AI驱动的设计应用
当前,从手机、电脑等日常使用的电子产品,到家电、智能驾驶等诸多领域,都持续面临着“缺芯”难题。新思科技董事长兼联席CEO Aart de Geuss博士表示,得益于人工智能技术的发展,芯片“复刻”(Remastering) 将有助于充分发掘未经利用的制造产能,有望成为缓解“缺芯潮”的方式之一。
造成芯片短缺的原因十分复杂,其中之一在于制造产能的缺口不均。传统工艺节点的制造产能明显不足,但12nm、16nm等工艺节点的产能却仍有富余,因此前者受到的影响远大于后者。有数据显示,全球每年有8%至10%的晶圆厂的产能仍未得到充分利用,也就是约2,000万至2,500万片晶圆。对芯片进行设计工艺迁移,将是平衡产能和需求的重要手段。
“设计工艺迁移”是指将设计从一个工艺节点迁移至另一个工艺节点。工艺迁移在实际生产过程中并非易事,其复杂程度不亚于从零开始设计芯片。
人工智能恰好能够在该领域发挥作用。机器学习的自动迭代优化特性十分适用于芯片设计过程中的部分任务,尤其是针对性能、功耗和面积(PPA)等方面的优化。作为全球EDA工具的引领者,新思科技在使用人工智能设计芯片方面积累了丰富的经验,即将机器学习应用至芯片设计的诸多环节,包括布局、布线、验证,甚至还会引入未来将在芯片上运行的实际软件工作负载,从而帮助开发者进一步优化设计。
新思科技推出了由人工智能驱动的最新创新技术,能够在更先进的工艺节点上对旧有芯片进行复刻,从而充分利用过剩产能。“芯片复刻”的基本思路是:使用EDA工具,通过人工智能算法在新工艺节点上对芯片进行自动重新设计。在过去,这一过程需耗时几个月甚至数年时间,而如今仅需几周时间就可以完成,因此可以为合作伙伴节省数亿美元成本。
Aart博士表示“芯片复刻”可带来2,500万片新晶圆的产能,因此可以在短期内缓解芯片供应压力:“在五年内,全球芯片供应链将发生重大转型,这一转型可以促进半导体行业更好地利用产能。我们相信,芯片复刻将成为一种至关重要的技术。”
▲ 图1:新思科技的人工智能设计复刻实例
芯片复刻的流程类似旧音频的复刻。我们利用新的音频技术处理旧版音频,在重置过程中还可增加背景音等全新音轨,从而创建出音质更高的新版本,这比重新录制的成本会低很多。相同的思路也可应用于芯片领域。我们仅需要将传统工艺节点的设计迁移至新的工艺节点,即可释放新产能,还可优化芯片设计。
▲ 图2:人工智能驱动的芯片工艺节点复刻
如上图所示,在新思科技的实际客户案例中,红色三角形表示开发者团队的手动设计工作,其时钟速度(频率)和功耗特性明显不如人工智能在原始工艺节点上实现的训练水平(即黄色正方形标记)。若在更先进的工艺节点上对同一设计进行人工智能训练,由于先进工艺节点具有更优的速度和功耗特性,新思科技这一创新技术可协助开发者实现更佳的性能和功耗目标。
芯片复刻至少能在短期内成为解决芯片短缺问题的方法之一。通过人工智能帮助开发者快速、经济地对旧有芯片进行优化,从而创造出性能更快、功耗更低、成本更低的新芯片。正如我们复刻经典唱片一样,芯片复刻技术也会让旧有芯片焕发新生。