Synopsys公司CEO Aart de Geus
芯片設(shè)計方式的僵化，導(dǎo)致全球新型芯片與處理器的開發(fā)及創(chuàng)新活動趨于停滯。但現(xiàn)在，先進(jìn)AI設(shè)計自動化工具也許能給我們帶來答案。
目前，全球都籠罩在半導(dǎo)體產(chǎn)能短缺的陰影之下，整個技術(shù)供應(yīng)鏈也因此遭遇負(fù)面影響。由于各個市場都在努力尋求芯片及其他相關(guān)供應(yīng)，從汽車到PC游戲顯卡在內(nèi)的多種產(chǎn)品出現(xiàn)供不應(yīng)求，單品市場價格飛漲。但就在一片愁云慘淡之下，另一種更具挑戰(zhàn)性的短缺同樣迫在眉睫——這就是芯片設(shè)計方式的僵化，這直接導(dǎo)致全球新型芯片與處理器的開發(fā)及創(chuàng)新活動趨于停滯。而Synopsys公司CEO Aart de Geus認(rèn)為，他們開發(fā)出的先進(jìn)AI設(shè)計自動化工具也許能給我們帶來答案。
多年以來，一直有權(quán)威人士認(rèn)定摩爾定律已死。所謂摩爾定律，是由英特爾公司聯(lián)合創(chuàng)始人Gordon Moore提出的一項預(yù)測，即集成電路中的晶體管數(shù)量每兩年增長約一倍。實際上對于摩爾定律的樂觀描述，反對之聲一直不絕于耳；但半導(dǎo)體行業(yè)的從業(yè)者們憑借自己的聰明才智，成功讓這項預(yù)測延續(xù)了三十年。不過面對當(dāng)下的困境，我們必須承認(rèn)隨著各芯片制造商在推進(jìn)工藝節(jié)點中的時時碰壁、加上芯片復(fù)雜性的指數(shù)級增長，摩爾定律似乎確實走到了生命的終點。
后摩爾時代:發(fā)揮晶體管之外的系統(tǒng)技術(shù)力量
更令人絕望的是，全球半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的設(shè)計工程師從業(yè)人數(shù)并沒能相應(yīng)增加。這種情況提示出了系統(tǒng)性的問題，即維持摩爾定律的動力已經(jīng)出現(xiàn)了根基性的缺失。如今，芯片制造商面臨的挑戰(zhàn)絕不止是向芯片當(dāng)中塞進(jìn)更多晶體管，同時還需要應(yīng)對快速提升的系統(tǒng)復(fù)雜性。正如de Geus所言，這個“后摩爾”時代需要新的工具與策略才能推動行業(yè)繼續(xù)前進(jìn)。換句話說，必須得用更聰明的辦法解決這個新的難題。
Aart de Geus解釋道，半導(dǎo)體行業(yè)目前的主要挑戰(zhàn)是如何在未來十年內(nèi)，將從云到邊緣場景下的AI算力再提升1000倍。其核心當(dāng)然是如何以更快且成本更低的方式構(gòu)建更強(qiáng)大的芯片，而AI工具正是其中的關(guān)鍵，甚至可以說是改變游戲規(guī)則的重大突破。Synopsys公司最近就展示了一項用例，一位工程師在AI工具的協(xié)助下短短幾周就解決了以往整個設(shè)計團(tuán)隊需要幾個月才能搞定的問題。
布局與布線流程極為復(fù)雜
Aart還提到該公司開發(fā)出的DSO.ai工具，據(jù)稱這項設(shè)計空間優(yōu)化AI是全球第一套用于芯片設(shè)計的自主AI工具集。但具體表述仍然有待商榷，畢竟英偉達(dá)及英特爾等半導(dǎo)體巨頭早已將AI技術(shù)引入芯片設(shè)計當(dāng)中，而Synopsys至少還沒有造出自己的原研芯片。但在另一方面，Synopsys希望為客戶提供先進(jìn)的芯片設(shè)計工具、驗證工具與服務(wù)，同時配合IP集成及軟件安全/質(zhì)量測試方案以加快出品速度。
由AI設(shè)計AI芯片已不再是幻想
Synopsys公司強(qiáng)調(diào)，其DSO.ai工具能夠極大加快和增強(qiáng)芯片的布局與布線效率，同時降低設(shè)計成本。布局與布線是一切電路板、集成電路與現(xiàn)場可編程門陣列設(shè)計中不可或缺的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其需要解決的核心問題，就是以盡可能高效的方式將不同邏輯與IP塊相互連接起來。更重要的是，特定制造工藝對于面積、功率、頻率、等待時間以及可用位置等因素的制約早在布局布線流程中就必須得到充分考量。
Synopsys的DSO.ai利用人工智能加機(jī)器學(xué)習(xí)的迭代特性優(yōu)化并簡化了整個流程，能夠?qū)⒁酝枰獢?shù)十位工程師耗費幾周甚至幾個月才能完成的任務(wù)，轉(zhuǎn)化為一位初級工程師幾天之內(nèi)就能搞定的小問題。DSO.ai會不斷迭代芯片的布局與布線方案，在此期間持續(xù)學(xué)習(xí)并通過設(shè)計參數(shù)實現(xiàn)芯片的微調(diào)與優(yōu)化。這不僅極大改善了芯片設(shè)計工作的經(jīng)濟(jì)性與成功率，同時也將引發(fā)設(shè)計資源與設(shè)計方法層面的根本轉(zhuǎn)變，將以往被迫將時間與精力投入到布局與布線中的工程師們解放出來，著力解決尖端芯片設(shè)計中的其他有價值難題。
在與de Geus的討論中，他進(jìn)一步解釋道，全球半導(dǎo)體工程師的數(shù)量短時間內(nèi)不可能快速增加。殘酷的現(xiàn)實證明，這類人才培養(yǎng)周期極長、成才率極低。因此在他看來，人工智能工具才是彌合這道鴻溝的最佳選項——因此，即使對于最小的設(shè)計團(tuán)隊來說，也完全有可能開發(fā)出自己的原研AI處理器。通過減輕芯片架構(gòu)師的繁重任務(wù)，他們能夠?qū)⑸a(chǎn)力解放出來應(yīng)對更高級別的抽象挑戰(zhàn)。更重要的是，他認(rèn)為目前半導(dǎo)體行業(yè)中的很多復(fù)雜性挑戰(zhàn)根本不可能單靠人力方式解決。所以在本質(zhì)上，整個行業(yè)需要引入人工智能以彌補人類智能的不足。
Synopsys公司CEO Aart de Geus
智能化水平將不斷提高，人工智能將為我們持續(xù)賦能
時至今日，AI已經(jīng)不再是炒作的標(biāo)題。從手機(jī)應(yīng)用中的美顏濾鏡到個性化推薦引擎、從自動駕駛汽車到大數(shù)據(jù)分析以及DSO.ai等高級設(shè)計自動化工具，AI的應(yīng)用已經(jīng)隨處可見。帶有專用AI處理器的設(shè)備也在全面開花，您手中的智能手機(jī)、計算機(jī)乃至最新汽車技術(shù)都是最直接的證明。如今，芯片行業(yè)本身也終于達(dá)到了使用AI技術(shù)協(xié)助設(shè)計AI芯片的新階段，不同規(guī)模的工程團(tuán)隊都有機(jī)會借助這項成果開發(fā)出屬于自己的處理器方案。
de Geus認(rèn)為，“經(jīng)典的摩爾定律讓處理器實現(xiàn)了令人難以置信的規(guī)模復(fù)雜性發(fā)展，最終令A(yù)I成為可能。如今，每個垂直市場都希望全面提升智能化，借此從數(shù)據(jù)中提取經(jīng)濟(jì)價值。這又給半導(dǎo)體行業(yè)帶來了巨大的吸引力，讓千倍AI算力成為克服「萬物智能化」中系統(tǒng)復(fù)雜性的新方向。然而，千倍AI算力本身帶來的設(shè)計復(fù)雜度，也已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過當(dāng)前人類所能掌控的工程能力與經(jīng)濟(jì)承受力。”
著名工程師Jim Keller最近提到，“這簡直就是現(xiàn)實里的奇跡；十年之前，建立硬件初創(chuàng)公司還幾乎是個不可能完成的任務(wù)。”參考Synopsys及其他廠商在設(shè)計自動化方面的進(jìn)步，Keller認(rèn)為創(chuàng)立硬件企業(yè)所需要的經(jīng)濟(jì)投入與人力成本已經(jīng)發(fā)生了顛覆性變化。今年3月，擁有百名工程師的初創(chuàng)企業(yè)NUVIA剛剛被高通公司以14億美元價碼收購，這已經(jīng)說明這些功能強(qiáng)大的新型芯片設(shè)計工具與智能策略方案確有奇效。舊的半導(dǎo)體設(shè)計規(guī)范正在迅速失效，如今，AI這位強(qiáng)大的助手正幫助我們高效、可靠地消解各種物理設(shè)計難題。
