開發(fā)者如何才能開發(fā)出足以應對未來挑戰(zhàn)的復雜芯片呢?
目前有一種解決方案,能夠提高開發(fā)效率和芯片設計質量,甚至還可以將以前的不可能變?yōu)楝F(xiàn)實。 這一切都來自一種推動芯片復雜度提升的技術:人工智能 (AI)。
開發(fā)者的創(chuàng)造力為我們帶來了AI聊天機器人、手術機器人和自動駕駛汽車等各類先進技術的應用。 此外,各種強大的解決方案也應運而生,為開發(fā)者分擔重復性的芯片設計、驗證和測試任務,從而讓他們專注于最擅長的事情:創(chuàng)新。
憑借屢獲殊榮的新思科技DSO.ai AI芯片設計應用的引領,新思科技推出了業(yè)界首個全棧式AI驅動型EDA解決方案Synopsys.ai,現(xiàn)已搭載功能驗證解決方案(新思科技VSO.ai)和芯片測試解決方案(新思科技TSO.ai),未來還將推出更多功能。 Synopsys.ai在減少功能覆蓋率漏洞方面實現(xiàn)10倍提升,IP驗證效率提高30%。 同時,DSO.ai最近率先實現(xiàn)了首個100次生產(chǎn)流片,這是一個重要的里程碑,標志著AI已經(jīng)成為主流的半導體技術。
AI代替EDA工作流程中
重復和手動任務
目前,全球經(jīng)濟充滿不確定性,半導體行業(yè)的競爭日趨激烈,這些因素推動著行業(yè)更進一步地優(yōu)化半導體功耗、性能和面積(PPA)。 只有以更低的成本、更快地優(yōu)化這些指標,企業(yè)才有可能在競爭中占得先機。 除了當前的經(jīng)濟形勢外,企業(yè)還可能面臨著人才壓力,半導體開發(fā)人才的短缺或將阻礙行業(yè)的發(fā)展。
AI驅動型EDA解決方案為此提供了一個發(fā)展方向,它可以輔助開發(fā)團隊提升工作效率。 據(jù)德勤全球估算,全球幾大半導體公司今年將在內部和第三方芯片設計AI工具上投入3億美元,這一數(shù)字未來四年內每年還將增長20%。 德勤全球在一篇分析文章中指出:“AI設計工具可以讓芯片制造商突破摩爾定律的界限,從而節(jié)約時間和費用,緩解人才短缺問題,甚至還可以將舊的芯片設計應用于全新的設計之中。 同時,這些工具還可以提升供應鏈安全,有助于緩解未來芯片短缺問題。 ”
每個設計中都存在耗時耗力的任務,這些任務或重復或冗余,但對芯片質量而言又是必不可少的。 AI技術可以承擔各類重復性任務,如設計空間探索、驗證覆蓋和測試碼生成,并且還能提升這些任務結果的質量。 這為開發(fā)團隊節(jié)省了大量時間,讓其得以專注于完成各種增值任務,如實現(xiàn)產(chǎn)品差異化、快速創(chuàng)建新功能或衍生設計等。 AI技術還可以幫助開發(fā)團隊實現(xiàn)快速上市時間的目標,以及利用現(xiàn)有資源完成更多項目。 開發(fā)者無論是新手還是經(jīng)驗豐富的資深人士,都能從AI中獲益,因為該技術既能讓新手開發(fā)者更快上手,也能幫助資深開發(fā)者更快地提升設計質量。 例如,在項目中,Synopsys.ai可以負責處理重復性工作,并根據(jù)迭代工具的結果采取相應措施,而開發(fā)者則負責監(jiān)管芯片質量,二者配合得到的結果要比開發(fā)者獨自應對來得更好,而且速度更快。
用更智能的芯片應對復雜挑戰(zhàn)
如今,開發(fā)者面臨著各種各樣的挑戰(zhàn),如不斷增加的設計復雜性,先進制程節(jié)點的要求,以及包括CPU、手機、GPU、汽車和AI在內的多個垂直領域中不斷縮減的功耗預算。 無論是在周邊設備還是在數(shù)據(jù)中心的服務器中,AI芯片都需要大量的計算單元來處理復雜的算法和海量的數(shù)據(jù)。 優(yōu)化這類復雜設計的PPA并確保芯片按預期運行,對開發(fā)者而言這項挑戰(zhàn)正變得越來越嚴峻。
這正是Synopsys.ai解決方案能改變的地方,讓我們來逐一了解Synopsys.ai的各個組件。
DSO.ai:奠定基礎
DSO.ai是芯片設計實現(xiàn)方面的一款顛覆性AI應用,可以自主搜索PPA設計空間來尋找最佳解決方案。DSO.ai將AI技術集成到了芯片設計工作流程中,可以協(xié)助開發(fā)者大規(guī)模地探索各種方案,這在以前是無法做到的。
這種方法讓AI技術有機會不斷從訓練數(shù)據(jù)中積累經(jīng)驗并學以致用,進而助力加快流片速度并實現(xiàn)PPA目標。AI的另一項關鍵優(yōu)勢是支持復用:從一個項目中學到的經(jīng)驗可以應用于未來的項目,從而提高設計流程的效率。該解決方案可在云端使用,更具靈活性、可擴展性和彈性,有助于客戶處理繁重的工作量。據(jù)用戶反饋,使用該解決方案后工作效率提升了3倍以上,功耗降低多達15%,裸片尺寸也大幅縮小。下圖顯示了DSO.ai在高性能數(shù)據(jù)中心CPU中的應用結果。
VSO.ai:優(yōu)化“最后一公里”
VSO.ai可幫助驗證開發(fā)者更快實現(xiàn)覆蓋率收斂目標并發(fā)現(xiàn)更多錯誤。數(shù)字設計可能涉及的設計狀態(tài)空間幾乎是無限的,要一一檢查這些空間,驗證設計是否能按預期運行,人工操作是根本不可能實現(xiàn)的。回歸流程可能需要數(shù)天時間,成千上萬的測試會消耗掉所有計算資源。通常,最后的收斂工作非常耗費人力,而且人工分析龐大的數(shù)據(jù)也難以得出可行的見解。
VSO.ai為這一流程注入了全新活力。它通過檢查RTL來推斷覆蓋范圍,同時會高亮顯示需要覆蓋的區(qū)域,從而節(jié)省大量時間并確保測試具有高ROI。瑞薩電子(Renesas)表示,借助新思科技VCS功能驗證解決方案(Synopsys.ai的一部分)進行AI驅動的驗證,他們在減少功能覆蓋率漏洞方面實現(xiàn)了10倍以上的提升,同時IP驗證效率提高了30%。
TSO.ai:讓開發(fā)者不必再做取舍
不斷增加的設計復雜性和規(guī)模也影響了芯片的測試進度。在評估自動測試碼生成(ATPG)工具的結果時,需要考慮以下三項關鍵指標:
缺陷覆蓋范圍
測試碼數(shù)量,與測試成本直接相關
運行時間
相反,經(jīng)驗豐富的開發(fā)者又可能存在偏見,導致他們使用該工具獲得的結果可能并不是新設計的最佳選擇。TSO.ai可以讓開發(fā)者無需再權衡這些利弊,通過運行多個新思科技TestMAX ATPG先進測試解決方案的副本,自動生成測試計劃,從而提高缺陷覆蓋率,減少測試碼數(shù)量,并更快地獲得結果。
AI讓一切皆有可能
技術無上限,創(chuàng)芯無止境。利用AI助力芯片設計擁有諸多天然優(yōu)勢,其中之一便是這些工具會從不同設計中不斷學習積累經(jīng)驗,從而變得越來越智能。這對整個芯片設計行業(yè)和所有依賴電子產(chǎn)品的人而言都是個好消息。AI可以賦予開發(fā)者更大的能力,讓他們更快地將正確規(guī)格的芯片推向市場,從而打造出更加復雜的系統(tǒng),以應對數(shù)字世界中的各種復雜挑戰(zhàn)。
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原文標題:AI會改變EDA的基因嗎?
文章出處:【微信號:Synopsys_CN,微信公眾號:新思科技】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。
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