放心交给AI解决的芯片设计痛点

电子发烧友网 2022-11-08 684

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电子发烧友网报道（文/周凯扬）尽管制造工艺的推进速度已经放缓，芯片设计的复杂程度依然丝毫不减，对于芯片设计者来说，在这样一个AI驱动的时代下，如果不能将AI为自己所用，无疑会让自己乃至整个设计项目的效率停滞不前。虽说大家都已经察觉到AI开始渗透进EDA工具中，那么现阶段的AI，究竟能解决哪些设计上的挑战呢？

验证

验证是芯片设计中最大的挑战之一，我们已经见识过了价格高昂的专用验证硬件，以及验证上云的潮流，这些都足以说明验证是芯片设计中一个多么耗费资源的过程，这里指代的也不仅仅是硬件计算资源，还有时间资源。验证所耗时间甚至可能高过其他流程，这些年诸多芯片开发团队中的验证工程师人数也在逐渐增长，增速甚至已经超过了设计工程师，然而业内却很少有人去优化验证这个流程。

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Verisium验证平台 / CadenceAI的出现终于让这个缺口出现了松动，不少厂商都开始利用AI去优化验证这一流程，比如通过覆盖率预测和激励优化来加速覆盖率达标。Cadence也在今年发布了Verisium AI驱动验证平台，根据Cadence的说法，Verisium 的出现意味着SoC验证从单运行单引擎算法，转向了由AI和大数据辅助的多运行多引擎算法，从而减少了调试周转时间、提高了调试效率，还会自动对失败测试案例分类，减少人为分析的工作量。

模拟设计自动化

相对数字IC设计来说，模拟IC的设计显然在自动化程度上还是差了不少的。在数字威廉希尔官方网站的设计过程中，整个流程的自由度是在逐级降低的。模拟威廉希尔官方网站设计虽然也是如此，但其下降幅度还是不比数字威廉希尔官方网站设计的，尤其是在布局布线和验证上，所以自动化一直没有提上日程，现阶段大部分模拟威廉希尔官方网站设计主要还是取决于设计者本身的直觉、技能和经验。有了AI的帮助后，EDA工具在大量数据的训练下给出了先进的机器学习算法，使得模拟威廉希尔官方网站的布局布线有了更高效的自动化流程，尤其是在约束提取和生成，布局优化上，模拟威廉希尔官方网站的优化和生成及仿真验证也可以在AI驱动下获得提速。如此一来，每个模拟威廉希尔官方网站设计的迭代数量会进一步减少，芯片的上市周期也随之缩短。

系统集成

近几年流行起来的UCIe、Chiplet、3D封装等，其实都是一个系统集成的概念。以此引入的设计与制造优化方案也受到了持续关注，比如DTCO等。如何集成更多的晶体管、更多的内存以及逻辑+内存集成，还有最后软件联合硬件的热管理等，都是系统集成需要考虑的问题。

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DSO.ai在设计数据中心CPU上的表现 / 新思那么AI该如何从系统集成上进行优化呢？答案就是提供一个更高效探索设计空间的路线，能够给出预测模型和更快的实现方式，例如新思的DSO.ai和Fusion Complier，就提供了完备的AI设计方案，以求实现更好的PPA和更快的设计验收。据了解，新思的这些方案最近在台积电的N3E工艺上得到了验证，为高性能计算、AI和移动设备等计算密集负载提供了增强的功耗、性能和良率。

写在最后

其实一旦芯片设计进入AI辅助的时代，也对设计工程师们提出了相应的更高要求，因为不少低级设计问题已经被AI预测、优化和生成给解决了。设计工程师们需要在更高层级的设计上实现创新，比如系统/软件联合优化等等，这样自己才不会被“优化”掉。设计工程师们的专业技能，未来也会更加趋向于数据科学家需要掌握的技能，而数据科学家们也说不定会因此获得抢设计工程师饭碗的机会。

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原文标题：放心交给AI解决的芯片设计痛点

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