yōu)化重復(fù)性任務(wù)，包括檢查和糾正 RTL 或軟件代碼的最佳實(shí)踐、架構(gòu)和安全標(biāo)準(zhǔn)。

 

EDA 的作用

 

如果你深入研究，就會(huì)發(fā)現(xiàn)在很多用例中，AI 只是被用來(lái)自動(dòng)執(zhí)行那些無(wú)可否認(rèn)的枯燥任務(wù)。從這個(gè)角度來(lái)看，AI 驅(qū)動(dòng)的芯片設(shè)計(jì)并不是一個(gè)全新的概念。

 

電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化 (EDA) 公司已經(jīng)存在了幾十年，最早的 EDA 流程歸功于 20 世紀(jì) 50 年代的 IBM。然而，隨著半導(dǎo)體的不斷擴(kuò)展，EDA 越來(lái)越受到芯片制造商的歡迎。

 

Synopsys 成立于 1986 年，是一家為半導(dǎo)體制造公司提供工具和服務(wù)的 EDA 公司。2020 年，該公司首次涉足人工智能芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域，推出了一款名為 DSO.ai 的云端人工智能軟件工具，該工具使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)自動(dòng)決定如何在芯片上最佳地放置和布線電路塊。

 

Synopsys EDA 集團(tuán)產(chǎn)品線管理執(zhí)行總監(jiān) Arvind Narayanan 解釋說(shuō)，以前，不使用計(jì)算就無(wú)法探索設(shè)計(jì)空間，因?yàn)闀r(shí)間限制意味著人類能夠運(yùn)行的迭代次數(shù)是有限的。

 

然而，該公司意識(shí)到，通過(guò)將人工智能引入這一流程，它將為客戶提供在更短時(shí)間內(nèi)在設(shè)計(jì)空間內(nèi)運(yùn)行數(shù)百萬(wàn)種組合的能力，從而使設(shè)計(jì)人員能夠以更少的人工實(shí)現(xiàn)更高的性能、更低的功耗和更小的芯片面積。

 

繼 DSO.ai 發(fā)布之后，該公司于 2023 年 3 月推出了 Synopsys.ai，這是一款由 AI 驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)自動(dòng)化套件，可在整個(gè) EDA 堆棧中部署生成式 AI。該套件包括用于驗(yàn)證的 VSO.ai、用于測(cè)試的 TSO.ai 和用于模擬設(shè)計(jì)的 ASO.ai，該公司基本上采用了用于構(gòu)建其 DSO.ai 產(chǎn)品的架構(gòu)，并針對(duì)不同的工作流程和參數(shù)對(duì)其進(jìn)行了擴(kuò)展和優(yōu)化。

 

Synopsys 的全套 AI 工具現(xiàn)在形成了端到端解決方案，其中包括系統(tǒng)架構(gòu)、設(shè)計(jì)捕獲、驗(yàn)證、實(shí)施、簽署、測(cè)試和硅片制造。

 

該公司已與 AMD、英特爾和 Nvidia 建立合作關(guān)系，其客戶群涵蓋設(shè)計(jì)從高性能計(jì)算芯片到人工智能、移動(dòng)處理器、汽車(chē)和電子產(chǎn)品等各個(gè)領(lǐng)域的組織。

 

芯片設(shè)計(jì)師面臨的挑戰(zhàn)

 

Priestley 表示，EDA 公司傳統(tǒng)上都與小公司合作，因?yàn)榇蠊疽呀?jīng)擁有自己的內(nèi)部開(kāi)發(fā)能力。

 

然而，Narayanan表示，半導(dǎo)體行業(yè)目前面臨的挑戰(zhàn)可以說(shuō)比以往任何時(shí)候都更加復(fù)雜，這意味著各種規(guī)模和各個(gè)行業(yè)的公司現(xiàn)在都轉(zhuǎn)向 EDA 組織和 AI 工具來(lái)幫助他們解決其中的一些問(wèn)題。

 

大多數(shù)有關(guān)行業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)的討論都會(huì)涉及芯片可以縮小到什么程度。目前，最小的芯片在生產(chǎn)中是 3nm，但量產(chǎn) 2nm 的競(jìng)賽已正式開(kāi)始，預(yù)計(jì)將于 2025 年開(kāi)始供應(yīng)。

 

然而，傳統(tǒng)的光刻工藝（在硅晶片上創(chuàng)建微小圖案的動(dòng)作）已經(jīng)達(dá)到了極限，因?yàn)殡S著晶體管變得越來(lái)越小，該過(guò)程需要越來(lái)越復(fù)雜的計(jì)算才能確定如何在如此小的規(guī)模下運(yùn)行。

 

一家試圖解決這一問(wèn)題的公司是 Nvidia，它在 2023 年 3 月的 GTC 會(huì)議上推出了 cutLitho，這是一個(gè)用于縮短芯片設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)時(shí)間的計(jì)算光刻軟件庫(kù)。

 

該公司在發(fā)布會(huì)上表示，cutLitho 將促進(jìn)晶體管和導(dǎo)線比目前更小的芯片的開(kāi)發(fā)，同時(shí)加快產(chǎn)品上市時(shí)間并提高與半導(dǎo)體晶圓廠一起運(yùn)行的數(shù)據(jù)中心的能源效率。

 

Nvidia 在 2024 年大會(huì)上表示，其 cutLitho 庫(kù)目前已被臺(tái)積電和新思科技用于生產(chǎn)芯片開(kāi)發(fā)。該公司還聲稱，生成式 AI 使 cutLitho 在原有的加速計(jì)算基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了 2 倍的性能提升；而這本身就是比當(dāng)前光刻技術(shù)性能提升高達(dá) 40 倍的飛躍。

 

另外，2023 年 10 月，英偉達(dá)宣布開(kāi)發(fā)了大型語(yǔ)言模型 (LLM) ChipNeMo，以幫助其員工設(shè)計(jì)芯片。

 

人工智能可以幫助解決半導(dǎo)體行業(yè)面臨的另一個(gè)挑戰(zhàn)是人才短缺。

 

和大多數(shù)科技行業(yè)一樣，半導(dǎo)體行業(yè)也極度缺乏人才，波士頓咨詢集團(tuán)（BCG）2022 年的一份題為《半導(dǎo)體設(shè)計(jì)領(lǐng)導(dǎo)力日益嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)》的報(bào)告指出，按照目前的增長(zhǎng)速度，到 2030 年，半導(dǎo)體行業(yè)對(duì)設(shè)計(jì)人員的需求將超過(guò)供應(yīng)量近 35%。

 

因此，BCG 指出，設(shè)計(jì)領(lǐng)導(dǎo)者必須利用對(duì)設(shè)計(jì)創(chuàng)新至關(guān)重要的“新技術(shù)和未來(lái)技術(shù)”，包括人工智能。

 

“設(shè)計(jì)師可以利用基于人工智能的工具，更快、更有效地滿足功耗、性能和面積目標(biāo)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)和其他人工智能算法可以自動(dòng)執(zhí)行不太重要的設(shè)計(jì)任務(wù)，讓工程師可以專注于更高級(jí)的任務(wù)和決策，”報(bào)告中寫(xiě)道。

 

納拉亞南表示，人工智能在芯片設(shè)計(jì)方面已經(jīng)取得了重大進(jìn)展，但他相信這項(xiàng)技術(shù)還可以實(shí)現(xiàn)更多的目標(biāo)，不僅僅是在工作流程優(yōu)化方面，還可以為行業(yè)帶來(lái)更廣泛的好處。

 

Narayanan 引用了 BCG 的報(bào)告并表示人才短缺是新思科技客戶目前正在努力解決的一個(gè)非?，F(xiàn)實(shí)的問(wèn)題。

 

他說(shuō)：“他們認(rèn)為人工智能在提高生產(chǎn)率方面具有巨大潛力，這也是大多數(shù)公司努力的方向。”

 

“[芯片公司] 都面臨著同樣的挑戰(zhàn)。他們?cè)O(shè)計(jì)什么并不重要，他們面臨的挑戰(zhàn)都是一樣的。因此，當(dāng)你擁有可以提高現(xiàn)有勞動(dòng)力生產(chǎn)率的技術(shù)時(shí)，不去關(guān)注和采用它是愚蠢的。”

 

“我不認(rèn)為 [AI] 很難推廣。他們都已經(jīng)相信它了，”Narayanan 說(shuō)道。

 

人工智能帶來(lái)的好處是否會(huì)比炒作更持久？

 

與大多數(shù)新興技術(shù)一樣，很難判斷其壽命是否會(huì)超過(guò)其炒作的持續(xù)時(shí)間。

 

然而，目前看來(lái)，人工智能泡沫不會(huì)很快破裂，但這并不意味著就可以不顧一切。

 

Gartner 的 Priestly 比大多數(shù)人更為悲觀，他表示，我們正達(dá)到炒作周期的頂峰，而且正如通常的情況一樣，一切都可能崩潰。

 

雖然他承認(rèn)人工智能無(wú)疑會(huì)加速設(shè)計(jì)過(guò)程，但他警告稱，這項(xiàng)技術(shù)就像一個(gè)黑匣子，因此挑戰(zhàn)在于結(jié)果。他說(shuō)，正如生成式人工智能產(chǎn)生的大量可疑內(nèi)容的例子所證明的那樣，你無(wú)法總是保證你提出的請(qǐng)求會(huì)產(chǎn)生正確的響應(yīng)。

 

“這是個(gè)大問(wèn)題，因?yàn)樾酒O(shè)計(jì)成本高昂，”Priestly 說(shuō)道。“將理論設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)化為實(shí)用設(shè)計(jì)需要花費(fèi)數(shù)億美元，因此你需要提前做盡可能多的工作，這樣你才能確保一切正常，不會(huì)出現(xiàn)意外。尤其是芯片越復(fù)雜，測(cè)試起來(lái)就越困難。”

 

AMD 的 Zdravkovic 贊同 Priestly 的觀點(diǎn)，即人工智能將通過(guò)加快設(shè)計(jì)過(guò)程的完成速度來(lái)改善設(shè)計(jì)過(guò)程，但他警告說(shuō)，人機(jī)交互仍應(yīng)是解決方案的一部分，因?yàn)樾酒O(shè)計(jì)需要“深入了解完整的設(shè)計(jì)空間以及所有系統(tǒng)參數(shù)之間明確定義的交互和依賴關(guān)系”。

 

然而，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，他的言論反映了蘇姿豐在 2023 年所發(fā)表的言論。他表示，盡管人工智能的最新進(jìn)展和人工智能提供的新功能堪稱驚人，但感覺(jué)該行業(yè)才剛剛開(kāi)始觸及表面。

 

他說(shuō)道：“我堅(jiān)信，多年來(lái)，我們將把大部分重復(fù)的設(shè)計(jì)工作轉(zhuǎn)移到先進(jìn)的人工智能工具上，同時(shí)讓我們的工程師有更多的時(shí)間去完成創(chuàng)造性的任務(wù)，并發(fā)明新的先進(jìn)的硅片和軟件架構(gòu)。”

 

對(duì)于 Narayanan 來(lái)說(shuō)，杯子不是半滿的，而是滿的。他說(shuō)，至少在 Synopsys 的客戶中，曾經(jīng)可能存在一些懷疑（任何新技術(shù)通常都是這樣），但隨著客戶看到 AI 可以為芯片制造商帶來(lái)的價(jià)值，這種懷疑似乎已經(jīng)消失了。

 

他說(shuō)，各組織現(xiàn)在意識(shí)到，他們無(wú)需增加員工就可以做更多的事情，并且可以在相同時(shí)間甚至更短的時(shí)間內(nèi)完成這些不斷增長(zhǎng)的工作量。

 

他說(shuō)，新思科技看到 AI 發(fā)揮了最關(guān)鍵的作用，縮小了客戶需要做的事情和他們能做的事情之間的差距。

 

參考鏈接

 

https://www.datacenterdynamics.com/en/analysis/how-ai-can-be-used-to-help-chip-design/