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引言
) w; Y( p+ d5 v3 s; Q! K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)計過程中。本文探討AI如何重塑芯片設(shè)計的各個方面,包括分析、優(yōu)化和設(shè)計輔助,幫助逍遙設(shè)計自動化的讀者了解不同的AI技術(shù)及其在提高設(shè)計性能和生產(chǎn)力方面的應(yīng)用[1]。! T3 t' T$ i. D' D7 K$ ]
/ L$ ~6 S+ T% V. s/ A i; s人工智能在芯片設(shè)計中的應(yīng)用簡介
# t @) w3 w8 KAI正在芯片設(shè)計行業(yè)掀起波瀾,提升設(shè)計過程的多個階段。AI主要影響以下關(guān)鍵領(lǐng)域:分析:AI實現(xiàn)更快速、預(yù)測性和跨階段的芯片設(shè)計分析。優(yōu)化:AI驅(qū)動的優(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)計師提供專業(yè)知識、編碼支持和任務(wù)自動化。
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& X. j; F; g3 a2 Y圖1:此圖展示了AI在芯片設(shè)計中影響的主要領(lǐng)域:分析、優(yōu)化和輔助。
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芯片設(shè)計中的AI技術(shù)
2 k' M+ g5 x# m( D% R! r! |多種AI技術(shù)被應(yīng)用于芯片設(shè)計,每種技術(shù)適用于設(shè)計過程的不同方面: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)獎勵來學(xué)習(xí)優(yōu)化設(shè)計。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)計點和學(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)。1 |. d0 `. u, E g$ l+ U, E4 y" X3 n
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圖2:NVIDIA芯片設(shè)計中使用的不同AI技術(shù),包括經(jīng)典ML、深度學(xué)習(xí)和各種優(yōu)化方法。3 S) h) F1 `5 ?% u% G$ ]
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AI在芯片設(shè)計中的應(yīng)用! v- g0 a3 @% b5 R; i. ]
讓我們探討AI在芯片設(shè)計中的一些具體應(yīng)用:0 g; t3 n4 ], S4 r* D
1. IR壓降估算" O: D( ^5 |( m' R
IR壓降估算對物理設(shè)計非常重要,但傳統(tǒng)方法需要數(shù)小時;贏I的方法可以從單元級特征預(yù)測IR壓降,在3秒內(nèi)實現(xiàn)94%的準(zhǔn)確率,而商業(yè)工具需要3小時。3 O2 x1 V) Y$ I* `7 N
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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。3 u3 d$ {' L3 c& ^4 V! A
' `( w; S; }( {2. 寄生參數(shù)預(yù)測
7 d% ?- d$ E0 HAI用于從原理圖預(yù)測布局寄生參數(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)計師可以高精度估算寄生參數(shù),將仿真誤差降低到10%以下。6 w# @, U+ e8 G7 a6 O9 b
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& Y7 h, v3 u6 C0 k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)測的過程。& ^3 E1 \$ b" d6 Q- x
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3. 宏單元布局優(yōu)化
& g. |3 `; B4 ]- ?* c$ q3 v宏單元布局對物理設(shè)計非常關(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、擁塞度和密度等因素。2 B% C/ R" D0 }/ |& C$ _9 a0 A. a
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& n! d3 n" S4 X6 [, z$ O! P# J圖4:此圖比較了基準(zhǔn)宏單元布局與使用AutoDMP(自動化DREAMPlace基礎(chǔ)宏單元布局)優(yōu)化后的布局。; H& E; h" U4 g i
8 y" Y* N, D F/ y* M4. 設(shè)計規(guī)則檢查(DRC)修復(fù)4 J9 j s) q2 A! A+ y
強(qiáng)化學(xué)習(xí)代理被訓(xùn)練用于自動修復(fù)單元布局中的設(shè)計規(guī)則檢查(DRC)違規(guī)。代理學(xué)習(xí)逐步減少DRC錯誤,最終得到干凈的布局。
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# t; U: r! L5 o+ B9 [' A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。$ z8 Y# A, i& x: d ]7 |
9 H4 j2 r7 z! s0 `1 S, x1 h+ y5. 數(shù)據(jù)通路優(yōu)化
) T4 y, q4 q+ G2 D& S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),以實現(xiàn)比知名加法器架構(gòu)更好的性能。7 ]+ g ]9 M5 r( i- G9 _4 ]# |) q
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! d; k: j; q! n" a# Q; S, }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。
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6. 門尺寸調(diào)整3 R; `3 ^5 K* E7 k7 J
Transformer被用于生成最佳門尺寸,以進(jìn)行時序和功耗優(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,實現(xiàn)了100倍到1000倍的加速。$ `9 ^" H- Y9 M2 X9 o
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: q) O( _: s' M x! q圖7:此圖顯示了Transizer方法在門尺寸優(yōu)化中實現(xiàn)的功耗/延遲權(quán)衡。6 R5 j( `+ M( X% L* K
) y* R; i2 w! |) U# j& T; v6 W7. 加速器設(shè)計
! U# \% a% e- y0 z變分自編碼器(VAE)被用于學(xué)習(xí)硬件加速器設(shè)計的連續(xù)可重構(gòu)潛在空間。這種方法在探索設(shè)計空間時實現(xiàn)了6.8倍的樣本效率和5%的性能提升。( t# U: g7 ~+ |6 D/ a7 g6 q, ^
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& Z9 A; r+ j- v @. V圖8:此圖展示了在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器設(shè)計空間優(yōu)化中使用VAE的過程。% A% O/ V, k: C; p, |8 I8 d7 _! J
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大型語言模型在芯片設(shè)計中的應(yīng)用
4 R- g# ]( Q+ a4 n5 ~大型語言模型(LLM)在芯片設(shè)計中越來越重要?梢酝ㄟ^以下技術(shù)適應(yīng)各種任務(wù):
: a. X" s' { V! 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4 z, M( u7 B) q# Y- w
& D7 b' S3 p9 ULLM在芯片設(shè)計中用于多個目的:編碼輔助:為特定任務(wù)生成EDA腳本。專業(yè)知識輔助:回答關(guān)于設(shè)計、基礎(chǔ)設(shè)施、工具和流程的問題。分析輔助:總結(jié)錯誤報告并預(yù)測任務(wù)分配。) |9 _" W* F/ E- D6 @7 W5 o
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4 z. ?2 S6 I; Y4 O1 o' D圖9:此圖顯示了LLM在芯片設(shè)計中的各種應(yīng)用,包括編碼、專業(yè)知識、分析、優(yōu)化和調(diào)試輔助。0 i- I- ]+ {7 U9 |$ Q ^
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結(jié)論
" K4 u0 P: @8 F) x+ r7 [& U3 j& JAI正在通過提高分析速度、優(yōu)化質(zhì)量和設(shè)計輔助來革新芯片設(shè)計。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),以實現(xiàn)芯片設(shè)計中更好的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)自動化顯著提高芯片設(shè)計生產(chǎn)力。可靠高效的推理基礎(chǔ)設(shè)施的重要性日益增加。! d6 G4 q+ T" d/ H2 s; P/ W
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為進(jìn)一步推動該領(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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! Q# W* ]$ R: g. i f. `6 X參考文獻(xiàn)
' _$ k5 y7 K4 h" T5 n9 C" n[1] H. Ren, "Introduction to AI for Chip Design," presented at Hot Chips, Aug. 25, 2024.
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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)計自動化(EDA)的高科技軟件公司。我們自主開發(fā)特色工藝芯片設(shè)計和仿真軟件,提供成熟的設(shè)計解決方案如PIC Studio、MEMS Studio和Meta Studio,分別針對光電芯片、微機(jī)電系統(tǒng)、超透鏡的設(shè)計與仿真。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。逍遙科技與國內(nèi)外晶圓代工廠及硅光/MEMS中試線合作,推動特色工藝半導(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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