IC設計工作的未來是什么？AI會不會取代IC設計師？每一個有效的人工智能算法的基礎是一個電子芯片，它是由智能IC設計師團隊設計的。具有諷刺意味的是，IC設計師設計的可能正是可能取代他們工作的技術。如果這是真的，這是一個令人恐懼的前景。然而，通過研究IC設計的過去和現在，我們可以認識到，今天的IC設計已經不是過去的樣子了。通過聯想，我們也可以認識到IC設計工作不太可能消失。然而，它們絕對會發生轉變，并變得更加復雜。

自動化、低效率和需求

首先，行業有三個模式需要認識：自動化、低效率、需求。首先，現今的IC設計人員正在使用大量的自動化技術。今天的機器的仿真能力直接繼承了昨天的競爭IC方案。也就是說，過去的IC設計工作現在已經實現了自動化。自動化的趨勢使IC設計人員在綜合的層次上更上一層樓。我們現在能夠做出非常復雜的解決方案，因為我們利用了現有的創新、自動化技術。

其次，有許多IC效率低下的問題仍未解決。例如，在射頻設計中，通信還沒有實現全雙工，天線還在片外。如果這個技術發展起來，通信速度會提高一倍，射頻模塊會更小。諸如此類的技術問題，還需要不斷創新和關注。

第三，自動化和低效率模式的結合，為聰明的IC設計者創造了巨大的需求，以解決未解決的問題。我們已經知道如何設計一個20dBm的PA，那么為什么不讓機器為我們完成這個任務呢？自動化流程為設計團隊留下更多的時間和資源來解決新問題。對設計師的需求將保持穩定，直到沒有剩余的射頻和IC低效率。此外，隨著自動化程度的提高，現場的IC設計人員將有更多的樂趣，因為工作中的勞動密集型環節被消除了，所以他們會有更多的頭腦風暴解決方案。從本質上講，IC設計工作會隨著突破性進展而不斷被重新定義，而這種支點也會延續到未來。

從過去的經驗中學習

為了了解設計的發展歷程，我采訪了Silicon Labs的兩位資深IC設計師。我們觸及了他們最早的IC設計記憶，并討論了他們對行業未來的愿景，只用回憶和意見，而不是依賴附帶的文件。

與我交談的第一位設計師是Silicon Labs的研究員。他分享的第一個心得是，他設計的第一個電路是一個差分運放和一個20階開關電容濾波器。整個模擬芯片大概是30平方毫米，5000個晶體管的數量。相對而言，今天的芯片承載了幾十個運放和濾波器，晶體管數量可以達到上億個甚至更多。當然，我們在短短幾十年的時間里，已經向更復雜的設計發展。我的同事還描述了設計人員剛開始工作時可用的技術，說布局是如何在一個帶綠色屏幕的泰克圖形終端上完成的，這基本上是一個大的存儲范圍。該終端沒有顏色，但設計師們使用一層金屬和一層用于路由的Poly進行工作。今天，設計師們可以使用眾多的圖層進行路由來創建設備。如今在布局中使用無色顯示器，聽起來就像是在嘗試項目自殺！

我從另一位工程人員那里聽到了類似的看法，他詳細介紹了他使用泰克顯示器的經驗，解釋了該顯示器如何消耗大約1千瓦，大約4英尺高，有一個帶有持續圖形的綠色屏幕，以及兩個用于X-Y輸入的拇指輪。拇指輪的布置非常好用，顯示器由一根140kbps的電纜驅動，電纜貼在地板上，對面是一個計算機中心的房間。他還告訴我，設計師們曾經在文本編輯器上打出他們的網表。他們會從白板設計開始，給節點編號，然后輸入網表進行仿真。目前，我們只能設計片上系統（SoC）IC，因為我們有圖形用戶界面，可以在模擬領域放置和檢查數千個晶體管，而不用擔心節點編號或網表打錯。從這個意義上說，我們正在利用自動化來創建更加復雜和先進的系統。

20世紀80年代中期的另一個古老而有趣的IC傳統是在芯片級。由于設計人員沒有Lawout Versus Schematic Software （LVS），他們必須將合理比例的紙質打印輸出制作成網。這種紙質模擬由兩三張約3‘寬的打印紙組成，這些打印紙貼在地板上或多張桌子上，以覆蓋各自芯片的寬度。從頂層的網表上，他們會逐個網驗證與每個塊網的每個引腳的連接性，然后用彩色鉛筆標記每個網的 “亮燈”。雖然以當時的技術來看，這似乎是一個優雅的解決方案，但這是不必要的重復和令人厭煩的。

有趣的是，自動化和人工智能對IC設計來說并不陌生，而且植根于過去。正如我們所看到的，IC設計人員一直指望通過自動化來降低流程的任務強度，但現在的系統比以往任何時候都要復雜。然而，有些流程還是完全由人腦來完成，比如模擬設計。模擬設計是利用特定的器件配置來確定器件的尺寸和實現模擬功能的直觀過程。雖然計算機可以幫助計算和估算電路的工作點，但人腦更擅長直觀、智能的設計。現在的問題是，最近人工智能的發展是否讓機器的智能程度足以取代IC設計師？

從這里，我們可以推測出幾種結果。首先，這種復雜設計原理的自動化應該被看作是一件好事，機器應該被看作是人類思維的延伸。隨著計算機越來越智能，人類有更多的時間去關注新奇的概念，達到新的里程碑。此外，設計過程的自動化已經發生了幾十年。在20世紀80年代，我的一位長期從事設計的同事解釋了貝爾實驗室的幾位工程師如何成功地實現了運放和開關電容濾波器的自動化設計。他們基本上使用已知的拓撲結構，然后使用優化方法來選擇元件尺寸。作為一名IC設計師，我覺得這種自動化讓人欣慰，因為比起優化元件的繁瑣，我更喜歡選擇拓撲結構背后的批判性思維。

人VS機器：機器的可靠性如何？

我從同事那里了解到的20世紀80年代的故事表明，IC設計中確實需要人類的智慧。例如，其中一個故事描述了貝爾實驗室的一個內部數學專家小組是如何進行一個關于應用約束條件和盡量減少做優化所需的模擬路徑數量的項目。為此，他們交出了一個帶隙設計，目標是最小化PVT和失配之間輸出電壓的百分比變化，同時將PSRR和功率控制在某個約束之下。他們決定將優化參數簡化為mV變化而不是百分比變化。幾周后，他們帶著一份報告回來，并自豪地表示，他們已經將變異性降低了幾個數量級，這最初看起來好得不得了。令人驚訝的是，他們的工具發現了一個電阻，它可以將尺寸降到接近零，將輸出電壓降低到只有幾個mV，而PVT的變化率（以mV為單位）非常??！我們是否應該將這一結果歸結為 “不可能”？

我們應該把這次事件的結果歸結為機器還是人類呢？人類制造的機器和人類一樣會出錯，只是因為它們是我們制造的。這也是為什么任何自動化流程的頂端都需要一個人類觀察者的原因。例如，現代的計算速度是指數級的，這使得我們可以運行一個芯片的每一個可能的變化來商議它是否會工作。雖然速度很好，但在這個過程中加入一個真正的人，可以保證發現問題的概率更高--尤其是在模擬系統中。因此，我真的相信我們不能僅僅依靠機器來發現問題，因為問題可能會在機器中永久存在。我們必須接受人類是不完美的，而機器本質上也會是不完美的。

我從過去選取的故事突出了人類與機器之間的對比。然而，隨著研究人員和企業家們更多地嘗試設計流程的自動化，類似的情況仍在發生。不過與過去相比，我推測未來自動化的發展將集中在更棘手的問題上，而這些問題可能甚至還沒有出現在我們的視野中。

原本，工程師們構建的系統比較簡單，但卻承擔了所有分析的重任。想出新的設計和建立分析模型需要花費巨大的腦力。由于無法使用模擬器和其他自動化流程，工程能力被限制在數千個晶體管上。幸運的是，隨著技術的進步，我們可以在幾個小時內測試想法，而無需建立分析模型。例如，有更多的仿真帶寬來驗證億級晶體管SoC的功能。

另一方面，隨著復雜性的增加，芯片變得更加龐大，驗證和驗證周期也變得更長，因此也更加費力。就像我的一位同事喜歡說的那樣，我們花了10%的時間提出聰明的想法，但90%的時間只是驗證這些想法。

進化：我們在就業市場上可以期待什么？

從過去到現在的軌跡來看，建立了一個對未來的推斷，有一種令人興奮的可能性。更多的自動化為創造性和批判性思維開辟了時間。也許很快，機器就能復制設計，甚至提出新的設計理念。機器也將參與到繁瑣的驗證過程中。這將為IC設計人員提供 “有趣和令人興奮的問題 ”的奢侈工作。雖然這些愿景是理想的，但我們不應該太急于讓人工智能在不久的將來完全接管。作為第一步，AI可以開始自動進行平面規劃，然后進行布局。然后，AI可以慢慢向核心設計功能爬行，為設計師創造更多的精神空間，讓他們專注于新的問題。

在集成電路設計工作方面，團隊合作和協調將變得更加相關。設計團隊正在成長以應付現代集成電路的龐大規模。工程師和工程部門之間的通信可能會占用更多的帶寬。如果我們想要建立我們現在只能夢想的大規模系統，未來的集成電路設計者將需要成為協作的決策者。解決合作問題也將是一個教育和文化問題。STEM的學生需要關注軟技能和人際交往技能，比如溝通、創造力、想象力和團隊合作能力，而不僅僅是技術技能。當人類的頭腦在各個領域受到刺激，并與其他偉大的頭腦一起工作時，它就能夠做出強大的事情。

年輕工程師普遍關心的一個問題是市場是否需要他們的研究領域。對于這種困境，我的回應是鼓勵學生們自己去了解市場，看看如何為成功定位。我說不出哪份工作更好，哪份工作報酬更高，因為激情決定了職業滿意度。僅憑我的經驗，我可以向那些對集成電路設計感興趣的學生保證，對她技能的需求不會很快消失，因為還有很多問題需要解決。不同之處在于，由于人工智能和自動化的破壞，未來的問題類型可能會完全不同。這是任何人都無法預測的。然而，我非常希望我們正在進入一個人類和機器可以和諧地一起工作的未來。
責任編輯：tzh