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          【行業(yè)資訊】芯片設(shè)計(jì)大佬:AI設(shè)計(jì)的芯片性能十年內(nèi)將提高1000倍

          共 2200字,需瀏覽 5分鐘

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          2021-08-31 23:58

          正文共:1573字-13圖

          預(yù)計(jì)閱讀時間:2分鐘





          【導(dǎo)讀】近日,芯片設(shè)計(jì)自動化的先驅(qū)之一Aart de Geus在Hot Chips在線芯片大會上表示,人工智能設(shè)計(jì)的芯片將會讓芯片的性能在未來十年內(nèi)提高1000倍。de Geus打包票:芯片設(shè)計(jì)工程師不會下崗。

          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)自動化的先驅(qū)之一,Aart de Geus在Hot Chips在線芯片大會上表示,現(xiàn)在人工智能設(shè)計(jì)的芯片,性能可能會在未來十年內(nèi)提高1000倍。
           
           
          自80年代以來,自動化一直都是芯片設(shè)計(jì)的一部分。
           
          但現(xiàn)在,每兩年芯片性能翻一番的「摩爾定律」似乎已經(jīng)達(dá)到了瓶頸
           
          要突破這個瓶頸,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)超過人類
           
          不少芯片架構(gòu)師都擔(dān)心自己的飯碗未來會被AI搶走
           
          不過De Geus卻認(rèn)為,芯片架構(gòu)師不僅不會下崗,還會轉(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從去年開始就使用AI來設(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來設(shè)計(jì)Exynos芯片。
           
          而它的競爭對手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,它不適用于單個設(shè)計(jì)步驟,而是適用于整個設(shè)計(jì)流程。」
           
          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生成,就要耗時數(shù)天或數(shù)周。
           
          在芯片設(shè)計(jì)的新時代,自動化大不相同
           
          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10億個晶體管
           
          這樣就能夠在更短的時間內(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。
           
           
          歡迎來到AI芯片設(shè)計(jì)時代

          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
           
          而在未來的AI芯片設(shè)計(jì)時代,芯片能夠根據(jù)各個垂直行業(yè)進(jìn)行設(shè)計(jì)
           
          芯片定制會更普遍
           
          面對特定項(xiàng)目的差異化需求,DSO.ai可以用來優(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實(shí)現(xiàn)功耗與性能的最佳權(quán)衡等。
           
          全球「缺芯」,雖然說不少行業(yè)都受到影響,但人們也深刻認(rèn)識到了芯片的重要性。
           
          芯片雖小,但卻是一個重要的基礎(chǔ)設(shè)施。
           
           
          除了Synopsys,谷歌、英偉達(dá)也開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,以增強(qiáng)自身競爭力。
           
          芯片設(shè)計(jì)的工程師不會下崗。
           
          而人工及AI相結(jié)合的設(shè)計(jì)思路將會推動芯片設(shè)計(jì)邁進(jìn)人工智能時代

          來源 | 智能研究院

          版權(quán)聲明:本號內(nèi)容部分來自互聯(lián)網(wǎng),轉(zhuǎn)載請注明原文鏈接和作者,如有侵權(quán)或出處有誤請和我們聯(lián)系。

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