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引言
7 Y+ v. }# x# {5 F& Q% 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(guò)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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% {% s/ b; w0 O k1 E; _" a% s7 r$ J人工智能在芯片設(shè)計(jì)中的應(yīng)用簡(jiǎn)介
) O& c- X! |1 ]5 j2 }+ D& yAI正在芯片設(shè)計(jì)行業(yè)掀起波瀾,提升設(shè)計(jì)過(guò)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(lái)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。
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: h( m1 t; v( T; Z8 K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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芯片設(shè)計(jì)中的AI技術(shù)
* z% R7 r* w3 |2 J$ r$ J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(guò)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(shù)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(guò)與環(huán)境交互并獲得改進(jìn)獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)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(yǔ)言模型(LLM):LLM用途廣泛,可應(yīng)用于問(wèn)答、編碼、提取、重寫(xiě)、分類、總結(jié)和推理等多種任務(wù)。6 p+ [" L: _# v' Y Y2 S
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2 ?+ m: i1 n c- y3 e! S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。$ Z w$ k; a1 N* i! v, {
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AI在芯片設(shè)計(jì)中的應(yīng)用# Y1 f# J. b; M$ t
讓我們探討AI在芯片設(shè)計(jì)中的一些具體應(yīng)用:5 \! \+ i4 c$ Z
1. IR壓降估算
5 z. @" q2 K [) n3 ^; 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)。基于AI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(guò)程,顯示了功率圖和系數(shù)圖。% U6 J, A! J" A" Q$ I
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2. 寄生參數(shù)預(yù)測(cè)7 [5 ]- E% p; ?; [. s! Q: e
AI用于從原理圖預(yù)測(cè)布局寄生參數(shù)。通過(guò)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。
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圖4:此圖說(shuō)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(guò)程。
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3. 宏單元布局優(yōu)化# l7 O( p3 P" o5 V" ~5 }
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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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。4 Y; \: h& ?! I8 |: E3 K
9 t' m# T! h% V% s4. 設(shè)計(jì)規(guī)則檢查(DRC)修復(fù) x, v( o+ i2 f0 w' \. [# X6 M( 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。
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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(guò)程。" h0 k" U: m5 {8 C- l
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5. 數(shù)據(jù)通路優(yōu)化. ~" i, I6 ], |7 E: k0 y' P- U
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。9 j. ]) i9 f- i" v1 [5 t
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圖6:此圖說(shuō)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(guò)程。9 m1 n! G$ g b. n2 F% c
& q8 ?: \- E- _& {6. 門(mén)尺寸調(diào)整& y) T# m6 c( M- V4 I+ M( _: m7 T
Transformer被用于生成最佳門(mén)尺寸,以進(jìn)行時(shí)序和功耗優(yōu)化。通過(guò)將門(mén)路徑建模為序列,AI可以生成優(yōu)化的門(mén)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。: l% Z" c: H3 { _5 b8 Z4 M* Y
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6 w4 x' ]7 x5 [! C, h/ b4 M6 ]圖7:此圖顯示了Transizer方法在門(mén)尺寸優(yōu)化中實(shí)現(xiàn)的功耗/延遲權(quán)衡。9 R" u4 [4 e, n- c
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7. 加速器設(shè)計(jì)
( K5 x" W, Y! \& G. p; H9 k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。8 f7 {0 l% C7 O7 x
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: ]1 z K# k0 j8 C) R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(guò)程。9 Y+ o( m5 g1 t( F% g- `# U: W
+ q0 u9 M- J' ]* K大型語(yǔ)言模型在芯片設(shè)計(jì)中的應(yīng)用- j$ f# G6 @+ ]" |4 A$ w |
大型語(yǔ)言模型(LLM)在芯片設(shè)計(jì)中越來(lái)越重要?梢酝ㄟ^(guò)以下技術(shù)適應(yīng)各種任務(wù):
- Y! L& f2 \6 {+ ]9 W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' q* G0 ]) S1 C6 D8 T8 Z
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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(wèn)題。分析輔助:總結(jié)錯(cuò)誤報(bào)告并預(yù)測(cè)任務(wù)分配。4 S. N f' Y2 F# G5 @
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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。6 A0 k7 h0 u. g
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結(jié)論0 Z, Z% i8 E. E6 v! E4 y9 @6 X$ o6 U9 N
AI正在通過(guò)提高分析速度、優(yōu)化質(zhì)量和設(shè)計(jì)輔助來(lái)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(guò)程。LLM模型和代理通過(guò)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。* ^. O( X& ]4 q1 \/ ^+ b
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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(guò)程中的集成無(wú)疑將帶來(lái)更高效、更強(qiáng)大和更創(chuàng)新的半導(dǎo)體產(chǎn)品。/ ^7 @$ ^( s8 y& m& ?' B, v
, N/ R0 R+ k. h
/ D; ]# X) G+ J8 T2 i0 a# a& t參考文獻(xiàn)
3 W2 L% _8 z1 `' }; M[1] H. Ren, "Introduction to AI for Chip Design," presented at Hot Chips, Aug. 25, 2024.! W, ~% l* F( ?! n2 i
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, ~# O0 O1 m( Y6 S3 O2 {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(kāi)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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