近来,生成式 AI 备受瞩目、应用广泛,发展速度和影响力有目共睹。芯片和系统开发领域自然也不例外;在半导体行业,搭载生成式 AI 的 EDA 工具已经展露峥嵘,提供许多前所未有的优化功能,助力芯片和系统设计团队显著改善功率、性能和面积 (PPA)、提高工程生产力、加速设计收敛进程。
小组讨论
在今年于美国硅谷举办的 CadenceLIVE Silicon Valley 2023 用户大会上, AI 和大数据的主题讨论广受关注。其中,生成式 AI 小组讨论最为精彩,令人耳目一新。此次小组讨论由 TECHnalysis Research 的 Bob O’Donnell 主持,讨论成员包括:
加州大学伯克利分校的 Prabal Dutta
Cadence 公司的 Paul Cunningham
Cisco 公司的 Chris Rowen
Meta 公司 Igor Markov
本系列文章将分为四个部分深入讲解此次小组讨论。本文为第一部分,关注芯片设计方面,探讨生成式 AI 集成到EDA 工具中的巨大影响,及其对芯片设计格局的塑造。本文围绕的问题是:向 EDA 工具中添加生成式 AI 功能是否将改变芯片设计的方式,具体将有哪些影响?
以下为小组各方代表的回答总结。
1. 在增强设计中,生成式 AI 潜力巨大
Arm 公司
答案是肯定的。我们的团队正在传统布局布线领域使用生成式 AI,尝试增强设计,并打算集成到设计技术和协同优化策略中。
在增强设计中,生成式 AI 潜力巨大。目前,我们在传统布局布线领域使用生成式 AI 来增强现有的设计,还没有研究这项技术在设计探索方面的应用。我们打算建立一个基线,找出工程师可能忽略的领域。
当然,在设计的初始阶段,工程师的投入必不可少。未来,我们计划把AI融入到协同优化设计技术策略中,尤其是针对手动操作受限的情况。
2. 在前端进行更多创造性探索
加州大学伯克利分校
由于下游流程极为耗时,目前对设计、空间探索和架构探索的关注较少。如果可以借助工具来加速下游任务,我们将能在前端进行更具有创造性的探索。嵌入式综合问题是一大固有挑战,这需要推理和表征(representations) 不仅涵盖 RTO (Requirements to Objective,目标要求),还能够涵盖时序、收敛、功率和线路延迟。
对这些表征进行编码,有助于加快前端系统设计,为系统设计人员节省大量时间,从而不必耗时查找元件目录,确定如何重用之前的设计。我们实现了设计、空间探索和综合流程的自动化,同时允许进行交互式调整。这一领域正在取得重大进展,创造了很多有趣的可能。
3. AI 让我们重新定义 EDA
Cadence 公司
答案并不绝对。AI 无法取代设计流程的基本要素,如布局布线、逻辑仿真和空间仿真。但 AI 将有助于减少这些基本流程中的手动操作。毕竟,这些基本流程需要耗费大量的人力,无论是调试还是精细调整。
AI 让我们重新定义 EDA。Cadence 的目标是让软件更好地成为设计人员和工程师的左膀右臂,数量级地提升生产力和效率。经过多年的发展,在交互、构建和芯片验证方面,半导体行业将迎来深刻的变革。毫无疑问,整个流程都将发生重大变化。
Cadence 已推出新一代 AI 驱动的 OrCAD X 平台,支持 Cadence OnCloud,助力 PCB 设计提速 5 倍!
4. 生成式 AI 的影响与其概率性相关
Cisco 公司
因其概率性,生成式 AI 的影响将是深远巨大的,但未必均衡。设计空间探索和验证套件方面预计将出现新的类别,涉及对设计过程进行抽象和概括。
但是,设计规则检查、连通性检查或逻辑评估都追求明确的答案,这与其背道而驰。这种算法将在注重概率 (Probability) 的领域更有优势,更快投入使用。相反,在概率不受欢迎的领域,优势并不显著。
5. 目前生成式 AI 存在两大局限之处
Meta 公司
整体上我们持中立态度。首先,目前针对文本和图像的生成式 AI 技术并不完全可靠,需要进一步验证。当前技术仍有局限,如 ChatGPT 需要通过维度浮点表示数字,并通过层层发送来进行算术计算。严重依赖浮点运算的布局布线应用在未来几年可能会面临瓶颈。
第二个问题是,这些模型缺乏工作内存,输入/输出缓冲区较小,大约只有 64 KB,每次发送输入时都会被刷新。如此一来,模型学习和掌握技能的机会寥寥无几,从而难以与优化工具并驾齐驱。不过,这些模型擅长更高层次的抽象,并精于语言处理。
第一个问题的讨论就此结束。在第二个问题之前,TECHnalysis Research 分享了一个想法:
“如果ChatGPT 在某处产生了 ‘幻觉(Hallucination)’,也许再人工检查一遍,就可以万事大吉。但若 ChatGPT 对一个电路的组成要素产生了幻觉,问题就大了。”
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