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引言
2 V; {/ U8 }% `: M$ E人工智能(AI)正在深刻改變半導(dǎo)體行業(yè),特別是在芯片設(shè)計(jì)過程中。本文探討AI如何重塑芯片設(shè)計(jì)的各個(gè)方面,包括分析、優(yōu)化和設(shè)計(jì)輔助,幫助逍遙設(shè)計(jì)自動(dòng)化的讀者了解不同的AI技術(shù)及其在提高設(shè)計(jì)性能和生產(chǎn)力方面的應(yīng)用[1]。
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人工智能在芯片設(shè)計(jì)中的應(yīng)用簡(jiǎn)介
2 W8 J W1 c9 yAI正在芯片設(shè)計(jì)行業(yè)掀起波瀾,提升設(shè)計(jì)過程的多個(gè)階段。AI主要影響以下關(guān)鍵領(lǐng)域:分析:AI實(shí)現(xiàn)更快速、預(yù)測(cè)性和跨階段的芯片設(shè)計(jì)分析。優(yōu)化:AI驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化技術(shù)帶來更快速、更可擴(kuò)展和更優(yōu)質(zhì)的結(jié)果。輔助:AI為芯片設(shè)計(jì)師提供專業(yè)知識(shí)、編碼支持和任務(wù)自動(dòng)化。' v% V( n$ v8 z
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! w3 g6 h, b6 d$ Z L& @1 l圖1:此圖展示了AI在芯片設(shè)計(jì)中影響的主要領(lǐng)域:分析、優(yōu)化和輔助。; s* O- ~+ e0 T- G7 E( I) }
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芯片設(shè)計(jì)中的AI技術(shù)
' x% t2 g) D/ Y$ d/ c多種AI技術(shù)被應(yīng)用于芯片設(shè)計(jì),每種技術(shù)適用于設(shè)計(jì)過程的不同方面:經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)(ML):適用于小型結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),線性回歸、支持向量機(jī)和決策樹等技術(shù)用于初步分析。深度學(xué)習(xí):卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)適合物理設(shè)計(jì)數(shù)據(jù),而圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)適合線路網(wǎng)表數(shù)據(jù)。貝葉斯優(yōu)化:此技術(shù)用于構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)的概率模型,并選擇最有希望的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行采樣。強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL):RL代理通過與環(huán)境交互并獲得改進(jìn)獎(jiǎng)勵(lì)來學(xué)習(xí)優(yōu)化設(shè)計(jì)。生成式AI:這些模型,包括變分自編碼器(VAE)和Transformer,用于生成最佳設(shè)計(jì)點(diǎn)和學(xué)習(xí)優(yōu)化表示。大型語言模型(LLM):LLM用途廣泛,可應(yīng)用于問答、編碼、提取、重寫、分類、總結(jié)和推理等多種任務(wù)。/ n2 ^: Z7 f5 ~4 v
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& a, d: j! r/ o- K3 J圖2:NVIDIA芯片設(shè)計(jì)中使用的不同AI技術(shù),包括經(jīng)典ML、深度學(xué)習(xí)和各種優(yōu)化方法。+ i1 Y. \7 u' L6 d r2 m$ R
8 a: R+ c% k/ j2 H% O: m n- |/ A9 yAI在芯片設(shè)計(jì)中的應(yīng)用) Z6 \# u* I5 @7 k* m/ `
讓我們探討AI在芯片設(shè)計(jì)中的一些具體應(yīng)用:8 X" a! S [8 y* T: {& b
1. IR壓降估算 M% u* T9 D( d9 U0 A" `8 [5 `4 h
IR壓降估算對(duì)物理設(shè)計(jì)非常重要,但傳統(tǒng)方法需要數(shù)小時(shí);贏I的方法可以從單元級(jí)特征預(yù)測(cè)IR壓降,在3秒內(nèi)實(shí)現(xiàn)94%的準(zhǔn)確率,而商業(yè)工具需要3小時(shí)。
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圖3:使用AI進(jìn)行IR壓降估算的過程,顯示了功率圖和系數(shù)圖。
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. ]5 l4 G$ r3 p/ N- v2. 寄生參數(shù)預(yù)測(cè)
3 k9 }7 E* q7 y4 K3 ~$ e$ s# kAI用于從原理圖預(yù)測(cè)布局寄生參數(shù)。通過將原理圖轉(zhuǎn)換為圖形并使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN),設(shè)計(jì)師可以高精度估算寄生參數(shù),將仿真誤差降低到10%以下。# b* W% \% S( d5 b
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圖4:此圖說明了將線路原理圖轉(zhuǎn)換為異構(gòu)圖以進(jìn)行寄生參數(shù)預(yù)測(cè)的過程。
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5 t9 `6 U+ g9 x3 F" W2 Q3. 宏單元布局優(yōu)化+ D4 x$ |, m6 y% C) C
宏單元布局對(duì)物理設(shè)計(jì)非常關(guān)鍵。多目標(biāo)貝葉斯優(yōu)化被用于改進(jìn)宏單元布局,考慮線長(zhǎng)、擁塞度和密度等因素。$ g# U+ n, f3 B9 J5 B
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圖4:此圖比較了基準(zhǔn)宏單元布局與使用AutoDMP(自動(dòng)化DREAMPlace基礎(chǔ)宏單元布局)優(yōu)化后的布局。1 A0 I. n( `# M
* o! y6 V3 Y/ C" o3 ]+ C6 Y# L4. 設(shè)計(jì)規(guī)則檢查(DRC)修復(fù)$ d) [3 h( |* z0 r) X
強(qiáng)化學(xué)習(xí)代理被訓(xùn)練用于自動(dòng)修復(fù)單元布局中的設(shè)計(jì)規(guī)則檢查(DRC)違規(guī)。代理學(xué)習(xí)逐步減少DRC錯(cuò)誤,最終得到干凈的布局。
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圖5:此圖顯示了RL代理在單元布局中修復(fù)DRC違規(guī)的逐步過程。
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5. 數(shù)據(jù)通路優(yōu)化3 Y. H8 l/ q- F# p3 M; k
強(qiáng)化學(xué)習(xí)也被應(yīng)用于優(yōu)化數(shù)據(jù)通路結(jié)構(gòu),如前綴加法器。RL代理探索不同的前綴圖結(jié)構(gòu),以實(shí)現(xiàn)比知名加法器架構(gòu)更好的性能。+ u( | |3 p5 y6 f1 B* i
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圖6:此圖說明了使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化前綴加法器結(jié)構(gòu)的過程。5 \# ]" C/ C$ t- |/ i
# r4 B. f) h# X' L6. 門尺寸調(diào)整
" l9 l$ K8 U `! `8 ^8 X8 oTransformer被用于生成最佳門尺寸,以進(jìn)行時(shí)序和功耗優(yōu)化。通過將門路徑建模為序列,AI可以生成優(yōu)化的門尺寸,與傳統(tǒng)優(yōu)化方法相比,實(shí)現(xiàn)了100倍到1000倍的加速。
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圖7:此圖顯示了Transizer方法在門尺寸優(yōu)化中實(shí)現(xiàn)的功耗/延遲權(quán)衡。
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7. 加速器設(shè)計(jì)
+ n8 a7 c/ }' \3 t( n7 s) h- a% J9 s變分自編碼器(VAE)被用于學(xué)習(xí)硬件加速器設(shè)計(jì)的連續(xù)可重構(gòu)潛在空間。這種方法在探索設(shè)計(jì)空間時(shí)實(shí)現(xiàn)了6.8倍的樣本效率和5%的性能提升。
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. N' T8 M. `1 D/ h: s圖8:此圖展示了在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器設(shè)計(jì)空間優(yōu)化中使用VAE的過程。5 o) I W: f N% ?- U1 a& w
1 V$ Y1 V$ \+ B8 _大型語言模型在芯片設(shè)計(jì)中的應(yīng)用# U8 l$ p$ s7 q) ?9 t' g8 G
大型語言模型(LLM)在芯片設(shè)計(jì)中越來越重要?梢酝ㄟ^以下技術(shù)適應(yīng)各種任務(wù): p; X, \* ~# n' i- F& G2 d
參數(shù)訓(xùn)練檢索增強(qiáng)生成(RAG)上下文學(xué)習(xí)基于代理的方法
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( C7 y! [& V7 W1 SLLM在芯片設(shè)計(jì)中用于多個(gè)目的:編碼輔助:為特定任務(wù)生成EDA腳本。專業(yè)知識(shí)輔助:回答關(guān)于設(shè)計(jì)、基礎(chǔ)設(shè)施、工具和流程的問題。分析輔助:總結(jié)錯(cuò)誤報(bào)告并預(yù)測(cè)任務(wù)分配。
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& X, ^8 i& w( U5 D圖9:此圖顯示了LLM在芯片設(shè)計(jì)中的各種應(yīng)用,包括編碼、專業(yè)知識(shí)、分析、優(yōu)化和調(diào)試輔助。# S# I& v9 }1 V
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結(jié)論. w% V/ Z% H# ]+ D$ J3 I
AI正在通過提高分析速度、優(yōu)化質(zhì)量和設(shè)計(jì)輔助來革新芯片設(shè)計(jì)。隨著該領(lǐng)域的進(jìn)展,可以期待看到:持續(xù)使用貝葉斯優(yōu)化和強(qiáng)化學(xué)習(xí),以實(shí)現(xiàn)芯片設(shè)計(jì)中更好的PPA(功耗、性能、面積)。在優(yōu)化數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的生成式AI模型,加速傳統(tǒng)優(yōu)化過程。LLM模型和代理通過聊天機(jī)器人、協(xié)作工具和任務(wù)自動(dòng)化顯著提高芯片設(shè)計(jì)生產(chǎn)力。可靠高效的推理基礎(chǔ)設(shè)施的重要性日益增加。
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為進(jìn)一步推動(dòng)該領(lǐng)域發(fā)展,需要更多數(shù)據(jù)集和基準(zhǔn),如VerilogEval、FVEval和LLM4HWDesign。隨著AI的不斷發(fā)展,其在芯片設(shè)計(jì)過程中的集成無疑將帶來更高效、更強(qiáng)大和更創(chuàng)新的半導(dǎo)體產(chǎn)品。
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3 c3 N ]/ S V7 \7 A- g- F1 j! ]7 [/ H1 c# ?# N
參考文獻(xiàn)
3 @2 Y: V2 {" v3 h$ n) ?[1] H. Ren, "Introduction to AI for Chip Design," presented at Hot Chips, Aug. 25, 2024.# d( r$ v: }9 B/ Y' x$ S C
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: L, N# F$ {8 z2 }1 O深圳逍遙科技有限公司(Latitude Design Automation Inc.)是一家專注于半導(dǎo)體芯片設(shè)計(jì)自動(dòng)化(EDA)的高科技軟件公司。我們自主開發(fā)特色工藝芯片設(shè)計(jì)和仿真軟件,提供成熟的設(shè)計(jì)解決方案如PIC Studio、MEMS Studio和Meta Studio,分別針對(duì)光電芯片、微機(jī)電系統(tǒng)、超透鏡的設(shè)計(jì)與仿真。我們提供特色工藝的半導(dǎo)體芯片集成電路版圖、IP和PDK工程服務(wù),廣泛服務(wù)于光通訊、光計(jì)算、光量子通信和微納光子器件領(lǐng)域的頭部客戶。逍遙科技與國(guó)內(nèi)外晶圓代工廠及硅光/MEMS中試線合作,推動(dòng)特色工藝半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展,致力于為客戶提供前沿技術(shù)與服務(wù)。
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