AI将如何重塑芯片设计的未来

AI将如何改变芯片设计

摩尔定律的终结正在逼近。工程师和设计师在晶体管微缩化和芯片集成度方面能做到的只有这么多。因此，他们正在转向芯片设计的其他方法，将人工智能等技术融入设计流程。

例如，某机构正在为其存储芯片添加人工智能，以实现内存内处理，从而节省能源并加速机器学习。说到速度，另一机构的AI芯片TPU V4的处理能力比其前代版本翻了一番。

但人工智能为半导体行业带来了更多的希望和潜力。为了更好地理解人工智能将如何彻底改变芯片设计，我们采访了某机构平台的资深产品经理。

人工智能目前如何被用于设计下一代芯片？

人工智能之所以是一项如此重要的技术，是因为它参与了（芯片）生命周期的大部分环节，包括设计和制造过程。这里有很多重要的应用，即使在希望优化事物的一般流程工程中也是如此。我认为缺陷检测是流程所有阶段的一大应用，尤其是在制造阶段。但即使在设计过程中提前考虑，当您在设计光线、传感器和所有不同组件时，人工智能现在也扮演着重要角色。有很多异常检测和故障缓解是您真正需要考虑的。

然后是您在各个行业都能看到的物流建模，您总是希望减少计划内的停机时间；但最终也会出现计划外的停机。因此，回顾您过去遇到的那些可能需要比预期更长时间来制造某些东西的时刻的历史数据，您可以查看所有这些数据，并利用人工智能尝试找出近似原因，或者发现在处理与设计阶段可能出现的异常情况。我们常常将人工智能视为一种预测工具，或者是一个执行任务的机器人，但很多时候，您可以通过人工智能从数据中获得很多洞察。

使用人工智能进行芯片设计的好处是什么？

从历史上看，我们看到很多基于物理的建模，这是一个非常密集的过程。我们希望做一个降阶模型，即我们可以做一些计算成本更低的事情，而不是求解如此计算昂贵且庞大的模型。可以说，您可以创建该物理模型的代理模型，使用数据，然后使用代理模型进行参数扫描、优化和蒙特卡洛模拟。这比直接求解基于物理的方程在计算上花费的时间要少得多。因此，我们正在许多方面看到这种好处，包括效率和经济效益，这些正是快速迭代实验和模拟的结果，这些将真正有助于设计。

那么，这在一定程度上就像拥有了一个数字孪生体？

确实如此。这基本上就是人们正在做的事情，即拥有物理系统模型和实验数据。然后，结合这些，您拥有另一个可以调整、微调并尝试不同参数和实验的模型，让您能够遍历所有这些不同的情况，并最终得到一个更好的设计。

所以，这将更高效，并且如您所说，更便宜？

是的，当然。特别是在实验和设计阶段，当您尝试不同方案时。如果您实际在制造和生产芯片，这显然会带来巨大的成本节省。您希望在尽可能多地进行模拟、测试和实验，而不使用实际的工艺工程来制造东西。

我们已经讨论了优点。那么缺点呢？

基于人工智能的实验模型往往不如基于物理的模型准确。当然，这就是为什么您要进行多次模拟和参数扫描。但这也是拥有数字孪生体的好处之一，您可以记住这一点——它不会像我们多年来开发的精确模型那样准确。

芯片设计和制造都是系统密集型的；您必须考虑每一个小部分。这可能非常具有挑战性。在这种情况下，您可能有模型来预测某些东西及其不同部分，但您仍然需要将它们整合在一起。

另一件需要考虑的事情是，您需要数据来构建模型。您必须整合来自各种不同传感器和不同团队的数据，这增加了挑战性。

工程师如何利用人工智能更好地从硬件或传感器数据中准备和提取洞察？

我们总是考虑使用人工智能来预测某事或执行某些机器人任务，但您可以使用人工智能来发现模式，并找出您自己可能没有注意到的东西。当人们有来自许多不同传感器的高频数据时，他们会使用人工智能，很多时候，探索频域以及数据同步或重采样等技术会很有用。如果您不确定从哪里开始，这些可能真的很有挑战性。

我想说的是，利用现有的工具。有一个庞大的社区在从事这些工作，您可以在GitHub或某中心找到许多应用和技术的示例，那里人们分享了很好的示例，甚至是他们创建的小应用程序。我想我们很多人被数据淹没了，只是不知道如何处理它，所以一定要利用社区中已有的东西。您可以探索并看看对您有意义的东西，并平衡领域知识以及从工具和人工智能中获得的洞察。

工程师和设计师在使用人工智能进行芯片设计时应考虑什么？

仔细思考您试图解决的问题或您希望找到的洞察，并努力明确这一点。考虑所有不同的组件，并对每个不同的部分进行记录和测试。考虑所有相关人员，并以对整个团队合理的方式进行解释和交接。

您认为人工智能将如何影响芯片设计师的工作？

它将释放大量人力资本去从事更高级的任务。我们可以使用人工智能来减少浪费，优化材料，优化设计，但每当需要决策时，仍然有人参与其中。我认为这是人与技术携手合作的一个很好的例子。这也是一个所有相关人员——甚至制造车间的工人——都需要对正在发生的事情有一定了解的行业，因此，由于我们在将技术应用到芯片上之前的测试方式和思考方式，这是一个推进人工智能发展的绝佳行业。

您如何看待人工智能和芯片设计的未来？

这在很大程度上取决于人的因素——让人员参与流程并拥有可解释的模型。我们可以在建模的数学细节上做很多事情，但这归结于人们如何使用它，流程中的每个人如何理解和应用它。沟通以及让所有技能水平的人参与流程将非常重要。我们将看到那些超级精确的预测会减少，而信息的透明度、共享以及数字孪生体会增加——不仅使用人工智能，还要利用我们的人类知识和多年来许多人完成的工作。FINISHED