?人工智能輔助芯片設計

逍遙設計自動化

引言
在半導體技術(shù)飛速發(fā)展的今天,人工智能(AI)正在成為優(yōu)化芯片設計過程的關(guān)鍵工具,本文幫助讀者了解AI,特別是強化學習(RL)和生成式AI,如何應對現(xiàn)代芯片設計的復雜挑戰(zhàn)[1]。
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芯片設計復雜性的挑戰(zhàn)
現(xiàn)代芯片設計是涉及眾多變量和權(quán)衡的復雜過程。隨著半導體技術(shù)不斷推進,設計空間的復雜性呈指數(shù)級增長。
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圖1展示了設計復雜性在時鐘、庫單元選擇和電源管理等多個因素上的指數(shù)級增長。
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: ?: z3 ^; B; n7 t2 F& A這種日益增加的復雜性帶來了幾個主要挑戰(zhàn):
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結(jié)果質(zhì)量:解決方案空間不連續(xù)、噪聲大且非凸,難以跳出局部最小值并識別因果關(guān)系。

吞吐量:設計人員一次只能評估少量變量,導致設計過程延遲長。

成本:設計過程常常導致計算資源利用率低下,跨項目復用有限。

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, w6 }6 h9 z) H: R: _; e圖2顯示了芯片設計過程中時間分配的breakdown,突出顯示了當前方法的低效之處。

* |( O5 z- K0 I# x) G- gAI在芯片設計中的應用前景
為應對這些挑戰(zhàn),半導體行業(yè)正轉(zhuǎn)向AI,特別是強化學習(RL),以優(yōu)化芯片設計過程的各個方面。

% b8 c% F$ R/ C0 U4 o3 C& m  a0 J  w理解強化學習
強化學習是機器學習的一個分支,其中代理通過與環(huán)境交互來學習決策。在芯片設計中,RL代理可以探索各種設計選項,學習實現(xiàn)所需性能指標的最佳策略。
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圖3描述了強化學習的基本概念,展示了代理與環(huán)境之間的交互。

將RL應用于芯片設計
將RL應用于芯片設計涉及將各種設計參數(shù)和約束映射到RL框架:

狀態(tài):當前設計配置

動作:對設計參數(shù)的更改

獎勵:目標指標的改善(如功耗、性能、面積)



圖4說明了如何將RL應用于芯片設計問題,將設計輸入映射到動作和結(jié)果。

AI輔助優(yōu)化貫穿設計流程
! c1 Y/ x. o: C3 \1 V( LAI驅(qū)動的優(yōu)化可應用于芯片設計過程的各個階段,從架構(gòu)到制造。
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1.數(shù)字實現(xiàn)
AI可以輔助探索不同的平面圖選項,優(yōu)化芯片面積和最大頻率等指標。
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圖5展示了AI優(yōu)化設計的帕累托前沿,平衡了芯片面積和頻率。
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2.驗證
AI可以通過智能選擇測試用例和優(yōu)化覆蓋率,顯著提高驗證過程的效率。

圖6演示了AI如何優(yōu)化回歸測試的分布,以實現(xiàn)更高效的驗證。
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3.測試和ATPG
% b; }+ K4 i9 J' t, ^9 E5 }AI可以優(yōu)化測試生成的各個方面,包括非掃描設計、X處理和中止限制。
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4.電路優(yōu)化
- E; i# z7 ]; x# s對于模擬和混合信號電路,AI可以在復雜的器件參數(shù)空間和PVT(工藝、電壓、溫度)角落中導航。

( B5 m  R- k5 X/ j* k5.3D集成
4 e, X+ p8 x: SAI可以輔助多芯片配置的探索,優(yōu)化性能和功耗效率。

6. 多抽象層次優(yōu)化
' v/ C  ^' l( d. q$ b: a# ]$ sAI在芯片設計中最有前途的應用之一是跨不同設計抽象層次進行優(yōu)化。

# Z' w: Z" a! T圖7闡述了跨多個設計抽象層次優(yōu)化的概念,從高層架構(gòu)到低層實例。

7.單抽象層次vs多抽象層次優(yōu)化
最初的AI驅(qū)動優(yōu)化集中在單一抽象層次,如布局優(yōu)化。然而,當應用于多個抽象層次時,AI的真正威力才得以顯現(xiàn)。

, y/ E& ^7 P7 D5 _% y3 R1 G. W& I圖8顯示了基于RL的布局優(yōu)化結(jié)果,展示了功耗和頻率的改進。


1 C5 o  f8 |) M! I' {; t. Z圖9比較了單抽象層次優(yōu)化和多抽象層次優(yōu)化,揭示了功耗-頻率權(quán)衡的顯著改進。
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# g0 j# k5 R0 b6 o# n0 ?8.探索不同設計配置
6 w( u9 I9 h$ zAI可以高效地探索多種設計配置,每種配置具有不同的特性和權(quán)衡。

* {! O, M% C/ u7 v2 l# }0 A' u圖10呈現(xiàn)了探索五種不同設計配置的前20個結(jié)果,展示了AI可以生成的解決方案的多樣性。
% {9 W/ j7 a, K9 g5 o% I+ W5 p
' I3 D. J! u. p; o6 D( w
圖11突出顯示了不同的RTL配置如何導致不同的布局特征,展示了AI識別和優(yōu)化不同設計特征的能力。

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* o$ n% A) c+ Z* H' }$ ^+ A基于RL優(yōu)化的局限性
盡管功能強大,基于RL的優(yōu)化面臨兩個主要挑戰(zhàn):

創(chuàng)建設計變體的工作量大

設計變體評估速度慢
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$ O1 ]( M0 W: N6 q, C' z為解決這些限制,業(yè)界正轉(zhuǎn)向生成式AI作為補充方法。

用生成式AI增強RL
生成式AI,特別是大型語言模型,正在為芯片設計優(yōu)化開辟新的可能性。

3 M' C5 }! s1 G- ~" v$ }RL和生成式AI的比較

RL擅長在定義的搜索空間內(nèi)找到最優(yōu)解

生成式AI善于快速生成多樣化的設計選項


' m, l6 T1 |' _& m圖12比較了RL和生成式AI在芯片設計優(yōu)化context中的優(yōu)勢。
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  _$ q$ z- e# |! q硬件描述語言(HDL)生成
最近的研究在使用AI生成HDL代碼方面顯示出了令人鼓舞的結(jié)果。

圖13顯示了HDL-GPT(一個用于生成HDL代碼的AI模型)在各種設計挑戰(zhàn)中的表現(xiàn)。
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功耗、性能和面積(PPA)推測
AI的另一個令人興奮的應用是快速PPA推測。

2 n1 V* n/ s8 z* `圖14說明了使用AI執(zhí)行端到端PPA推測的工作流程,可能將設計評估速度提高10倍。

加速設計評估
圖卷積網(wǎng)絡(GCNs)正被用來大幅加速設計評估過程。
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- M# i2 R8 B* P; z* @( {2 j+ x( D圖15演示了GCNs如何將設計探索速度提高500多倍,相較于傳統(tǒng)方法。

, ~4 K8 B6 y1 f) Y- y結(jié)論
AI輔助芯片設計代表著半導體行業(yè)的范式轉(zhuǎn)變。通過利用強化學習和生成式AI,設計人員可以更高效地探索廣闊的設計空間,跨多個抽象層次進行優(yōu)化,并加速整個設計過程。
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4 r0 v  M, R( Q( K, h$ c2 W: Y隨著AI技術(shù)的不斷進步,可以期待更深遠的影響。RL優(yōu)化與生成式AI快速設計空間探索的結(jié)合,有望在半導體設計中釋放新的創(chuàng)新水平。

芯片設計的未來可能會看到AI工具在整個設計流程中的更深入集成,從高層架構(gòu)決策到低層物理實現(xiàn)。這種AI驅(qū)動的方法不僅將提高芯片的質(zhì)量和性能,還將顯著縮短上市時間并降低開發(fā)成本。

參考文獻
5 F* d7 u, {; V# p2 r! h+ Q[1] S. Diamantidis, "AI-Assisted Chip Design Tutorial," in HotChips, Aug. 25, 2025.

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