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引言5 [/ T. p$ a! R, b8 A& `
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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, B5 O) a$ J% d7 Q" M5 F' p! @人工智能在芯片設(shè)計(jì)中的應(yīng)用簡(jiǎn)介
}* N( ?- X/ z, j% U( M& 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。# E7 [+ H) }- Q) g# b$ S
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5 U4 p6 V b6 G3 R: p$ |% ^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。
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4 u' M1 U$ X2 \5 u芯片設(shè)計(jì)中的AI技術(shù)0 Y4 u- x# V9 x% q O4 N
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)。- H3 G7 A# Z& p+ e7 g
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; z/ s9 e( E( a; O4 W) v. _, D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。7 K1 A" E5 t/ [& @ V9 S8 e) @! _
/ a% s5 Q6 M! GAI在芯片設(shè)計(jì)中的應(yīng)用1 q1 S6 [) l3 u9 X
讓我們探討AI在芯片設(shè)計(jì)中的一些具體應(yīng)用:- Q" {9 b1 N4 z
1. IR壓降估算2 E- R: [3 o1 x: m7 c
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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! A2 p) ]0 v! I, c. L5 |3 }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。* ? ?1 ^6 ]- p* ^8 p, y
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2. 寄生參數(shù)預(yù)測(cè)
7 B/ H2 b( S8 b2 b( f1 ~& aAI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。/ [5 w6 D. k8 b( H. h; W
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9 ]4 ~9 A9 `2 S$ J6 U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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$ L5 S+ Y) k% f% t3 p3. 宏單元布局優(yōu)化% V1 R7 x# J( T; O# Q% |
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。
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* w) x& A0 t$ a; a$ z+ L. I2 @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。
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8 T3 _5 ^* p, ?, m4. 設(shè)計(jì)規(guī)則檢查(DRC)修復(fù)5 y' i8 R& _$ `- [% L: j3 d
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。6 c% t9 _) t) o$ D: l6 J
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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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I( T, M% @1 R* Y5. 數(shù)據(jù)通路優(yōu)化4 U& h8 ~; h* r: n
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。- G) @* I" [) y! w+ K7 e
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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。
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6. 門尺寸調(diào)整
$ E) W2 \! \8 Q$ W5 X0 X) @Transformer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。# }5 r. X3 r# f
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' W/ Q5 m7 D/ Z' x) g, W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。0 D4 F5 G) T% P
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7. 加速器設(shè)計(jì)
6 ^! u3 n! N9 {' s7 P0 n5 X; ^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。5 N6 ?+ E4 v( W) H- ]5 G3 A
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* Q# |6 p+ N# o. q" d- H# w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。
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3 x7 T1 g" `/ x5 W+ O' n大型語言模型在芯片設(shè)計(jì)中的應(yīng)用
* c2 N3 G0 U/ L( M! _' I9 ^大型語言模型(LLM)在芯片設(shè)計(jì)中越來越重要。可以通過以下技術(shù)適應(yīng)各種任務(wù):$ G' S8 U6 {4 @( ^% H. `" N
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6 O+ P' [7 X8 u
N* g! d& c; c& {$ Q3 g2 ~LLM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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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。" P, n( ^: D8 I( X" ~7 t Y; \
' j$ C' Q# |, b! \( S結(jié)論! s, e: x, m1 ^& L1 p2 {: t
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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8 J1 w! B; O2 ^9 a0 X& J/ T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 B% n4 @& M; V- v8 g6 p參考文獻(xiàn)4 g; A* O( X' C( ~" D; H0 N9 I
[1] H. Ren, "Introduction to AI for Chip Design," presented at Hot Chips, Aug. 25, 2024.
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6 e" e E* |+ }& v, A5 J" d! V+ g5 |軟件申請(qǐng)我們歡迎化合物/硅基光電子芯片的研究人員和工程師申請(qǐng)?bào)w驗(yàn)免費(fèi)版PIC Studio軟件。無論是研究還是商業(yè)應(yīng)用,PIC Studio都可提升您的工作效能。
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h X' l1 P% b歡迎轉(zhuǎn)載: P; k- [+ i$ a4 S' W
: j" {" M$ M% j9 z, i4 ]轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處,請(qǐng)勿修改內(nèi)容和刪除作者信息!7 z; f; b3 v+ u$ Y5 j
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, k3 T& q9 W) {' ^0 o' C9 I關(guān)于我們:
9 Z/ ~' Z& ]# G, c# z. t- X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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