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Hot Chips 2024 | 人工智能在芯片設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

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發(fā)表于 2024-9-19 08:00:00 | 只看該作者 |只看大圖 回帖獎(jiǎng)勵(lì) |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
引言! a" C0 z5 q* P" B! V! j2 Q7 ]
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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人工智能在芯片設(shè)計(jì)中的應(yīng)用簡(jiǎn)介
, @: S, S: u' p, N9 ^5 Q7 S. k( g; _AI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。5 Y& W7 [3 j5 |+ H3 Y
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    & @5 B) K( l0 J5 @0 n1 E8 e3 r- r 0 A) i# V7 g! D$ D* q4 c
    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。( M! B/ _# w1 A# W6 z2 m. I
    ' v) @+ z/ R. I' J8 o: `/ d
    芯片設(shè)計(jì)中的AI技術(shù)3 J" Y' t* v7 S( J7 S, C3 c
    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、分類、總結(jié)和推理等多種任務(wù)。
    4 \( L" J; T! O[/ol]
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    ' L; d0 P  L2 l+ _0 f9 a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。
    * m9 M: [) H3 `" F* a0 u9 s0 @+ L7 h, o$ e6 N6 Y7 t
    AI在芯片設(shè)計(jì)中的應(yīng)用: G& b; ~# d/ N  _# Z7 S' Q0 d3 p
    讓我們探討AI在芯片設(shè)計(jì)中的一些具體應(yīng)用:" z5 T0 {; M' c  s) K3 T
    1. IR壓降估算
    8 V" k0 @2 S7 `( C8 sIR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)。3 K* g: ?- b6 `4 P0 x: }- I! v

    & l5 P$ \( N3 ^- s5 @. _1 y$ _- t   m. K% p4 e( E0 V
    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。
    6 ?- H. H1 y' H4 I+ `+ c+ `
    - @& w! Z$ a$ i2. 寄生參數(shù)預(yù)測(cè)
    & A$ ~- _% U% C  y  V1 nAI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。& t: W5 s, U) Y" ?& l
    9 z- b# ~6 w1 W  E3 ]' g

    1 r- |1 l: a' ]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。
    # l; e/ o! [& w1 {& L& g: r
    - \+ d$ d, h" R7 p/ S2 ~' G3. 宏單元布局優(yōu)化' e/ V* `' ~8 u0 b, `# A
    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。
    3 i" A" F+ |' m1 ]& T. \7 E3 @1 Z& E# x, k4 H; e; E* M

    ; G& g5 I1 L, x  D* `- b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。1 }% A: A) c- w

    ( k* Z- @/ r# P; {4. 設(shè)計(jì)規(guī)則檢查(DRC)修復(fù)
      q/ Z1 C$ o3 T2 ?! h! }9 c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。7 N( Z# W2 U$ _: ]: j: M
    , h: A; }. Y6 W$ G( u5 N1 d" _& m

    * j/ m, ?" Z; V6 ~. Q4 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(guò)程。! j) g8 @' ?1 `* V

    # s" w3 e, u4 r3 D% y- H& L5. 數(shù)據(jù)通路優(yōu)化
    6 l1 b( C, H* [7 V6 [; j* E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。
    . L. d( V; _4 e$ c$ V! p) m9 P+ V; \9 U+ z& U6 |# `: g( N

    - i" i( f$ R) y2 y, H+ ~* b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。0 K8 d7 L/ }. }9 j
    - o$ v5 ]& B$ W. l" l% Q! Z
    6. 門尺寸調(diào)整" w/ j! R: o9 ?
    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(guò)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。
    6 p5 Q' X  F0 L3 A# w5 y1 o( u* u; K7 M2 Q
    - O( t/ j' @  z$ M, a) v1 P
    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。) w" R. m. p6 U: j% E1 E

    $ k  b$ X9 u. w3 }4 e/ _2 J7. 加速器設(shè)計(jì), V! g% w, Z; n2 \7 L" Z* n
    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。
    , U1 a& ?; C7 n0 g4 p3 r4 s8 e1 M8 d0 @! t9 b' l+ X8 n9 U
    ) c3 o4 ~6 I( d1 e. m
    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。
    6 Y1 \  V  k, x) Q" q" k9 {% l
    # q1 g: H% p3 C' P5 O大型語(yǔ)言模型在芯片設(shè)計(jì)中的應(yīng)用
    8 B9 e3 C9 ~8 r大型語(yǔ)言模型(LLM)在芯片設(shè)計(jì)中越來(lái)越重要。可以通過(guò)以下技術(shù)適應(yīng)各種任務(wù):* Z; {" F! p9 _
  • 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
    , E! x1 x8 B, \' d* }! }# b+ G
    . I0 _* W6 @: k
    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。
    ; L7 M3 A" w5 O! |1 r) o  M[/ol]
    : v" [+ f: `# u0 ?% v4 ?' c. X2 i# A0 w8 Z4 E1 a; M. A) s$ D

    ; Y' I  {; Z9 O6 Y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。3 V) h0 R, O" a: Y" K% M
    2 f7 W* C0 f0 r1 U: }
    結(jié)論
    + `) ?8 V! z- }& XAI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。$ h: ^" p' Y. L' N
    [/ol]
    ) M' n( P( o. i% k, e  Z$ n% v9 |! G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。$ T) \% v5 y. b5 K% Y2 g& y" u
    1 h) r8 w; @) a) z$ H0 }

    1 d6 e' {* H# k4 K參考文獻(xiàn)
    # @0 p! ]& N3 j% W[1] H. Ren, "Introduction to AI for Chip Design," presented at Hot Chips, Aug. 25, 2024.' O/ c' |. N- F

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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(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)。$ L' A+ b5 u* C) f% Y3 u7 w

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