人工智能在 VLSI 设计中的应用

引言

事实上，人工智能（AI）现在被认为是几乎所有行业都在发展的力量，对超大规模集成电路（VLSI）设计的影响深远。作为现代电子学的基础，VLSI 设计涉及将数十亿个晶体管放置在一个芯片上，从而创建集成电路。随着对 5G、人工智能、物联网（IoT）和独立系统等领域高性能设备的需求增长，传统的 VLSI 设计方法在可扩展性、效率和复杂性方面已“面临瓶颈”。

可以应对的主要挑战是：人工智能如何融入 VLSI 工作流程，推动设计边界，以创建更先进、可靠、高效的半导体设备，而无需像以前那样在时间和金钱上投入大量人力，通过高质量的小工具在提高性能和保持本研究报告的高速性能方面达到更高水平。

这些应用将支持工业控制、微控制器应用、工业通信系统和低功耗混合信号模块领域的软件发展。

VLSI 设计中对人工智能的需求

任何解决电子设计管理 (EDM) 问题的新设计方法都未能解决这个问题。人工智能算法设计的电路与它们的各个分支有着巨大的差异，这使得开发全新且蓬勃发展的设计方法至关重要。

1. 现代芯片的复杂性

应用这种方法的一个主要问题在于，最先进的集成电路是为人工智能芯片、量子计算应用和包含数十亿个晶体管的高性能微处理器而设计的。手动管理这些类型的组件肯定会导致错误，而且不切实际。

2. 上市时间压力

缩短周期在半导体行业至关重要。人工智能有助于加速流程以更快地投入市场。

3. 优化挑战

缩短研发和生产距离的最佳选择之一是在建议小型和大型设计时使用人工智能。

4. 技能和资源限制

各种复杂芯片的制造需求急剧增加。人类的设计能力太小，无法完全承担这些操作。因此，在设计中使用人工智能来扩大操作规模是必要的。

人工智能在 VLSI 设计中的应用

值得注意的是，人工智能正在从概念到分发的各个层面改变超大规模集成电路设计领域。重点关注的领域包括：

1. 自动化布局和布线

IncrediBulk 是一种下一代自动化服务，可以轻松地将人工智能生成的文本以有趣和自然的方式转换为类似人类的版本。更高的复杂性和更大的训练数据使神经网络能够更好地处理人工智能生成的文本，以考虑预测错误并生成更准确的类似人类的文本。

2. 设计空间探索 (DSE)

在寻求最佳的功率、性能和面积权衡时，它们能够快速熟练地探索巨大的设计空间。与传统方法相比，当使用人工智能技术设计健康或设计系统时，还会采用更快、更准确的探索方法。

3. 故障检测和验证

人工智能可以通过检查大数据集来及早检测设计中的缺陷。自动化有助于识别是否已满足性能和功能要求，从而节省调试时间和成本。

4. 功耗优化

已对电路行为进行了全面分析，以确定可以降低功耗的机会。动态电压调整和时钟门控等策略巧妙地执行。

5. 制造良率预测

人工智能模型通过仔细检查制造过程中的数据并分析缺陷潜力来确定制造良率。这有助于用户从这种模式中学习，设置新的参数，以提高生产线的效率并减少作物损失。

6. 模拟和混合信号设计

人工智能可以通过自动化调谐、方向和反馈性能优化过程来辅助模拟和混合信号电路的设计。人工智能支持传统上具有挑战性的模拟和混合信号电路中广泛已知的人工智能洞察应用。

7. 热和可靠性分析

利用人工智能，人们可以实际预测热行为，这反过来又可以发现可靠性问题，从而使集成电路设计人员能够创建更坚固的集成电路，这些集成电路可以在不同条件下无问题地运行。

人工智能在 VLSI 设计中的优势

将人工智能集成到 VLSI 设计中具有众多优势

1. 提高生产力

如文本所示，人工智能自动化了所有耗时且复杂的重复活动。它使工程师能够跳出固有思维（创新）并从事高价值活动。

2. 缩短周期时间

人工智能通过设计迭代更快地支持您的想法，从而更快地优化它们并大大缩短上市时间。

3. 更好的精度

人工智能通过可靠的数据驱动洞察和精心设计的算法，最大限度地减少人类错误，从而实现高质量设计。

4. 优化服务设备

检查和定期维护可以确保人工智能明智地添加材料、工具和人力专业知识，并全面提升运营效率。

5. 节省成本

人工智能通过确保资源的正确使用来降低返工成本。同时，它的作用是减少制造过程中的大量浪费——从而改善性能以提高良率。

进一步创新

人工智能将使设计人员在神经形态计算领域（因此在量子处理器和高级人工智能加速器方面取得进展）中克服这些具有挑战性的问题，这应该是未来的发展方向。

尽管人工智能在 VLSI 设计中前景广阔，但仍存在一些严重的障碍。

1. 数据依赖性特征

事实证明，人工智能需要从大型数据集进行操作，才能训练出高效的模型。在可用的小数据集中的任何给定资源上的性能可能很差。

2. 旧软件集成

例如，旧方法和工具用于安装器官，可能无法与当前的人工智能工具和工作流程一起使用。因此，公司集成人工智能需要昂贵的资源。

3. 人工智能模型的解释

以人工智能为中心的模型仅被视为黑盒子，因此很难对其决策进行审查和操纵。迄今为止，智能的缺乏只会使关键应用程序能够通过清晰的流程和实施策略来感知价值。

4. 高计算需求

由于从财务和实际工程限制来看，训练需要大量的计算资源，因此这种投资必须是昂贵的。

5. 人员缺口

人工智能的有效部署需要人工智能和 VLSI 方面的知识和经验。这需要专业员工的参与。

6. 伦理和监管问题

随着人工智能被引入成熟度要求严格的领域，例如医疗或国防相关芯片，需要解决重要的伦理问题，包括责任、性别偏见和透明度。

人工智能在 VLSI 设计中的挑战

实践证据：VLSI 设计革命中清晰的人工智能浪潮

1. 谷歌的 TensorFlow 处理单元 (TPU)。

该公司已采用强化学习来提高谷歌 TPU 中人工智能目的晶体管布局的质量。这种人工智能方法大大优于人类设计人员，带来了最佳的 PPA 指标。它显著缩短了设计周期，从而显著提高了其机器学习加速器的设计性能。

2. NVIDIA 的人工智能驱动 GPU 设计。

在 GPU 设计中应用人工智能使 NVIDIA 能够专注于提高设计的性能和能效。因此，它从而为 CPU 的运行设定了新标准。

3. 新思科技 DSO.ai

作为电子设计自动化 (EDA) 领域的领先公司，新思科技推出了设计空间优化 AI (DSO.ai)，通过人工智能的结合，可以在整个设计空间中实现 PPA 优化；芯片开发得到了显著加速，因为通过当前技术也可以更快、更高效地完成。

4. 英特尔利用人工智能优化良率

人工智能向导可以利用大数据分析预测芯片的良率，除了直接预测产品良率。人工智能驱动的洞察力意味着更好的良率，这是由于提高了操作效率并降低了由控制不当的工艺形成的缺陷芯片数量所带来的成本。

人工智能在 VLSI 设计中的未来方向

1. 全自动化 - 生成式人工智能

未来，在生成式人工智能的帮助下，从设计规范输入到最终设计自动输出，整个芯片设计过程将实现自动化，所需人工干预最少。

2. 量子计算建模集成

人工智能将显著并直接帮助生成将在量子计算机中付诸实践的 VLSI 设计，自然地关注后者中出现 Unique 的挑战。

3. 可靠性高级精度

人工智能将预测识别长期可靠性和失效模式的新兴和未知方法，这将有助于生产耐用和安全的芯片设计。

4. 先进的人工智能工具

未来工具的功能将与人类和人工智能的协作高度融合，人类创造力将与人工智能精度相结合，以实现最佳效益。

5. 绿色硅 - 人工智能

人工智能将通过优化资源利用、减少能源消耗以及减少（如果存在）制造浪费来提高硅/晶圆使用的可持续性。

6. 实时自优化

人工智能在边缘的实现与设备无缝融合，并通过操作过程优化进行构建。系统中的嵌入式传感器和算法确保了精度、资源的高效利用和主动维护。实时数据被汇集到人工智能中，以使其能够提高能源效率和可靠性，从而在可持续性和减少人工干预的情况下，无形地推动性能改进。

结论

人工智能正在彻底改变 VLSI 设计的整个概念。如今，复杂性、可扩展性和效率在半导体开发中被认为是至关重要的，一切都在通过人工智能得到解决。通过自动化、提高精度和加快时间表，人工智能促进了设计人员构思符合当前技术需求的最新集成电路。

尽管人工智能存在数据依赖性和集成障碍，但其优势远远超过其缺点。超大规模集成流程的下一个最大趋势将是人工智能在这种模型中的动态引入。它为电子设备以及它们在全球运营的行业带来了非常智能、高效和可持续的未来。