芯片设计复杂性的快速指数级增长给开发者带来了巨大的挑战,整个行业不仅要向埃米级发展、Muiti-Die系统和工艺节点迁移所带来的挑战,还需要应对愈加紧迫的上市时间目标、不断增加的制造测试成本以及人才短缺等问题。早在AI大热之前,芯片设计行业就把目光放到了AI,探索AI+EDA的更多可能性。
近日,新思科技EDA产品销售与解决方案专家孙路在2024世界半导体大会暨南京国际半导体博览会上的【EDA/IP核产业发展高峰论坛】发表了《AI+EDA,领航万物智能时代的创芯》的主题演讲。近年来,新思科技持续引领着AI+EDA芯片设计趋势,2023年实现了多个关键里程碑:DSO.ai帮助客户完成了320+次商业流片,VSO.ai帮助客户提升了10倍验证效率,TSO.ai提升了20%的测试设计结果质量等。
早在七八年前,新思科技就开始探索把AI融合到EDA工具中,并于2020年推出了业界首个AI驱动型芯片设计空间优化解决方案DSO.ai,开创了突破性芯片设计的新时代。目前,新思科技已经将AI全面引入Synopsys.ai整体解决方案,覆盖芯片设计、验证、测试、制造和模拟功能,不仅带来了效率的显著提升,而且帮助客户实现了突破性的设计质量和生产力提升。Synopsys.ai迄今已实现数百次流片,助力合作伙伴将性能、功耗和面积(PPA)提升10%以上;周转时间缩短10倍;验证覆盖率提高两位数;与不采用AI优化相比,它在相同覆盖率下把测试速度提高了4倍,模拟电路优化速度同样提高了4倍。
DSO.ai比开发者更懂他的芯片设计!当AI遇上了芯片设计,不仅可以自主探索更广阔的设计空间,还可以通过自主学习获得更加丰富的设计经验,帮助资深开发者拓宽设计思维,年轻开发者更快上手芯片设计。值得一提的是,无论是x86架构、Arm架构还是传感器,无论是最先进的工艺,还是成熟的工艺,都可以用DSO.ai实现PPA的提升,同时缩短设计周期。
基于新思科技在EDA领域积累的多年丰富的行业经验,DSO.ai借助AI的自动化学习能力和底层算例,把此前需要开发者们一遍遍尝试的重复而繁杂的工作,交由AI快速探索数以万亿计的设计方法找到最优解,能够帮助开发者在不同工艺节点和不同技术架构中都实现显著的效率提升。
开发者使用DSO.ai时需要它尽可能地探索海量设计空间,跑的次数越多越快越好,从而能实现更出色的PPA。但VSO.ai则反过来,我们希望它跑的次数越少越好,也能实现相应的PPA,而且可以留出更多时间用来提升芯片性能指标,孙路强调。
作为AI驱动型EDA整体解决方案Synopsys.ai的重要组成部分,VSO.ai可以有效提高整个EDA流程的效率,帮助企业灵活应对千变万化的市场需求及相应的复杂设计挑战,减少手动操作,并充分利用在整个芯片开发过程中收集的可行见解。以当前热门的智能驾驶为例,随着汽车智能化普及趋势加速,智驾芯片的算力要求指数级增长,与此同时,产品上市时间压力越来越大。为此,瑞萨电子一直不断探索如何采用不同的方法来实现验证周期中覆盖收敛阶段的自动化。
VSO.ai通过机器学习技术来识别和消除回归中的冗余,自动进行覆盖率根本原因分析,然后通过RTL推断覆盖率,通过仿真确定覆盖率差异,并提供覆盖率优化指导,从而帮助验证团队更快、更高效地实现验证收敛。结果表明,VSO.ai帮助瑞萨电子在功能覆盖漏洞的识别和解决上取得了高达10倍的改进;在IP验证效率上提升了30%。这也放过来证明了AI在提高设计验证效率和减少产品上市时间中所起的关键作用。
到了测试阶段,开发者们更能感受到“时间就是金钱”,只有芯片完成测试后,其他部件才能开始测试。而由于芯片功能的不断增加,意味着需要测试的逻辑增加,也就需要更多的测试向量和测试仪内存,测试成本也随之大幅增加。更多的测试向量还需要更长的测试运行时间,为了保持吞吐量,就需要增加测试仪数量。
新思科技TSO.ai(测试空间优化)解决方案是一种AI驱动型ATPG解决方案,可学习和调整设置,持续生成尽可能少的测试向量,同时消除不必要的迭代,提高覆盖率,并缩短自动测试向量生成(ATPG)的周转时间。它会以智能方式自动调整ATPG参数,针对特定设计开展一致的结果质量优化,并可以大幅降低测试成本。
除了数字电路外,模拟电路的设计也将受益于AI。孙路强调,模拟电路的世界跟数字世界截然不同。模拟电路指标非常多,这也意味着开发者在版图设计上将面临更多的挑战。此外,与高度自动化的数字电路设计流程相比,传统的模拟工作流程是高度手动和迭代式的,两者的生产率存在明显差距。
新思科技ASO.ai 可提供丰富的AI驱动的模拟设计解决方案,可提高模拟设计、仿真、验证和实现工作流程的生产率。基于AI的强大学习迭代能力,ASO.ai可以自主学习数十年的模拟芯片开发知识和经验,助力开发者实现先进的模拟IP。模拟设计开发者可以使用ASO.ai在通过在多个测试平台和数百个 PVT(工艺、电压、温度)拐角中优化复杂的模拟设计,快速收敛到符合工程规范的最佳设计点,从而提高模拟设计的性能和稳健性。此外,ASO.ai 还能助力开发者实现跨技术节点的快速迁移模拟设计。
此外,新思科技还开发了涵盖整个技术栈的生成式AI功能Synopsys.ai Copilot,和用于3D设计空间优化的全新3DSO.ai功能。据介绍,Synopsys.ai Copilot是业界首个生成式AI 助手,旨在通过对话式智能技术帮助开发团队缩短产品上市时间、有效应对系统级复杂性挑战。3DSO.ai可在进一步提高系统性能和结果质量的同时,提供优异的生产力。3DSO.ai内置于新思科技3DIC Compiler(统一的从探索到签核平台),并采用高速集成式分析引擎,可优化信号完整性、热完整性和功耗-网络设计。
AI与EDA的互相成就之路还在加速,随着AI、机器学习成为各行各业变革的主要推动力,终端用户的场景需求也将倒推给最上游的EDA领域,推动EDA领域的加速变革。不过可以肯定的是,随着更加智能的EDA工具不断提升生产力,开发者们也可以专注于更复杂、更具创造力的创新,推动万物智能时代加速到来。
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原文标题:万物智能下的更多可能?AI+EDA引领芯片设计的下一场革命
文章出处:【微信号:Synopsys_CN,微信公众号:新思科技】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
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