人工智能正在重塑芯片設(shè)計

　　使用人工智能(AI)可以降低設(shè)計成本，提高產(chǎn)量和性能，縮短產(chǎn)品上市時間，從而獲得更好的芯片。新思科技(Synopsys)、楷登電子(Cadence Design Systems)和許多超大規(guī)模芯片設(shè)計公司目前正在采用生成式AI來推動芯片設(shè)計。我們可以將其視為電子設(shè)計自動化(EDA)的第二代人工智能。而這將帶來什么變革?

　　每個芯片都需要經(jīng)過一系列設(shè)計和測試應(yīng)用，這些應(yīng)用通常來自EDA供應(yīng)商，如Synopsys和Cadence。幾年前，Synopsys率先應(yīng)用人工智能，推出了名為DSO.ai的工具，幫助芯片設(shè)計團(tuán)隊評估約109萬種潛在的設(shè)計方案，每種方案都可能產(chǎn)生不同功耗、性能和成本的芯片。DSO.ai和它的主要競品Cadence Cerebrus可以節(jié)省大量的工程時間，能夠?qū)⒑蠖肆鞒虖臄?shù)月縮短到數(shù)周，參與人員從一個完整的團(tuán)隊縮減到一兩個工程師。多家公司都表示，有數(shù)百家客戶使用了他們的AI工具，并獲得了客觀收益，而如今人工智能在芯片設(shè)計領(lǐng)域的應(yīng)用有了更多進(jìn)展。

　　有什么變化？

　　最近一段時間，EDA市場不斷發(fā)展，以利用生成式人工智能來改進(jìn)工作流程。此前從物理布局到設(shè)計驗(yàn)證，再到測試和制造，業(yè)界已經(jīng)將有效的老式人工智能(GOFAI)應(yīng)用到了各個方面。許多供應(yīng)商稱這種人工智能為生成式人工智能，這為協(xié)助工程團(tuán)隊開辟了新的途徑，但它并非基于大型語言模型(LLM)，LLM不會取代現(xiàn)有的EDA人工智能。

　　那么，AI是如何幫助芯片設(shè)計人員呢?

　　Synopsys

　　Synopsys的新CoPilot工具就是一個很好的例子。Synopsis.ai CopPilot于2023年11月發(fā)布，是業(yè)界首個用于芯片設(shè)計的GenAI。作為與微軟Azure深入合作的產(chǎn)物，Synopsys.ai Copilot將Azure上的OpenAI生成式人工智能服務(wù)引入半導(dǎo)體設(shè)計。Synopsys.ai云服務(wù)專門托管在Azure上，兩家公司在微軟的Cobalt100和Maia 100AI加速器上有合作。

　　新的Synopsys Copilot是Synopsys與微軟戰(zhàn)略合作的成果，旨在整合Azure OpenAI服務(wù)，將GenAI的強(qiáng)大功能帶入最復(fù)雜的工程挑戰(zhàn)之一，即半導(dǎo)體設(shè)計。

　　微軟工業(yè)云和全球擴(kuò)展團(tuán)隊的商業(yè)副總裁科里·桑德斯(Corey Sanders)表示：“我們與Synopsys的合作建立在通過云端和人工智能加速半導(dǎo)體創(chuàng)新的共同愿景之上。微軟的工程團(tuán)隊與Synopsys緊密合作，為EDA帶來了生成式AI的變革力量，這將為使用Synopsys.ai Copilot的半導(dǎo)體設(shè)計工程師提供基于Microsoft Azure的最佳AI基礎(chǔ)架構(gòu)、模型和工具鏈。”

　　從Synopsys的網(wǎng)站上，可以看到這項意義深遠(yuǎn)的合作旨在提供以下服務(wù)：

　　人工智能驅(qū)動的全新體驗(yàn)：Synopsys.ai Copilot與設(shè)計人員一起使用他們?nèi)粘Ｊ褂玫腟ynopsys工具，在整個設(shè)計團(tuán)隊中實(shí)現(xiàn)自然語言智能對話。

　　大規(guī)模人工智能基礎(chǔ)架構(gòu)：Synopsys.ai Copilot可在內(nèi)部部署或云計算環(huán)境中部署，它集成了Microsoft Azure高性能計算基礎(chǔ)架構(gòu)，具有可用性、經(jīng)濟(jì)性和容量，可為高級芯片設(shè)計和驗(yàn)證應(yīng)用處理AI工作負(fù)載。

　　安全負(fù)責(zé)的設(shè)計：雙方合作的基礎(chǔ)是共同關(guān)注構(gòu)建安全可信、負(fù)責(zé)任的人工智能系統(tǒng)。該框架旨在促進(jìn)人工智能技術(shù)的安全部署，以創(chuàng)建新的硅基應(yīng)用。

　　Cadence

　　在過去的一年中，Cadence一直在構(gòu)建和擴(kuò)展其生成式人工智能產(chǎn)品組合，最近又宣布與瑞薩電子(Renasas)合作構(gòu)建生成式人工智能，以提高半導(dǎo)體質(zhì)量和設(shè)計團(tuán)隊的生產(chǎn)力。瑞薩電子高級副總裁兼CEO吉岡真一(Shinichi Yoshioka)表示，確保規(guī)范與設(shè)計之間的一致性至關(guān)重要，而驗(yàn)證成本隨著設(shè)計功能的復(fù)雜性而增加。瑞薩電子與Cadence合作開發(fā)了一種新方法，利用生成式人工智能的LLM來應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，通過有效控制設(shè)計質(zhì)量，大大縮短了從規(guī)范到最終設(shè)計的時間。瑞薩電子也是Cadence Cerebrus芯片、Verisium人工智能驅(qū)動驗(yàn)證以及Cadence聯(lián)合數(shù)據(jù)和人工智能(JedAI)平臺的早期采用者，該平臺通過設(shè)計和規(guī)則的通用數(shù)據(jù)庫支撐整個設(shè)計流程。

　　用于EDA的內(nèi)部人工智能

　　將人工智能應(yīng)用于設(shè)計流程的一些創(chuàng)新來自谷歌和英偉達(dá)等超大規(guī)模公司和硬件設(shè)計公司。盡管Synopsys和Cadence等EDA供應(yīng)商提供的工具非常出色，但它們并不能完全體現(xiàn)芯片團(tuán)隊積累的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識。英偉達(dá)利用電子郵件、問題清單和其他數(shù)據(jù)建立了一個名為ChipNeMo的專有大語言模型，工程師無需向資歷更深、經(jīng)驗(yàn)更豐富的工程師尋求幫助。英偉達(dá)研究主管比爾·達(dá)利(Bill Dally)說：“事實(shí)證明，我們的資深設(shè)計師花了大量時間回答初級設(shè)計師提出的問題。如果這個工具可以節(jié)省了高級設(shè)計師的回答時間，那么這個工具就非常有意義。”

　　英偉達(dá)和亞馬遜(AWS)近日宣布，他們正在建造一個新的超級計算機(jī)Project Ceiba，由16384顆GH200 Arm-GPU超級芯片組成。Ceiba將是世界上最快的圖形處理器(GPU)驅(qū)動的人工智能超級計算機(jī)，這一超級計算機(jī)將專門用于英偉達(dá)工程團(tuán)隊創(chuàng)建新模型以及設(shè)計和測試新的GPU。顯然，英偉達(dá)相信人工智能及其GPU在加速芯片路線圖方面至關(guān)重要，英偉達(dá)已于今年早些時候宣布了這一流程。

　　何去何從？

　　在邏輯設(shè)計完成后的短短幾個月內(nèi)，EDA的各種人工智能模型最終將生產(chǎn)出速度更快、成本更低的芯片。工作流程的后半部分也將壓縮。這將極大地改變和減少芯片設(shè)計人員的數(shù)量。工程師的工作將越來越多地集中在富有創(chuàng)造力的部分，以更高的薪酬創(chuàng)造新的設(shè)計邏輯，而不再是繁瑣的重復(fù)性勞動。

　　可以看到這種變革正在實(shí)現(xiàn)。英偉達(dá)最近宣布，將把開發(fā)和發(fā)布新芯片的速度提高一倍。這并不是因?yàn)檠邪l(fā)費(fèi)用翻了一番，而是因?yàn)橐揽咳斯ぶ悄芸s短了設(shè)計周期。該公司已經(jīng)建立了內(nèi)部超級計算機(jī)，現(xiàn)在利用AWS托管服務(wù)供內(nèi)部工程使用。Selene和Helios等系統(tǒng)為英偉達(dá)帶來了競爭優(yōu)勢，并同時應(yīng)用于LLM研究和芯片設(shè)計。