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DesignCon解讀 I 設計智能機器的智能工具

深圳(耀創)電子科技有限公司 ? 2023-03-03 15:16 ? 次閱讀

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一年一度的 DesignCon 是世界一流的高速通信和系統設計大會,在電子創新的核心硅谷匯集行業關鍵的技術發展與碰撞。在前不久剛剛落幕的2023 DesignCon 大會上,共有兩場主題演講,其中一場來自 Cadence 的多物理場系統分析事業部研發副總裁 Ben Gu,題為《設計智能機器的智能工具(The Intelligence to Design Intelligent Machines)》;另一場來自 Boston Dynamics 的 Devin Billings,關于這一場的主題演講解讀,我們將在下周與大家分享。

《設計智能機器的智能工具》主題演講開篇提到了人類發展的歷史。起初是純粹憑借蠻力;然后人類開始用大腦思考并制作工具,從石頭工具、青銅工具,發展到鐵制工具;最終,我們學會了利用機器的力量,例如挖掘機和拖拉機;之后,機器也有了自己的大腦:性能越來越強大的計算機;現在,我們有了性能足夠強大的計算機,可以使人工智能變為現實。幾十年來,人工智能的基本構思并沒有發生太大的變化,但因為現在擁有了性能強勁的 CPUGPU,這些想法終于可以付諸實踐。

之后,Ben 講到了智能系統設計中的人工智能。目前,有些人害怕人工智能會取代人類,也有些人看到了機遇——人工智能有助于提高人類的生產力。對此,我們的基本預期是:這項技術將發揮積極作用,幫助我們獲得更好的 PPA 結果、更好的設計收斂、更快的設計周期等等。

幾十年來,EDA 一直是設計師提高生產力的得力助手。早在平面集成電路首次問世時,手動設計流程非常繁瑣。需要將設計繪制成圖紙,而制作掩膜則需要切割紅寶石,整個制造過程就像手工制作陶器一樣復雜。然后出現了晶體管級設計,采用 Calma GDSII 和 SPICE(或類似 SPICE)電路仿真多邊形 layout 編輯器。這使生產力提升了一個數量級。隨后,出現了基于單元的設計,這種流程基于綜合和自動放置及布線,又一次使設計生產力提升了一個數量級。相信每個人都期待用于描述設計的語言可以變得更加抽象,但這從始至終都沒有發生。生產力的又一次階段性提升歸功于可重復使用的模塊:在公司內部,這種方法被稱為“設計重用”;而當一家公司創建可重復使用的模塊,供另一家公司進行部署時,這被稱為“IP”。基于人工智能的 EDA 無疑將掀起另一次生產力提升熱潮。

接下來,Ben談到了針對基于人工智能的 EDA,Cadence 所涉及的領域,但限于 DesignCon 的演講規則,他沒有提及太多產品名稱——

例1:調試 SoC 驗證故障

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Cadence Verisium 工具專注于這一領域,包括對重要故障進行優先級排序、跟蹤錯誤、找到根本原因,并修復問題(在充分理解問題之后,這一步通常最為簡單)。

例2:數字全流程

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Cadence Cerebrus 工具可以更快更好地得出結果(演講中并未提及該產品名稱)。工程師采用之前的方法需要耗時幾個月之久,借助 Cadence Cerebrus,一名工程師只需十天就可以將 PPA 改善 20%。這大大節省了設計時間。即便 PPA 沒有改善,從幾個月變成十天也會產生很大影響。退一步說,即便花費的時間相同,依然需要幾個月之久,PPA 提高 20% 也是一種飛躍。

而做到既節省時間,又改善結果,這種兩全其美的優勢勢必會讓公司在競爭中一騎絕塵。

例3:高性能 GPU

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請注意,上圖中的生產力提升幅度不是 5%,而是 5 倍。降低的功耗也非常可觀。在電池供電的設備中,芯片漏電問題改善了 28.5%,待機時間得以顯著延長(例如,手機開機但未使用,可以隨時接聽來電或接收短信)。

例4:PCB 布線

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這是個截然不同的領域,同樣,生產力大幅提高——從50 小時縮短到 20 分鐘,相當于速度提高 150 倍,PCB 走線線路長度也同時減少了 16%。

這些技術(以及 Ben 談到的和因為時間有限而沒有談到的其他技術)背后的關鍵技術都是數據平臺,即 Cadence Joint Enterprise Data and AI (JedAI) Platform。這是一個基礎人工智能平臺,它之所以能夠提供最佳結果,是因為所有工具都無縫協作,并基于相同數據進行了訓練。

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一言以蔽之,人工智能正在改變一切,在提高生產力的同時也能夠提供更好的結果。但這一切只是開始。現代人工智能時代的開啟有一個非常明確的日期,即 2012 年 ImageNet 大規模視覺識別挑戰賽。在這場圖片識別競賽中,神經網絡方法戰勝了算法方法,因此也被稱為“Imagenet 時刻”。但這只發生在十多年前。從那以后,EDA 算法(以及 Ben 主題演講或這篇文章未涉及的許多其他領域)方法迎來了天翻地覆的變化。

Cadence Optimality Intelligent System Explorer,使用人工智能和機器學習技術 (AI/ML) 來自動指導優化,使電子系統的多學科分析和優化(MDAO)得以實現。


首批搭載這一新型優化技術的產品是 Sigrity X 和 Clarity 3D Solver 求解器。Optimality Explorer 可以決定在迭代期間改變什么,也可以決定何時結束優化。設計師定義要優化的參數,例如回波損耗小于某個期望的閾值。然后 Optimality Explorer 直接從 Allegro 平臺獲取設計數據,生成設計變量,指導優化,并自動結束優化。

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上圖中,Optimality Explorer 在一個解上進行收斂,一旦目標值下降到 -35dB 以下就會退出。與傳統的人工方法相比,Optimality Explorer 完成設計的優化要快上10 倍(或更多)。

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