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新智元報(bào)道

來(lái)源：venturebeat

編輯：Priscilla 好困

【新智元導(dǎo)讀】近日，芯片設(shè)計(jì)自動(dòng)化的先驅(qū)之一Aart de Geus在Hot Chips在線芯片大會(huì)上表示，人工智能設(shè)計(jì)的芯片將會(huì)讓芯片的性能在未來(lái)十年內(nèi)提高1000倍。de Geus打包票：芯片設(shè)計(jì)工程師不會(huì)下崗。

AI設(shè)計(jì)的芯片性能十年內(nèi)將提高1000倍。

作為Synopsys首席執(zhí)行官、芯片設(shè)計(jì)自動(dòng)化的先驅(qū)之一，Aart de Geus在Hot Chips在線芯片大會(huì)上表示，現(xiàn)在人工智能設(shè)計(jì)的芯片，性能可能會(huì)在未來(lái)十年內(nèi)提高1000倍。

自80年代以來(lái)，自動(dòng)化一直都是芯片設(shè)計(jì)的一部分。

但現(xiàn)在，每?jī)赡晷酒阅芊环?/span>「摩爾定律」似乎已經(jīng)達(dá)到了瓶頸。

要突破這個(gè)瓶頸，最好的辦法或許就是你我都熟知的：

人工智能。

https://www.nature.com/articles/d41586-021-01515-9

一篇刊登在Nature上的文章指出，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)在芯片設(shè)計(jì)上的表現(xiàn)超過(guò)人類。

不少芯片架構(gòu)師都擔(dān)心自己的飯碗未來(lái)會(huì)被AI搶走。

不過(guò)De Geus卻認(rèn)為，芯片架構(gòu)師不僅不會(huì)下崗，還會(huì)轉(zhuǎn)移到產(chǎn)業(yè)鏈的上游，比現(xiàn)在負(fù)責(zé)更多任務(wù)。

人類設(shè)計(jì)的芯片平面圖（a）與機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)生成的平面圖（b）

Synopsys從去年開(kāi)始就使用AI來(lái)設(shè)計(jì)客戶的芯片，與人工設(shè)計(jì)的芯片相比有了相當(dāng)大的改進(jìn)。

目前，三星也正在使用Synopsys的工具DSO.ai來(lái)設(shè)計(jì)Exynos芯片。

而它的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手Cadence Design Systems也在今年推出了自己的人工智能芯片設(shè)計(jì)項(xiàng)目。

打破摩爾定律瓶頸

De Geus在1986年創(chuàng)立了Synopsys，一家電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化（EDA）軟件公司。

憑借多年尖端半導(dǎo)體設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，Synopsys利用這個(gè)寶貴的資產(chǎn)制作了第一代AI芯片軟件DSO.ai。

要想超越摩爾定律，就要利用AI來(lái)解決復(fù)雜性、功耗和擴(kuò)展要求，最終實(shí)現(xiàn)1000倍性能的目標(biāo)。

「機(jī)器學(xué)習(xí)出現(xiàn)在我們使用的每一種工具中，這個(gè)設(shè)計(jì)空間優(yōu)化（DSO）的新工具的不同之處在于，它不適用于單個(gè)設(shè)計(jì)步驟，而是適用于整個(gè)設(shè)計(jì)流程?！?/span>

這就是Synopsys采用的自主芯片設(shè)計(jì)方法，從綜合方法進(jìn)行芯片設(shè)計(jì)，而不僅僅是芯片布局。

摩爾定律逐漸扁平，芯片設(shè)計(jì)重任落到了AI肩上

芯片設(shè)計(jì)的一個(gè)早期步驟是floor planning，其確定了芯片的尺寸、標(biāo)準(zhǔn)單元的排列形式、IO單元及宏單元的位置、電源地網(wǎng)絡(luò)的分布等。

由于宏單元潛在配置數(shù)量巨大（約為10^2500），規(guī)劃就會(huì)變得非常復(fù)雜，而且隨著邏輯電路設(shè)計(jì)的發(fā)展，還需要進(jìn)行多次迭代。

如果每次迭代都由人類工程師手動(dòng)生成，就要耗時(shí)數(shù)天或數(shù)周。

在芯片設(shè)計(jì)的新時(shí)代，自動(dòng)化大不相同

但如果用AI設(shè)計(jì)芯片，它就能夠利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)，優(yōu)化芯片的功率、性能和面積大小。

還能解決針對(duì)特定應(yīng)用程序以及系統(tǒng)的所有維度的快速定制芯片：硬件（物理）、軟件（功能）、可制造性和架構(gòu)（形式）。

隨著AI接管更多任務(wù)，以往負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)少量晶體管的工程師，現(xiàn)在可能負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)更大芯片中的10億個(gè)晶體管。

這樣就能夠在更短的時(shí)間內(nèi)設(shè)計(jì)出更快的芯片，改變芯片的架構(gòu)，將芯片性能提高10倍、100倍甚至是1000倍。

歡迎來(lái)到AI芯片設(shè)計(jì)時(shí)代

與使用最先進(jìn)設(shè)計(jì)工具的世界一流設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)相比，DSO.ai能夠?qū)?/span>功耗降低25%，性能是當(dāng)下最好的AI芯片設(shè)計(jì)工具的5倍。

而在未來(lái)的AI芯片設(shè)計(jì)時(shí)代，芯片能夠根據(jù)各個(gè)垂直行業(yè)進(jìn)行設(shè)計(jì)。

芯片定制會(huì)更普遍

面對(duì)特定項(xiàng)目的差異化需求，DSO.ai可以用來(lái)優(yōu)化輸入?yún)?shù)以及芯片設(shè)計(jì)工作流程的選擇。

工程師可以使用DSO.ai進(jìn)行更多設(shè)計(jì)流程中的參數(shù)輸入，例如微調(diào)庫(kù)單元以提供最佳頻率或最低功率，采用現(xiàn)有平面圖并盡量縮小芯片尺寸，確定多高的工作電壓會(huì)實(shí)現(xiàn)功耗與性能的最佳權(quán)衡等。

全球「缺芯」，雖然說(shuō)不少行業(yè)都受到影響，但人們也深刻認(rèn)識(shí)到了芯片的重要性。

芯片雖小，但卻是一個(gè)重要的基礎(chǔ)設(shè)施。

除了Synopsys，谷歌、英偉達(dá)也開(kāi)始嘗試使用人工智能技術(shù)設(shè)計(jì)芯片。

谷歌的TPU（張量處理單元）芯片即將發(fā)布新版本，優(yōu)化了人工智能計(jì)算。

目前英偉達(dá)也專注于使用AI技術(shù)生產(chǎn)更好的GPU和云計(jì)算TPU平臺(tái)，以增強(qiáng)自身競(jìng)爭(zhēng)力。

芯片設(shè)計(jì)的工程師不會(huì)下崗。

而人工及AI相結(jié)合的設(shè)計(jì)思路將會(huì)推動(dòng)芯片設(shè)計(jì)邁進(jìn)人工智能時(shí)代。

參考資料：

https://venturebeat.com/2021/08/23/synopsys-ceo-ai-designed-chips-will-generate-1000x-performance-in-10-years/

https://arstechnica.com/gadgets/2021/08/samsung-has-its-own-ai-designed-chip-soon-others-will-too/

https://www.nature.com/articles/d41586-021-01515-9

芯片設(shè)計(jì)大佬放狠話：未來(lái)10年，芯片性能提高1000倍！不過(guò)是AI設(shè)計(jì)的那種

新智元報(bào)道

芯片設(shè)計(jì)大佬放狠話：未來(lái)10年，芯片性能提高1000倍！不過(guò)是AI設(shè)計(jì)的那種