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6小时完成芯片布局，谷歌用强化学习助力芯片设计
机器之心编辑部 在芯片设计过程中，芯片布局（chip placement）可以说是其中最复杂和耗时的步骤了。 芯片设计周期的缩短有助于硬件设备适应机器学习领域的快速发展，那么，机器学习能否助力芯片设计呢？最近，谷歌提出了一种基于强化学习的芯片布局方法。 该研究旨在最小化芯片设计的 PPA（功耗、性能和面积）。研究者称，该方法能够在 6 小时内完成芯片布局设计，布局质量超过或匹配人类设计，而现有的基线方法需要人类专家参与，且往往需要数周时间才能完成。 与 SA 方法相比，谷歌的方法不超过 6 小时即完成了收敛，而 SA 方法需要 18 个小时。并且，SA 方法生成高质量布局时需要的导线长度更大，布线拥塞也更高。 ? 而新方法已经证明了优于 SOTA 标准，同时此方法是端到端的，并且可以在 6 个小时内生成布局位置。
93020发布于 2020-04-24 - 来自专栏摸鱼范式
谷歌6小时光速设计芯片？别被标题党骗了
芯片设计流程 了解谷歌的工作我们首先要知道芯片的设计过程 首先要确定项目需求，这个阶段主要工作室规划芯片的功能以及各项指标，接着进行系统级别的设计，对芯片的各个子模块进行建模，然后进入具体的设计流程，分为前端和后端 系统在这项任务中击败了人类专家，未来能够实现更快更好的芯片设计 ❞ ❞ 芯片的布局任务究竟在做什么？ 经过前端的RTL设计，再使用综合工具，将RTL代码转换为门级网表。 ❞ ❞ 这个问题的实现，完全不涉及芯片本身的功能设计，更加不涉及芯片的架构设计，是一个单纯的算法问题，抽象起来就是给很多方块，摆放在指定区域内，对他们的密度、走线、时序具有要求，这是一个搜索空间很大的图论问题 媒体的标题是 ❝❝ 人类需要几个月才能设计出的芯片，谷歌的人工智能在不到六个小时的时间内设计出来。 但是，媒体现在宣传的神经网络几个小时就能实现芯片设计，就是标题党，外行的总结，希望各位不要被这种观点迷惑了。 END
58950发布于 2021-07-16 AI如何改变芯片设计
AI如何改变芯片设计摩尔定律即将终结。工程师和设计师在晶体管微型化和芯片集成度方面已接近极限，因此他们转向其他芯片设计方法，将AI等技术融入设计流程。 AI在芯片设计中的当前应用某机构高级产品经理指出，AI已贯穿芯片设计和制造的大部分环节。在工艺工程中，AI可用于优化流程，缺陷检测是各阶段（尤其是制造环节）的重要应用。 在设计阶段，AI在光学元件、传感器等组件设计中扮演重要角色，主要用于异常检测和故障缓解。通过分析历史数据，AI能识别生产延迟的根本原因，在设计和加工阶段提前发现问题。 芯片设计和制造需考虑所有组件，整合不同部件的预测模型极具挑战性。此外，构建AI模型需要整合各类传感器和团队的数据，增加了实施难度。 未来趋势将减少追求超精确预测，转向信息透明共享和数字孪生应用，结合AI与人类专业知识，推动芯片设计向更高效、协作的方向发展。
33900编辑于 2025-10-11- 来自专栏新智元
谷歌Jeff Dean又用AI设计芯片！6小时出活儿，强力碾压集成电路设计专家
Jeff Dean近日发表论文称，Google利用AI设计芯片，已经将芯片设计周期从数周降低到6小时！大大提高了硬件适应ML发展的速度。 有了AI设计芯片，我再也不相信「摩尔定律」了！ Jeff Dean：我们用AI，6小时就能设计一款芯片，敢信？ 谷歌研究员培养AI干活儿可真花了不少心思。 事实还证明，AI在设计芯片方面天赋异禀。 基于谷歌工程师在3月份发表论文中提出的技术，AI设计芯片的水平越来越高，完全自动化地布置芯片上晶体管也毫无压力。 现在，AI设计芯片平均只需要6个小时。 但是，我们端到端的学习方法耗时仅6个小时，而手动布置需要一个缓慢的迭代优化过程，还需要专家干预，导致整个周期可能持续数周」。 ? 芯片研发周期长、成本高，重度依赖设计。优秀的芯片设计师非常稀缺，基本都被几家老牌芯片大厂垄断，后起之秀很难在短期内挖到足够的资深设计师。
1.1K20发布于 2020-04-24 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【FPGA 芯片设计】FPGA 简介 ( FPGA 芯片架构 | FPGA 芯片相对于传统芯片的优点 )
文章目录 一、FPGA 简介 二、FPGA 架构 三、FPGA 芯片相对于传统芯片的优点 一、FPGA 简介 ---- 摩尔定律 : 价格不变 , 在集成电路上 电子元器件的数量 , 18 ~ 24 个月增加一倍 Gate Array , 中文名称为 " 现场可编程门阵列 " ; 传统芯片功能一旦固定后 , 其 功能不可变 , 与之相对的 FPGA 芯片的功能是可变的 ; 门阵列 中的 门 指的是 " 门电路 , 型号是 FPGA-XC2064 , 于 1985 年问世 , 该芯片采用的是 2 微米的制程工艺 , 2000 纳米 , 当前主流的 FPGA 芯片制程工艺是 14 ~ 45 纳米 ; 下图是 BRAM , DSP 逻辑块 , 相比于第一代的 CLB , 增加了 BRAM , DSP ; HSSIO : High Speed Serial I/O , 高速串行 IO 模块 ; 三、FPGA 芯片相对于传统芯片的优点 ---- FPGA 芯片相对于传统芯片的优点 : 性能高 : FPGA 芯片可 并行处理 , 性能很高 ; 上市时间短 : 与传统的 ASIC 芯片相比 , FPGA 灵活性更高 , 可以进行快速原型验证
2.5K10编辑于 2023-03-30 - 来自专栏数字芯片实验室
为了功耗，重新设计芯片
高算力芯片正处于转折点。功耗一直是二等公民，但正在成为芯片技术走向未来的最大限制因素。 在基于RTL的芯片研发流程中，我们对于RTL开发时的功耗优化投入了大量精力，但这只是可以节省的功耗的一小部分。 芯片行业，特别是大算力芯片行业必须更聪明地最大限度地减少数据移动。随着大模型的出现，数据移动变得越来越多。有报道称，大约90%的能源用于移动数据而不是计算。现在，情况变得更加恶劣。 最近出现了从单片 2D 集成设计转向从异构制造工艺映射到多个芯片的设计，并使用先进的 2.5D/3D 封装进行集成。这使得最新的工艺节点可以有针对性地用于对能源效率最重要的领域。 在 3D 垂直堆叠场景中，我们在芯片之间有很多垂直连接。我们可以在芯片之间封装更密集的垂直互连。然后，由于距离很近，因为芯片是堆叠在一起的，由于物理定律，可以获得更好的能源效率。 为人工智能加速器开发计算密集型逻辑的设计公司需要升级其现有的功耗分析方法，以确保它们能够解决毛刺问题。 还有很多时候需要解决不确定性的峰值瞬间功耗，就不必将电压保持在较高的水平来适应这种情况。
41710编辑于 2024-04-15 AI如何重塑芯片设计未来
某机构在其存储芯片中集成AI以实现内存计算，既提升机器学习速度又降低能耗；某中心的TPU V4 AI芯片处理能力较前代翻倍。 AI在芯片设计中的核心应用MathWorks MATLAB平台高级产品经理Heather Gorr指出：缺陷检测：贯穿制造全流程，包括光学元件与传感器设计阶段预测性维护：通过历史数据分析设备停机根本原因数字孪生
22310编辑于 2025-08-03- 来自专栏ICSOC.TECH
芯片设计的职业病
提到低容错率的工作，首先想到的自然就是自己的本职工作—芯片设计。 曾经做过一个算法的硬件实现，和标准数据做比对总是不符。 而芯片数字设计中，硬件描述语言的通常写法是优先进入的零地址数据放在最右边。有些固化的硬件思维在这个场合就显得过于僵硬。 成本高，自然试错机会就少，低容错率就成了芯片行业的一个显著特征。 低容错的芯片产品的不出错，是由设计、生产的具体过程保证的。 不说芯片规格制定的反复斟酌、市场部门和工程部门的讨价还价、来回拉锯，单从设计来说，从拿到设计规格开始，要仔细的研究规格说明书，做芯片的架构设计，分解设计任务，制定开发进度，安排具体工程师的职责，然后开发过程中的检视 每个工程师拿到自己的设计任务，要再次审视芯片规格，确保自己负责模块的设计指标和芯片整体指标的一致性。设计过程中还要和验证工程师密切配合，保证设计的每个特性都要有完备的激励和检查。
98920发布于 2020-07-07 - 来自专栏云深知网络 可编程P4君
网络设计的尽头是芯片！
在软件定义网络的道路上 从Nicira的成功进而开始规划 数据平面全面P4语言可编程的蓝图 有个大的背景需求是云CLOUD的崛起 最新综述：SDN网络中P4可编程的挑战 创立Barefoot 正是源于网络的尽头是芯片 然后查找指定标头字段执行预处理 模型的输出转换为辅助决策如报文转发 Tofino交换机+FPGA 测试平台上的代码已经开源 科研机构怎样选购Tofino可编程交换机 Taurus既可以用于 交换机也可以用于网卡 芯片评估表明只会增加 122ns延时 网络的尽头是芯片 所以思科投入10亿美金 用于芯片研发也就不难理解了 所以博通的市值 气贯长虹也就有了答案 五千亿市值，博通的创新来自哪里？
30710编辑于 2024-01-18 - 来自专栏芯片工艺技术
高功率芯片设计和特性
上图是侧发光芯片示意图，如何提高芯片的功率，可以有以下几方面： 1）减少local current密度，方法：增大电极和PN结面积，加大Emitter的宽度。 2）减少接触面的热，增加导热面积。 比如采用质量更好的外延片，提高波导和量子阱的设计。 5）提高COMD的threshold。 经典的单管发射芯片，通常宽500~600um，100~150um厚，如上图。 本书共有十一章，主要针对高功率半导体激光器封装技术进行了深入介绍，主要内容包括：高功率半导体激光器重要概念及参数、封装形式、热设计、热应力、光学整形、封装材料、封装工艺、测试表征、可靠性分析；同时本书介绍了目前高功率半导体激光器的主要应用领域以及当前高功率半导体激光器的发展趋势与面临的挑战 但是他们没有自己的芯片。需要电子档的可以文末留言。
1.2K31编辑于 2022-06-06 AI如何重塑芯片设计流程
Q&A：人工智能将如何改变芯片设计人工智能为半导体行业带来了新的希望和潜力。 为了更好地理解人工智能将如何彻底改变芯片设计，我们与MathWorks公司MATLAB平台的高级产品经理希瑟·戈尔进行了交流。人工智能目前是如何被用于设计下一代芯片的？ 在芯片设计中使用人工智能的好处是什么？戈尔： 从历史上看，我们看到了许多基于物理的建模，这是一个非常密集的过程。 你认为人工智能将如何影响芯片设计师的工作？戈尔： 这将释放大量的人力资本，使其能够投入到更高级的任务中。我们可以利用人工智能来减少浪费，优化材料，优化设计，但在决策时仍然需要人的参与。 你如何展望人工智能和芯片设计的未来？戈尔： 这在很大程度上取决于人的因素——让人员参与到过程中，并拥有可解释的模型。
19410编辑于 2026-03-22AI如何重塑芯片设计未来
工程师们转向人工智能等新技术来突破芯片设计极限——三星将AI植入存储芯片实现存内计算，谷歌TPU V4芯片性能较前代提升两倍。 MathWorks高级产品经理Heather Gorr指出，AI已渗透芯片全生命周期：制造缺陷检测：通过异常识别提升良率数字孪生应用：构建替代物理模型的轻量化代理模型，加速蒙特卡洛仿真工艺优化：分析历史数据预测设备停机风险优势显著 ：较传统物理模型降低90%计算成本参数扫描效率提升300%实验迭代周期缩短75%现存挑战：模型精度较物理方程低15-20%需整合跨部门传感器数据需保持人类工程师的决策主导未来趋势：人机协同设计将成为行业标准可解释
33410编辑于 2025-07-28- 来自专栏新智元
用Apollo设计芯片！Google说懂芯片才能更快「炼丹」
，也就是说在布局和走线(place and route)上，芯片设计人员可以使用软件来确定芯片的电路和布局，类似于设计建筑平面图。」 架构探索比布局和走线的设计层级要更高，并且架构的改进能带来比布局走线更多的性能提升。 芯片的体系结构是一个芯片的功能元素设计，包括如何交互，软件开发人员如何获取硬件接口。 作者称Apollo为「第一个可迁移的架构探索系统」，随着它设计更多不同的芯片，它的架构设计能力也会更好。也就是之前学习到的知识能够迁移到新的芯片设计任务上。 作者团队正在开发的芯片也是AI加速运算的芯片，和基于安培架构的GPU英伟达A100，Cerebras系统WSE芯片和其他创业公司的芯片类似。 「利用人工智能来设计人工智能芯片」，成为正反馈循环。 为MobileNet设计芯片中，负载的约束也是要在设计过程中考虑到的。
51820发布于 2021-03-10 - 来自专栏互联网大杂烩
6大设计原则
打算用一句话概括每一个设计原则 单一职责原则 一个类只负责一项职责，有且仅有一个原因引起类的变更。 里氏替换原则 所有引用基类的地方必须能透明地使用其子类对象。
39230发布于 2018-08-22 - 来自专栏数字芯片实验室
芯片设计中的功耗挑战和低功耗设计
导致芯片温度升高，需要使用更贵的陶瓷封装和散热系统。 温度过高还会降低芯片的可靠性和寿命。 缩短便携式设备的电池续航时间。随着功能的增加，电池技术已经跟不上功耗的需求。 低功耗设计方法 降低功耗是数字IC设计中的一个重要目标。为此，可以从RTL级别和门级别采用不同的设计策略。 4、多电压设计 芯片的不同部分可能具有不同的速度要求。例如，CPU和RAM模块可能需要比外围模块更快。如前所述，较低的电源电压可以降低功耗，但也会降低速度，如图所示。 6、动态电压和频率调节 在多电压技术的基础上，可以根据芯片的实时工作负载动态地调整电压和频率，从而优化功耗。 芯片电源可以设计为具有多个离散的或连续的电压等级。动态电压调节需要有多级电源和逻辑模块来确定给定任务所需的最佳电压等级。
1.7K20编辑于 2023-09-01 - 来自专栏新智元
让AI自己设计芯片！中国科学院发布「启蒙」，芯片全流程自动设计
为了减少芯片软硬件设计的人力和资源投入，满足芯片设计日益多样化的需求，研究人员基于AI技术，构建国际首个全自动的处理器芯片软硬设计系统「启蒙」。 在自动操作系统配置优化方面，实现国际首个基于大模型的操作系统内核配置自动优化方法AutoOS [6]，可自动生成定制优化后的操作系统内核配置，性能相比行业专家手工优化最高可提升25.6%。 底层为处理器芯片领域大模型，中间层构建芯片和软件智能体，实现处理器芯片和基础软件的自动设计，在最上层应用于芯片软硬件设计的各个步骤。 实验室近年来获得了处理器芯片领域首个国家自然科学奖等6项国家级科技奖励；在处理器芯片领域国际顶级会议发表论文的数量长期列居中国第一；在国际上成功开创了深度学习处理器等热门研究方向；孵化了总市值数千亿元的国产处理器产业头部企业 In arXiv, https://arxiv.org/abs/2505.24183 (2025) [6] Chen, H. et al.
38510编辑于 2025-06-11 - 来自专栏AI电堂
芯片架构设计的新趋势
芯片制造商设计芯片以满足这些 OEM 提出的狭窄规格。但随着摩尔定律的放缓，以及随着越来越多的传感器和电子设备在各处生成更多数据，设计目标和实现这些目标的手段正在发生变化。 例如，瑞萨在 6 月收购 Reality Analytics 的目的是为各种工业细分市场创建 AI 模型。 “这项技术可用于观察系统中的振动并预测特定部件何时会发生故障，”Chittipeddi 说。 我们还看到更多的设计迭代。所以你有一个开发团队，一个质量团队，并且你不断地更新设计。” 对于为 OEM 设计芯片的芯片公司来说，这只是挑战的一部分。 “如果你看一下汽车市场，就会发现设计芯片组已经不再是按要求设计了，”Faché 说。“在初始阶段，芯片公司可能会使用该软件构建参考设计，并根据其使用方式进行设置。然后，OEM 将寻求优化。 特定应用与通用 设计团队面临的一个巨大挑战是更多的设计变得前置。不仅仅是创建芯片架构，然后在设计过程中解决细节，更多的问题需要在架构级别解决。
55430编辑于 2022-12-08 - 来自专栏生信技能树
芯片明明设计了近6万探针但是作者上传的表达矩阵仅1万多个
最近有粉丝表示，跟着我的最新lncRNA视频学习后，走她自己感兴趣的项目，惊奇的发现，GAPDH这个基因并没有表达量，怀疑是我的芯片探针ID注释有问题。 ? 我勒个去，火都烧到家门口了，必须迎战。 芯片，所以直接使用 GeneSpring GX v12.1软件 (Agilent Technologies). 不过，这些并不重要，现在的问题是，为什么作者上传的表达矩阵仅1万多个探针，而该芯片平台明明是有近6万探针，文章自己写说了：The lncRNA expression profiling was performed 芯片平台信息：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi? 我觉得agilent的芯片，就是一个大坑，不仅仅是ID转换的问题。大部分做了芯片研究的都是实验出身科研人员，也不可能去搞清楚芯片原理，仅仅是委托公司处理。
69410发布于 2020-05-04 - 来自专栏新智元
英特尔芯片总设计师突然离职，曾任苹果、AMD、特斯拉芯片设计师
新智元报道 来源：venturebeat 编辑：雅新、梦佳 【新智元导读】今日，英特尔宣布芯片总设计师Jim Keller因个人原因离职。 Keller是硅谷芯片领域当之无愧的明星，他参与了现代电子领域最具突破性的几项芯片设计，其中包括苹果A4，A5芯片，和AMD Zen架构芯片。 离职原因：计划受阻，道不同不相为谋 Keller是硅谷芯片领域当之无愧的明星人物，他参与了现代电子领域最具突破性的几项芯片设计，领导团队彻底改变了苹果和 AMD 等公司的芯片性能。 硅谷明星Keller，曾开发苹果A4，A5芯片，AMD Zen 架构 Keller并不是一个寻求吸引公众眼球的人物，但他在芯片设计方面非凡的成就不得不引人注目。 他领导苹果团队开发了A4和A5芯片，也是AMD K8和Zen架构芯片的设计师，更是特斯拉自动驾驶芯片的打造者。
79720发布于 2020-06-17 - 来自专栏网络交换FPGA
干货：简析芯片反向设计流程
什么是芯片反向设计?反向设计其实就是芯片反向设计? ，它是通过对芯片内部电路的提取与分析、整理，实现对芯片技术原理、设计思路、工艺制造、结构机制等方面的深入洞悉，可用来验证设计框架或者分析信息流在技术上的问题，也可以助力新的芯片设计或者产品设计方案。 芯片正向设计与反向设计。目前国际上的几个大的设计公司都是以正向设计为主，反向设计只是用于检查别家公司是否抄袭。 先从反向设计说起。下面是芯片反向设计的流程图。 橙盒科技半导体研究中心芯片反向设计流程图 一、反向设计总体规划。 测试和成品测试以及搭建测试平台所需要的其它成本； 6，封装成本。
2.6K20发布于 2019-10-29
腾讯云开发者
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