861
1月19日，英偉達(dá)創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛在參加英偉達(dá)北京年會(huì)時(shí)再次為AI背書(shū)。他說(shuō)：“我們正在重塑計(jì)算機(jī)。計(jì)算機(jī)不再需要（人工）編碼，現(xiàn)在會(huì)采用機(jī)器學(xué)習(xí)。它創(chuàng)造的軟件，也不僅僅是一款軟件程序，而是人工智能。我們正處在一個(gè)新的計(jì)算時(shí)代的開(kāi)端?！?/p>
在半導(dǎo)體生產(chǎn)鏈條上，相較于其他環(huán)節(jié)，芯片設(shè)計(jì)（EDA）工具的研發(fā)生產(chǎn)是一個(gè)“代碼上”的工種。相較于后續(xù)與工藝結(jié)合更緊密的環(huán)節(jié)，以代碼編輯為核心工作的EDA軟件設(shè)計(jì)研發(fā)與強(qiáng)IT屬性的生成式人工智能有著天然的高貼合度。在AI席卷計(jì)算機(jī)、軟件等多個(gè)行業(yè)，并帶來(lái)深刻變革的過(guò)程中，半導(dǎo)體工具軟件EDA行業(yè)究竟受影響幾何？
工作效率確有提高
在半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)上游環(huán)節(jié)，芯片設(shè)計(jì)規(guī)模越來(lái)越大、復(fù)雜度越來(lái)越高是事實(shí)，很多環(huán)節(jié)的工作單純依賴傳統(tǒng)方式效率低下、跟不上市場(chǎng)變化速度也是事實(shí)?！吨袊?guó)電子報(bào)》記者在采訪中了解到，很多芯片設(shè)計(jì)廠商就遇到過(guò)類似的問(wèn)題——芯片設(shè)計(jì)復(fù)雜度提高后，很多任務(wù)如果用傳統(tǒng)軟件仿真，可能十天半個(gè)月都沒(méi)有結(jié)果。
在這樣的情況下，EDA公司為了滿足芯片設(shè)計(jì)企業(yè)對(duì)效率的要求，開(kāi)始采用AI完成部分任務(wù)，芯片設(shè)計(jì)工作也變得更加自動(dòng)化。
一如，有的EDA工具利用生成式AI平臺(tái)和大語(yǔ)言模型，對(duì)從RTL（寄存器傳輸級(jí)）到GDS（圖形數(shù)據(jù)系統(tǒng)）的芯片設(shè)計(jì)流程進(jìn)行自動(dòng)優(yōu)化，使其比手動(dòng)迭代實(shí)現(xiàn)更好的PPA（功耗、性能和面積）。
二如，利用AI幫助工程師同時(shí)快速優(yōu)化多個(gè)模塊的流程，并能將這些知識(shí)成果用于下一個(gè)設(shè)計(jì)。
三如，當(dāng)選擇更先進(jìn)工藝迭代產(chǎn)品時(shí)，AI工具可通過(guò)學(xué)習(xí)完成相應(yīng)工藝節(jié)點(diǎn)的慣常工作，而工程師只需要做部分優(yōu)化工作即可。
……
記者在采訪中了解到，上述采用AI技術(shù)的工具軟件助力芯片設(shè)計(jì)效率實(shí)現(xiàn)了極大的提升。國(guó)內(nèi)某EDA知名企業(yè)在接受采訪時(shí)表示：“我們的工具采用AI技術(shù)后，生產(chǎn)效率實(shí)現(xiàn)了很大的提升。有些原來(lái)需要做10個(gè)小時(shí)的工作，現(xiàn)在1個(gè)小時(shí)就能完成?！?/p>
行業(yè)大模型不成熟
AI對(duì)EDA工具的助力，目前以輔助性為主，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)稱不上顛覆性。
大模型在EDA行業(yè)的應(yīng)用，仍有待時(shí)日。
在采訪時(shí)，記者了解到一個(gè)典型的案例：業(yè)界普遍希望能夠通過(guò)生成式AI技術(shù)自動(dòng)生成芯片設(shè)計(jì)前端所需的RTL代碼。目前這項(xiàng)工作很依賴工程師的能力，如果負(fù)責(zé)相關(guān)項(xiàng)目的工程師寫(xiě)的代碼質(zhì)量不好，就可能對(duì)項(xiàng)目推進(jìn)產(chǎn)生負(fù)面影響。由此相關(guān)公司考慮，是否可以利用AIGC技術(shù)來(lái)提高該環(huán)節(jié)的代碼質(zhì)量穩(wěn)定性。
但相關(guān)企業(yè)投入研發(fā)兩年，截至目前，該功能仍無(wú)法實(shí)現(xiàn)。
其中最核心的問(wèn)題，在于能夠用于人工智能訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量不夠。
模型的訓(xùn)練需要巨量數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，沒(méi)有足夠的數(shù)據(jù)量支撐，模型的可靠性將存疑。大模型還沒(méi)有在EDA行業(yè)普及，缺少足夠的數(shù)據(jù)量供模型訓(xùn)練便是最核心的原因。對(duì)于各EDA和芯片設(shè)計(jì)企業(yè)而言，數(shù)據(jù)是最敏感、最機(jī)密的內(nèi)容，沒(méi)有企業(yè)愿意冒著泄密的風(fēng)險(xiǎn)共享數(shù)據(jù)資源。這樣一來(lái)，EDA行業(yè)即便存在模型，也只能靠一家企業(yè)依賴內(nèi)部數(shù)據(jù)來(lái)做，缺乏普適性性和可靠性。
針對(duì)這一問(wèn)題，Cadence副總裁、中國(guó)區(qū)總經(jīng)理汪曉煜在接受采訪時(shí)也曾發(fā)出這樣的疑問(wèn)：“如果沒(méi)有足夠的數(shù)據(jù)做訓(xùn)練，這個(gè)所謂的‘大模型’會(huì)好用嗎？客戶敢用嗎？”而在他看來(lái)，如果功能無(wú)法大規(guī)模上線，永遠(yuǎn)停留在實(shí)驗(yàn)室版本，那么該產(chǎn)品對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)便沒(méi)有太大的意義。
大模型的技術(shù)底層邏輯也與追求高精度的EDA行業(yè)特點(diǎn)不夠契合。在EDA行業(yè)，計(jì)算是工程師工作中非常核心的工作方法之一，但AI擅長(zhǎng)的是推理，而推理的結(jié)果很難實(shí)現(xiàn)絕對(duì)精準(zhǔn)。
目前，探索AI技術(shù)、嘗試采用AI技術(shù)解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題仍然是所有EDA企業(yè)的努力方向。但從實(shí)操的角度來(lái)看，想使AI在畫(huà)版圖等方面充分發(fā)揮其作用，還需要過(guò)程。
作者丨姬曉婷編輯丨張心怡美編丨馬利亞監(jiān)制丨連曉東
