芯片設(shè)計師面臨的挑戰(zhàn)!人工智能如何幫助芯片設(shè)計

時間:2024-07-04

來源:千家網(wǎng)

導(dǎo)語:芯片制造業(yè)是人工智能日益普及的另一個領(lǐng)域。目前,設(shè)計一款芯片可能需要18個月到兩年的時間,而且隨著計算需求的增加,這一過程變得越來越昂貴和耗時。

  人工智能無處不在。它支撐著你在工作場所使用的工具,它決定著你去雜貨店購物時提供給你的優(yōu)惠,你聯(lián)系的客服代表可能就是一個聊天機器人,而且它越來越多地嘗試涉足新聞業(yè)。

  芯片制造業(yè)是人工智能日益普及的另一個領(lǐng)域。目前,設(shè)計一款芯片可能需要18個月到兩年的時間,而且隨著計算需求的增加,這一過程變得越來越昂貴和耗時。

  制造過程雖然耗時較少,但同樣復(fù)雜,可能涉及數(shù)百個步驟,從設(shè)計到量產(chǎn)的轉(zhuǎn)變非常耗時。因此,芯片企業(yè)開始涉足人工智能領(lǐng)域,看看這項技術(shù)能否為行業(yè)帶來效率,這并不奇怪。

  談到芯片設(shè)計,從非常簡單的層面來說,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;然后測試和驗證芯片以確保它能夠?qū)崿F(xiàn)預(yù)期的功能。

  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加速設(shè)計過程,例如自動執(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景下的行為,從而減少對物理原型的需求。

  使用新興技術(shù)協(xié)助芯片設(shè)計并不是一個新概念,而當今用于開發(fā)芯片的技術(shù)與過去的技術(shù)相比極其復(fù)雜。隨著大型語言模型的發(fā)展和生成式人工智能的爆炸式增長,許多企業(yè)開始考慮將人工智能融入到硅片和軟件設(shè)計流程的工作流程中,以更有效地提供更快、更具創(chuàng)新性的設(shè)計。

  EDA的作用

  如果深入研究,就會發(fā)現(xiàn)在很多用例中,AI只是被用來自動執(zhí)行那些無可否認的枯燥任務(wù)。從這個角度來看,AI驅(qū)動的芯片設(shè)計并不是一個全新的概念。

  電子設(shè)計自動化(EDA)企業(yè)已經(jīng)存在了幾十年,最早的EDA流程歸功于20世紀50年代的IBM。然而,隨著半導(dǎo)體的不斷擴展,EDA越來越受到芯片制造商的歡迎。

  芯片設(shè)計師面臨的挑戰(zhàn)

  半導(dǎo)體行業(yè)目前面臨的挑戰(zhàn)可以說比以往任何時候都更加復(fù)雜,這意味著各種規(guī)模和各個行業(yè)的企業(yè)現(xiàn)在都轉(zhuǎn)向EDA組織和AI工具來幫助他們解決其中的一些問題。

  大多數(shù)有關(guān)行業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)的討論都會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的競賽已正式開始,預(yù)計將于2025年開始供應(yīng)。

  然而,傳統(tǒng)的光刻工藝(在硅晶片上創(chuàng)建微小圖案的動作)已經(jīng)達到了極限,因為隨著晶體管變得越來越小,該過程需要越來越復(fù)雜的計算才能確定如何在如此小的規(guī)模下運行。

  半導(dǎo)體行業(yè)目前面臨的挑戰(zhàn)可能比以往任何時候都更加復(fù)雜,這意味著各種規(guī)模和各個行業(yè)的企業(yè)現(xiàn)在都轉(zhuǎn)向EDA組織和AI工具來幫助他們解決其中的一些問題。

  人工智能可以幫助解決半導(dǎo)體行業(yè)面臨的另一個挑戰(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,按照目前的增長速度,到2030年,半導(dǎo)體行業(yè)對設(shè)計人員的需求將超過供應(yīng)量近35%。

  人工智能在芯片設(shè)計方面已經(jīng)取得了重大進展,這項技術(shù)還可以實現(xiàn)更多的目標,不僅僅是在工作流程優(yōu)化方面,還可以為行業(yè)帶來更廣泛的好處。

  人工智能帶來的好處是否會比炒作更持久?

  與大多數(shù)新興技術(shù)一樣,很難判斷其壽命是否會超過其炒作的持續(xù)時間。然而,目前看來,人工智能泡沫不會很快破裂,但這并不意味著就可以不顧一切。

  這項技術(shù)就像一個黑匣子,因此挑戰(zhàn)在于結(jié)果。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,你無法總是保證你提出的請求會產(chǎn)生正確的響應(yīng),芯片越復(fù)雜,測試起來就越困難。

  人工智能將通過加快設(shè)計過程的完成速度來改善設(shè)計過程,但人機交互仍應(yīng)是解決方案的一部分,因為芯片設(shè)計需要深入了解完整的設(shè)計空間,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。

  原標題:人工智能如何幫助芯片設(shè)計

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