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跟着人工智能最近几年的进步，若何将人工智能运用到芯片规划也成为了一个半导体职业抢手的论题。而跟着相关评论的张开，人工智能关于芯片职业赋能的切入点也越来越多地聚集在了EDA范畴，即若何行使人工智能强大的才能来辅佐更高效地完结芯片规划、验证和测验。人工智能从2016年最早腾飞以来，有两个标志性的事宜，纵然用强化学习模子并打败李世石的AlphaGO，以及最近横空出世，根据大言语模子手艺的ChatGPT。风趣的是，这两个手艺也恰恰是人工智能为EDA赋能的要害手艺。

在EDA范畴，人工智能取得最多注重的范畴是若何完结规划的优化。这儿的规划优化，指的是若安在一个查找空间巨大的规划空间中，高效地查找到*解。这儿的具体责任能够包含*结构布线，以及验证和测验的输入组合等。

关于这些问题的人工智能解决方案，现在工业界大致又能够分为两类。*类是规划满足大并且本身就有强大人工智能研制才能以及芯片规划流程定制化才能的巨子。这类巨子公司能够有才能自主研制相关的人工智能手艺并且运用在自研的芯片规划流程中，以改进规划流程的功率和芯片质量。在这类公司中，*有代表性的便是谷歌。谷歌具有全球最*的人工智能团队，一同也具有自研的芯片TPU，最要害的是谷歌的团队还反常热衷于将人工智能运用在种种新的运用场景，因而谷歌运用人工智能来进步芯片规划也是情理之中。凭据谷歌揭晓在*期刊《Nature》上的论文《A graph placement methodology for fast chip design》，咱们知道它现已运用了人工智能来大幅改进自研芯片结构布线的才能，其运用强化学习模子的结构布线算法完结的功能现已跨越了人工结构布线的效果，最要害的是该手艺现已运用在了多代谷歌TPU中。换句话说，谷歌运用人工智能来规划自研的人工智能芯片（TPU），然后用来进一步练习更强大的人工智能来规划更下一代的人工智能芯片——这样的正向循环现在看起来至少在谷歌这边现已是初见端倪。

除了谷歌之外，Nvidia在人工智能结构布线手艺上也有了不少堆集，其研讨团队上个月揭晓的研讨效果解说，其自研的人工智能算法DREAMPlace/AutoDMP能够在短短2.5小时内完结256核RISC-V处置器的结构责任，其功能并且跨越了其他的相关算法。当然，这儿的人工智能模子是运行在了Nvidia强大的多卡GPU服务器上面，尽管Nvidia并没有清晰暗示这个自研人工智能结构算法的商用化景象然则咱们认为当它满足成熟后反常有希望能改进下一代Nvidia GPU的规划功率和质量。

除了自研芯片和AI算法的巨子之外，另一个业界相关范畴有首要动作的便是传统的EDA厂商。无论是Cadence照样Synopsys都现已宣告大力投入人工智能研制数年之久，而在最近Cadence 和Synopsys都有相关的产品宣告。在不久前举办的SNUG 2023上，Synopsys宣告了称为Synopsys.ai的由人工智能驱动的新一代EDA东西，其间包含了用于优化规划的DSO.ai，用于高效天然生成验证向量并进步debug功率的VSO.ai，以及用于天然生成测验向量的TSO.ai。凭据Synopsys的官方数据，DSO.ai首要用于进步规划空间的优化然后完结PPA的进步，现在现已有160个运用DSO.ai流片的芯片，DSO.ai能够完结多达15%的功率下降，并能够大大下降规划时刻（多达三倍）。而运用VSO.ai和TSO.ai，用户也能够大大下降验证和测验所需求的时刻并进步功率。Cadence则也在四月初宣告了Allegro X，其间的人工智能特征能够主动高效天然生成PCB规划的结构和要害信号的布线，然后减少规划时刻。

若是说规划/验证优化是传统EDA东西最注重的范畴的话，那么另一个首要然则并没有在传统EDA东西中取得满足注重的便是规划输入，尤其是数字逻辑规划相关的RTL代码编写辅佐。这个范畴之前一向被认为运用任何一个文本编辑器都能够做，因而一向不在EDA公司的视界之内；然则最近，跟着大言语模子的炽热以及运用大言语模子为Python等策画机代码编写供给辅佐的copilot取得越来越多的运用，事实上在RTL代码编写中运用相似的copilot手艺也正在成为一个潜在的抢手倾向。Copilot手艺凭据用户编写代码的上下文主动提示和补全或许的代码，然后减少用户需求输入的代码量并且减少用户代码编写进程中泛起bug的或许性，然后大大增加用户代码编写的功率，未来跟着才能的进步乃至能够越来越多地主动完结RTL代码编写，然后用户只需求给出一个简略的提示（prompt），人工智能就能够给出一份代码草稿供用户运用。

综上，现在EDA职业现已正式进入了AI年代，未来咱们可望看到更多人工智能赋能的EDA泛起。

01、人工智能EDA背面的焦点手艺

如前所述，人工智能赋能EDA背面的焦点手艺区分是两大里程碑式的手艺，即强化学习和大言语模子。

首要，强化学习首要用于EDA中的优化问题，包含最有结构布线，以及测验/验证向量天然生成等。这类问题的首要应战点在于参数的优化空间巨大，若是运用暴力查找遍历一切或许的参数组合并不实际（例如在结构问题中，每一个规划中的逻辑门都能够放在几乎疆土上的任何当地，关于现在逻辑门数目规划简单就上数万万的规划来说暴力查找生怕比及地球上的生物灭绝也无法完结）。

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传统EDA运用的是启发式的算规矩如退火算法，应当说这类算法是取得了巨大的乐成，它将结构布线问题的策画时刻变得可控，然后缔造了今日芯片范畴的昌盛。启发式算法的首要优势是策画速率较快，关于策画需求量较小，然则未必能找到大局*的规划参数。另一方面，强化学习的首要原理是从数据中学习差异参数组合的效果，然后能以数据驱动的方法学习到较为高效的参数空间查找方法，若是算法规划合适并且练习数据满足好的话，能够完结比启发式算法更好的效果。

2016年Deepmind的AlphaGo打败李世石运用的便是强化学习模子，该模子从现有的海量围棋对弈数据中举办学习，然后能够完结对人类的跨越。事实上，围棋的优化问题和EDA的优化问题相相似，都是在一个巨大的查找空间（例如围棋中每一步都有反常高的自由度导致了很大的查找空间，而EDA中结构布线和测验/验证向量的天然生成也是相似）中以高效的方法找到*解，因而事实上在AlphaGO取得乐成的那段时刻，学术界就现已有不少关于将强化学习运用在EDA范畴的探究，而到了今日咱们总算看到强化学习手艺落地在了EDA范畴中。

除了强化学习之外，另一个要害的人工智能手艺是大言语模子，它关于EDA职业的首要辅佐在于能够辅佐工程师能加快代码编写的速率并下降失足几率。以ChatGPT为代表的大言语模子（Large Language Model，LLM）经过从海量的文本中学习纪律，然后能够理解用户以天然言语表达的需求，并且天然生成用户能够理解的天然言语文本。这儿的“天然言语”不只包含了咱们平常说的言语，还包含了咱们编写的编程言语，包含在电路规划中常用的Verilog等。现在，根据LLM的代码编写辅佐东西中最乐成的是Github的copilot，它能够辅佐用户主动完结代码（例如用户在输入一行代码的前几个字符后，copilot就能预估用户想要编写的是什么样的代码并且提示用户主动完结）以及主动寻觅代码中的bug。咱们认为，经过将大言语模子在已有的RTL代码上举办微调，未来反常有希望能泛起一个辅佐芯片规划工程师快速完结代码编写的东西，然后大大进步工程师的功率。

02、人工智能会若何影响工程师的工作？

人工智能驱动的EDA毫无疑问将会进一步推进半导体职业成长，但是芯片工程师会不会被人工智能抢了饭碗呢？咱们认为，全体来说就犹如之前EDA泛起并没有抢了昔时的芯片工程师饭碗相同，下一代人工智能赋能的EDA也首要是一种进步功率的东西，并不会替代人类工程师。

首要，咱们早年端规划范畴提及。关于芯片来说，人工智能EDA首要能辅佐的是运用大言语模子来进步数字逻辑规划的代码编写功率和质量，因而并不存在替代的联系，而是供给了一个加倍顺手的东西。关于数字规划工程师来说，其最实质的工作是把完结电路规划，例如将一个大的体系拆分为多个较小的成效模块，完结每个模块的成效和接口定义，并且运用代码完结这些模块。现在来看，人工智能大言语模子首要照样辅佐完结代码，而并非直接写代码；并且纵然在未来人工智能能主动写代码了，它并不能替代数字规划工程师的实质工作，即完结数字模块的定义和规划。

在后端规划范畴，根据强化学习的人工智能现已能大幅进步结构布线的功率和质量。现在，大多数芯片的规划流程是首要由工程师人工完结高层面的结构（floorplan），在预估功能能抵达意图之后，再由EDA东西举办下一步的具体结构和布线，并且由工程师举办验证和微调。咱们认为，跟着人工智能完结的结构布线功率和质量进一步进步，floorplan的工作有或许越来越多地交给EDA东西来做，工程师的责任越来越多的变为给EDA东西供给合理的constraint和优化意图，并且验证EDA东西天然生成的规划的质量。从这个视点来说，人工智能的确有或许会做更多现在工程师手艺做的工作，然则这并不代表人工智能会替代这些工程师，而是能够让这些工程师有了别的的责任（即给东西供给合理的输入并验证输出），并且进步全体的功率。关于其他的结构布线流程来说，人工智能更多的是供给一个质量更高的东西，并不会替代工程师。

事实上，人工智能有或许会给芯片职业供给更多的岗位。咱们知道，人工智能模子练习需求很多的数据，并且人工智能模子关于差其他规划或许会需求差其他微调练习。因而，芯片规划职业或许会需求更多能有针对性优化人工智能的工程师。

03、人工智能EDA带来的职业动态

最终，咱们分析一下人工智能未来会若何进一步赋能EDA。

首要，芯片规划的规划越来越大，从另一个视点来看也便是规划的查找空间也在越来越大。此外，跟着摩尔定律越来越接近物理极限，全体职业关于芯片规划PPA的要求也越来越高。因而，运用人工智能来驱动芯片规划功能的进一步进步会取得越来越多的运用，并且咱们认为在规划庞大度和自由度越高的当地，人工智能就能起到更大的效果。这些范畴包含高档封装，尤其是3D封装；以及移动芯片、高功能策画芯片等关于芯片规划PPA有反常高要求的范畴——这也是为什么咱们看到谷歌和Nvidia这些主打高功能策画芯片的公司都在人工智能EDA范畴有很大的投入，未来咱们估计会有更多的这类公司运用人工智能EDA来改进PPA。

此外，另一个值得注重的关键是人工智能或许会给职业带来新的改变，便是人工智能需求很多的数据去练习，而现在来看芯片规划的数据都是每个公司的知识产权，若何来保证练习出*的模子一同又保证知识产权不会被侵犯也是一个需求职业处置的问题。咱们认为，具有很多规划堆集的大公司会是*批运用人工智能EDA的客户，因为他们根据自己的规划数据现已能练习出功能不错的模子。至于规划堆集较少的中小型公司或许成力时刻较短的草创公司若何来运用人工智能EDA将会是一个值得整个职业思索的问题，例如是否会泛起一些数据同享的安排，用来共享一些并不怎样灵敏的规划来一同练习模子并合作运用，照样会有一些根据加密策画练习的方法能够在尽或许喜爱规划知识产权的一同让模子能运竭尽或许多的数据来完结练习，都是有或许的倾向。