人工智能加速芯片設(shè)計(jì):動(dòng)態(tài)自適應(yīng)流程引領(lǐng)高效創(chuàng)新
在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的時(shí)代,芯片作為各種電子設(shè)備的核心組件,其設(shè)計(jì)的復(fù)雜性和性能要求正與日俱增。芯片開(kāi)發(fā)者長(zhǎng)期面臨著極高設(shè)計(jì)復(fù)雜度與縮短產(chǎn)品上市時(shí)間的雙重巨大壓力。在此背景下,任何有助于提升設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)效率、加速?zèng)Q策制定速度以及推進(jìn)其他進(jìn)度的舉措,都顯得彌足珍貴。而近年來(lái),人工智能(AI)技術(shù)的迅猛發(fā)展,為芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域帶來(lái)了全新的曙光,尤其是人工智能驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)流程,正逐漸成為引領(lǐng)高效創(chuàng)新的關(guān)鍵力量。
傳統(tǒng)芯片設(shè)計(jì)流程的困境
以往,大公司與設(shè)計(jì)公司通常會(huì)組建集中團(tuán)隊(duì),試圖為所有設(shè)計(jì)打造統(tǒng)一的流程。然而,這種看似標(biāo)準(zhǔn)化的流程卻存在諸多弊端。一方面,由于要兼顧各類(lèi)不同特點(diǎn)的設(shè)計(jì),對(duì)于簡(jiǎn)單設(shè)計(jì)分區(qū)而言,該流程往往顯得過(guò)于復(fù)雜,導(dǎo)致不必要的資源浪費(fèi)和時(shí)間消耗;另一方面,對(duì)于要求嚴(yán)格的設(shè)計(jì)分區(qū),統(tǒng)一流程又難以做到充分調(diào)優(yōu),無(wú)法滿(mǎn)足其對(duì)高性能、低功耗等特定需求。此外,設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)在遵循特定應(yīng)用設(shè)置時(shí),在設(shè)計(jì)實(shí)施過(guò)程中可調(diào)整設(shè)置的空間極為有限,缺乏足夠的靈活性來(lái)應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜多變的設(shè)計(jì)場(chǎng)景。這一系列問(wèn)題嚴(yán)重制約了芯片設(shè)計(jì)的效率和質(zhì)量提升,迫切需要一種全新的解決方案來(lái)打破僵局。
人工智能驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)流程嶄露頭角
新思科技作為人工智能驅(qū)動(dòng)的電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化(EDA)領(lǐng)域的先驅(qū),近期通過(guò)原生集成 DSO.ai,為 Fusion Compiler 帶來(lái)了強(qiáng)大的人工智能能力升級(jí),其核心便是人工智能驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)流程。這一創(chuàng)新解決方案猶如一把利劍,精準(zhǔn)地解決了傳統(tǒng)流程所面臨的難題。它能夠依據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù),動(dòng)態(tài)地調(diào)整設(shè)計(jì)流程與引擎啟發(fā)式算法,從而極大地強(qiáng)化了從寄存器傳輸級(jí)(RTL)到圖形數(shù)據(jù)系統(tǒng) II(GDSII)的整個(gè)流程。與傳統(tǒng)預(yù)先固定流程順序的方式不同,該人工智能系統(tǒng)具備高度的智能靈活性,它能夠根據(jù)當(dāng)前設(shè)計(jì)的獨(dú)特特征與挑戰(zhàn),動(dòng)態(tài)地調(diào)整引擎和流程,無(wú)論是在主要流程步驟之間,還是在外部代理難以觸及的子流程步驟內(nèi)部,都能實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)且靈活的調(diào)整。
通過(guò)持續(xù)對(duì)設(shè)計(jì)指標(biāo)和趨勢(shì)進(jìn)行監(jiān)測(cè),人工智能系統(tǒng)能夠自主執(zhí)行一系列優(yōu)化操作:當(dāng)發(fā)現(xiàn)當(dāng)前優(yōu)化啟發(fā)式算法或方法效果不佳時(shí),它可以迅速選用其他更合適的算法或方法;為了縮短周轉(zhuǎn)時(shí)間,它能夠執(zhí)行選擇性?xún)?yōu)化步驟,合理分配計(jì)算資源;在提升收斂性方面,人工智能可以巧妙地重排子流程步驟,使設(shè)計(jì)過(guò)程更加順暢;針對(duì)特定設(shè)計(jì)挑戰(zhàn),它還能強(qiáng)化子流程步驟,增強(qiáng)應(yīng)對(duì)問(wèn)題的能力;一旦陷入次優(yōu)結(jié)果,人工智能能夠果斷地?fù)Q方法重新執(zhí)行前序步驟,從而擺脫困境,確保設(shè)計(jì)朝著最優(yōu)方向發(fā)展。
不斷學(xué)習(xí)進(jìn)化的智能引擎
驅(qū)動(dòng)自適應(yīng)流程的人工智能在投入使用前,已在工廠進(jìn)行了充分的預(yù)訓(xùn)練,這使得它能夠快速得出可靠的結(jié)果。與通用人工智能優(yōu)化應(yīng)用相比,其計(jì)算需求降低了 5 - 10 倍,大大減輕了計(jì)算資源的負(fù)擔(dān)。更為重要的是,在實(shí)施過(guò)程中,該人工智能系統(tǒng)并非一成不變,而是具備持續(xù)學(xué)習(xí)的能力。在監(jiān)控設(shè)計(jì)流程并實(shí)時(shí)調(diào)整的過(guò)程中,它會(huì)從每次行動(dòng)的結(jié)果中不斷汲取經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。隨著時(shí)間的推移,這種持續(xù)學(xué)習(xí)機(jī)制能夠顯著提升其驅(qū)動(dòng)決策與優(yōu)化的準(zhǔn)確性,使其能夠更好地適應(yīng)各種復(fù)雜多變的設(shè)計(jì)需求。
此外,若有額外的計(jì)算資源可供利用,人工智能的效率將得到進(jìn)一步提升。它能夠并行探索多種自適應(yīng)策略,在所有運(yùn)行過(guò)程中橫向拓展其學(xué)習(xí)空間,從而獲取更廣泛的信息與洞察。這種強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力有助于它在每個(gè)設(shè)計(jì)實(shí)施流程的每個(gè)細(xì)微步驟中,精準(zhǔn)地掌握最佳優(yōu)化策略,為芯片設(shè)計(jì)提供全方位、精細(xì)化的支持。其卓越的微調(diào)能力是人類(lèi)難以企及的,無(wú)論是對(duì)于經(jīng)驗(yàn)豐富的專(zhuān)家,還是普通的設(shè)計(jì)用戶(hù),都具有至關(guān)重要的意義,能夠幫助他們?cè)谛酒O(shè)計(jì)過(guò)程中實(shí)現(xiàn)更高的效率和更好的設(shè)計(jì)質(zhì)量。
顯著的性能改進(jìn)成果
盡管將人工智能驅(qū)動(dòng)的流程與專(zhuān)家工程師規(guī)劃的流程進(jìn)行全面、精準(zhǔn)的對(duì)比存在一定難度,但新思科技新推出的自適應(yīng)流程已經(jīng)展現(xiàn)出了令人矚目的成效。以最新版 Fusion Compiler 為例,在僅使用 5 個(gè)計(jì)算資源的情況下,就成功實(shí)現(xiàn)了功耗降低達(dá) 7%、面積縮減達(dá) 2% 的顯著改進(jìn)。對(duì)于那些針對(duì)高性能計(jì)算(HPC)或移動(dòng)設(shè)計(jì)分區(qū)構(gòu)建了高度優(yōu)化流程的半導(dǎo)體公司而言,這些看似微小的改進(jìn)實(shí)則蘊(yùn)含著巨大的潛力,它們有可能大幅提升產(chǎn)品質(zhì)量,同時(shí)顯著縮短產(chǎn)品上市時(shí)間,從而在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中搶占先機(jī)。
從更廣泛的范圍來(lái)看,在所有用戶(hù)和應(yīng)用場(chǎng)景中,新的自適應(yīng)流程達(dá)成功耗、性能和面積(PPA)目標(biāo)的時(shí)間相比現(xiàn)有流程快了 2 - 3 倍。眾多客戶(hù)在試用新流程后反饋,不僅 PPA 指標(biāo)得到了顯著改善,而且部署過(guò)程更加簡(jiǎn)便,計(jì)算量大幅減少,整個(gè)流程也得到了全面優(yōu)化。這些實(shí)際應(yīng)用中的積極反饋充分證明了人工智能驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)流程在芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域的強(qiáng)大優(yōu)勢(shì)和巨大價(jià)值,它正逐漸成為推動(dòng)芯片設(shè)計(jì)行業(yè)變革的核心力量。
開(kāi)啟芯片設(shè)計(jì)的全新未來(lái)
在人工智能技術(shù)的有力支持下,F(xiàn)usion Compiler 的全新自適應(yīng)流程功能無(wú)疑標(biāo)志著芯片設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)領(lǐng)域的一次重大飛躍。它通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、動(dòng)態(tài)調(diào)整和優(yōu)化設(shè)計(jì)流程及引擎啟發(fā)式算法,為實(shí)現(xiàn)性能、設(shè)計(jì)效率與上市時(shí)間方面的全面提升帶來(lái)了新的希望。隨著時(shí)間的不斷推移,這一創(chuàng)新的人工智能系統(tǒng)將持續(xù)學(xué)習(xí)進(jìn)化,不斷挖掘自身潛力,為芯片設(shè)計(jì)行業(yè)帶來(lái)更多意想不到的效益。它將深刻地重塑芯片設(shè)計(jì)的未來(lái)發(fā)展格局,推動(dòng)整個(gè)行業(yè)朝著更加高效、智能、創(chuàng)新的方向大步邁進(jìn),助力芯片設(shè)計(jì)在面對(duì)日益增長(zhǎng)的復(fù)雜需求時(shí),能夠持續(xù)突破技術(shù)瓶頸,創(chuàng)造出更多性能卓越、功能強(qiáng)大的芯片產(chǎn)品,為全球科技產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。