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引言
* A. D- X/ V/ _. h+ q0 L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]。
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人工智能在芯片設(shè)計中的應(yīng)用簡介6 l% G# T) g/ Z/ k' n W1 v
AI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(shí)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。1 N0 w- m C( ~' `4 ?3 @/ J
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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)' H2 ^) p' f9 r* G' B
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(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(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)。1 K. B7 v2 L# B4 m7 J
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2 u# D; i: ^* y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。
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AI在芯片設(shè)計中的應(yīng)用
! v9 T# f. u8 g. K讓我們探討AI在芯片設(shè)計中的一些具體應(yīng)用:4 F1 h( M( F* p9 z
1. IR壓降估算" c& I: i, P, ^. n8 [6 T
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。基于AI的方法可以從單元級特征預(yù)測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。$ t+ T- x: o+ L! K h9 G
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+ @" F' b) m: Q0 V# g+ M! {6 `" ]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。/ f4 b+ |# e6 _: X5 \
3 ~1 ?1 u) E& B2. 寄生參數(shù)預(yù)測$ Z, a1 L' I) w% ~) t' Q
AI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。! C. j5 o/ i/ m* C8 ^/ T& C6 ?9 S3 r
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4 l4 E1 v& n% v# M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。+ m& S: E1 b$ X" Q; a0 T
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3. 宏單元布局優(yōu)化
6 x+ H' n% c3 U7 a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。
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. e; W. ]" }2 K4 t: {$ z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。, f& V& ?& f4 S: J/ ]- _+ O
2 R+ s" ]+ M. T( B5 `, b0 O4. 設(shè)計規(guī)則檢查(DRC)修復(fù)" \9 f) P: U& H, t' a' k
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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G; d5 A% e: a$ @+ U- w, A* z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, C6 e \" D0 m, G
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。
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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$ D" f% I6 x0 p* J' R
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(shí)現(xiàn)了100倍到1000倍的加速。
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4 a. B8 S! u* D7 n+ G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。( [' _. P* h$ Q5 y% A2 q' Y
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7. 加速器設(shè)計7 \: i7 G$ V! t4 n* v
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(shí)現(xiàn)了6.8倍的樣本效率和5%的性能提升。
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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。
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! N" S3 N* b% K# B大型語言模型在芯片設(shè)計中的應(yīng)用+ [ l) e ?! b: D+ s. l$ Z" V; ]
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):8 n8 n) Y4 U ~: G* P
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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4 n/ O$ w0 I2 ]6 ^4 BLLM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。/ l2 i* m, X1 g `. X" h7 k
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. s1 Y8 x; A/ L% H( f9 j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。
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5 |, Y. V- A# N7 N+ `結(jié)論
3 w. z3 @: j0 V4 y8 oAI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(shí)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。* `3 F, U+ b& f& C
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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。' W$ Z! r, N" y3 I
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; t2 ^) S' [0 B: o7 \參考文獻(xiàn)# O* ?+ V# u: V- j) S$ K& A
[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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