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「DeepTech深科技」谷歌又一野心浮现：用AI“反哺”芯片设计( 三 )


而芯片设计是整个芯片产业链的上游部分 ， 技术壁垒较高 ， 如果未来谷歌会在芯片基础设施变革的新篇章中占据重要篇幅 ， 近期的这些进展或许可被视为重要信号 。
「DeepTech深科技」谷歌又一野心浮现：用AI“反哺”芯片设计
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图丨Jeff Dean （来源：谷歌）
美国得克萨斯大学奥斯汀分校教授、纳米级 IC 设计专家 David Z. Pan 认为：“谷歌现在做的工作带了一个好头 ， 传统 EDA 巨头这些年一直在主导着市场 ， 创新已经相对缓慢 ， 有了谷歌的刺激 ， 很可能会驱动创新 。 毕竟学术界对创新的产业化推动有限 ， 如果有谷歌这些巨头的加入 ， 应该会有很好的效果 。
另外 ， 使用 AI 设计芯片的设计成本可能相对较低 。 有了 AI 的辅助 ， 芯片设计可能在人工成本和时间成本上有所降低 。 这不意味着工程师就会失业 ， 我认为这降低了硬件的门槛 ， 会让更多的人有能力去设计芯片” 。
在得克萨斯大学奥斯汀分校 ， David Z. Pan 教授所带领的团队也是学术界中较早开始探索 AI 用于 IC 设计的团队之一 ， Azalia Mirhoseini 的 ArXiv 论文同样引用了 David Z. Pan 团队此前在这方面的研究 DREAMPlace （获 EDA 顶会 DAC 2019 最佳论文） 。
IC AI 化来势汹汹 ， 两大 EDA 巨头也已“亮剑”
事实上 ， 谷歌以外 ， AI 算法应用于芯片设计的趋势已经在 EDA 界有所显现：两大 EDA 巨头 Cadence、Synopsys 已经开始在其芯片设计工具中加入 AI 算法 。
就在刚刚过去的 2020 年 3 月 ， Synopsys、Cadence 都推出了相应的 IC 设计产品 。
「DeepTech深科技」谷歌又一野心浮现：用AI“反哺”芯片设计
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图｜两大 EDA 巨头（来源：网络）
Synopsys 宣布其用于芯片设计的自主 AI 应用程序——DSO.ai (Design Space Optimization AI) 。 根据 Synopsys 的介绍 ， DSO.ai 是业界首个用于芯片设计的自主人工智能应用程序 ， 通过获取由芯片设计工具生成的大数据流 ， 并用其来探索搜索空间、观察设计随时间的演变情况 ， 同时调整设计选择、技术参数和工作流程 ， 可以在芯片设计任务的巨大求解空间中搜索优化目标并迅速完成设计 。
Synopsys 称 ， 原本需要多位设计专家耗时一个多月才可完成的设计 ， DSO.ai 只要短短 3 天即可完成 ， 受益的客户包括半导体大户三星 。
而 Cadence 则发布新版 Cadence 数字全流程 ， 也宣称业界首款基于机器学习引擎的新版数字全流程 ， 其配置的机器学习算法 ， 同样用在实现传统布局布线流程设计的工作量最小化 。
另外 ， 美国国防部高级研究计划局（DARPA）也已将芯片设计智能化视为重要的技术战略方向 。
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图丨DARPA “电子复兴计划”图景（来源：DARPA）
由其主导的 “IDEA” 电子资产智能设计项目 ， 就是 DARPA 电子复兴计划（ERI）六个组成部分之一 ， 旨在利用先进的 AI 算法为 SoC（片上系统）、SiP（系统封装）和 PCB（印刷电路板）打造统一平台 ， 开发完整集成的智能设计流程 ， 从而实现高度自动化的电子设计能力 。 不少美国高校和科技企业都参与到了这一项目中 。
对于诸多将 AI 用于 EDA 上的探索 ， 北京大学教授、北京大学深圳系统芯片设计重点实验室主任何进博士表示：“虽然目前发展 AI 算法来设计芯片的确是一个热点 ， 特别是用于 EDA 工具的建立和改进 。 但总的来讲 ， 这方面的工作还处于初步阶段 ， 应该说进展最快的仍属 PLACEMENT OPTIMIZATION、功耗优化、模型建立和参数提取等领域 ， 因为传统上这些领域就是限制条件下的优化算法问题 ， 与AI最靠近 ， 但这些任务还只是设计一块芯片的一个环节而已” 。


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