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【為什麼我們要挑選這篇文章】近期三星表示,要使用新思科技的 DSO.ai 來設計下一代的手機晶片。此外,Google、NVIDIA 也積極研發晶片設計 AI,據傳 Google Pixel 6 的晶片就是用 AI 輔助設計的。為什麼要用 AI 設計晶片?相較於工程師,AI 具有什麼優勢?(責任編輯:郭家宏)

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作者:量子位

剛剛發佈新款摺疊手機的三星,又搞了個大新聞:

下一代手機晶片將使用 AI 來設計。

據外媒《連線》的報導,三星將使用新思科技(Synopsys)提供的 AI 功能——DSO.ai——來設計下一代 Exynos 處理器。

Exynos 晶片在三星的智慧手機、平板電腦中都有使用(主要是韓國與歐洲市場),並且還有少量提供給中國手機廠商使用。

新思科技是全球最大的晶片設計軟體(EDA)供應商之一,這家公司的董事長表示,DSO.ai 是第一個用於處理器設計的商業 AI 軟體。

AI 設計晶片,原理來自於 AlphaZero 的啟發

AI 設計晶片並非將工作全部交給 AI,而是使用強化學習自動搜索設計空間,尋求最佳解決方案。

這就要簡單說一說晶片的設計流程。

首先,一款晶片要先完成其邏輯設計部分,這部分由人類工程師完成。之後開始進行佈局走線設計,也就是確定每個電晶體的放置位置,以及它們如何連接。

而現代晶片一般有數十億乃至上百億個電晶體,設計佈局和測試通常需要幾個工程師花費 20 到 30 週才能完成。

面對「無數種」選擇,最終的佈局設計需要達到性能、功耗和面積(即 PPA)三個目標之前的權衡。

這個「無數種」到底有多大呢?反正比 AlphaGo 下圍棋還要複雜得多。圍棋的搜索空間大約有 10³⁶⁰ 個狀態,而晶片設計可能包含 10⁹⁰⁰⁰⁰ 種可能性。

工程師有一種本能的理解,就是知道不同的設計將如何影響晶片,但是這種理解很難寫成電腦程式碼,但卻和強化學習有著異曲同工之妙。

強化學習透過獎勵或懲罰來訓練演算法,DSO.ai 則受到 AlphaZero 的啟發。

AlphaZero 透過 AI 自我博弈來學會下圍棋、國際象棋,DSO.ai 透過電腦生成的大型數據流學習如何做出優化決策,在學習的過程中以更短時間找到更可靠的設計方案。

Google 用 AI 找到比人類工程師(a)更好的晶片佈局(b)

DSO.ai 對設計速度的提升效果明顯,新思科技說,這項工具在一些情況下將晶片頻率提高了 18%,功耗降低了 21%,同時將工程時間從六個月縮短到了一個月。

DSO.ai 在不同晶片設計中對效率的提升

而且 AI 還會不斷自學提高能力,從一個專案中獲得的經驗會被保留下來,用於未來的晶片設計工作。

Google Pixel 6 的晶片,據傳是用 AI 輔助設計的

除了新思科技外,一些公司也在研究自己的晶片設計 AI 工具,其中最知名的就是 Google 和 NVIDIA。

去年 4 月,Google 團隊 arXiv 發佈了一篇論文,表示在 6 小時內,AI 可以生成與人類相當或者更強的晶片設計結果,最終這篇論文於兩個月前正式發表在 Nature 上。

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Google 研發晶片設計 AI,6 小時就能做出一款晶片!

Google 現在正將 AI 用於設計下一代 TPU。NVIDIA 也將使用 GPU 來優化下一代 GPU 設計。

據傳聞,Google 的下一款智慧手機 Pixel 6 的自研晶片也可能是使用 AI 來完成輔助設計,不過 Google 發言人拒絶對此發表評論。

另外,另一家 EDA 廠商 Cadence 也與近期推出了 AI 設計工具。

國外晶片軟體技術遍地開花,而中國晶片廠商則面臨著尷尬的局面。由於市場上三大 EDA 軟體公司 Synopsys、Cadence、Mentor 均來自美國,且佔據著中國 95% 的市場份額。

美國一些政界人士呼籲將軟體加入出口管制清單,中國晶片企業可能面臨著軟體斷供的風險。

面對中國 EDA 軟體研發以及 AI 設計技術落地的不足,中國半導體產業仍有許多挑戰要面對。

參考資料:WiredSynopsys #1Synopsys #2Forbes

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(本文經 AI 新媒體量子位 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為〈三星下一代手机芯片由AI来设计,EDA行业老大提供技术〉。首圖來源:analogicus/Pixabay)