人工智能在现代芯片设计中发挥强大支撑作用

随着人工智能的发展，芯片的学习来的比人类更快、更高效。

ChatGPT的高曝光

集成电路 (IC) 设计是一项复杂的工作，不断突破密度和性能的界限。现在，人工智能 (AI)在 IC 设计中的作用越来越大。

虽然 AI 最近因其在 ChatGPT 等自然语言处理器方面的惊人能力而受到更多关注，但该工具也被用于 IC 设计的各个阶段，包括设计优化、布局、仿真和验证。人工智能算法还可以帮助更有效地探索设计空间，比传统方法更快地发现最佳设计配置。

由于数十亿个晶体管被限制在一个很小的芯片区域，IC 设计师的任务是在严格限制的情况下优化设计。

其一，管芯面积必须最小以适应当今设备的小尺寸并降低制造成本。布局的功耗也值得关注；功耗同样会影响部署成本以及芯片对环境的影响。某些密集区域和配置容易过热，需要冷却机制或巧妙的布局。考虑到这些和许多其他因素，IC 设计人员花费大约八到九个月的时间来生成满足每项严格要求的芯片布局。

据谷歌称，谷歌的深度学习强化学习 (RL) 方法可以在比人类少得多的时间内生成有效的布局，而且结果在质量上不相上下。2022 年 3 月，Google Research 推出了PRIME，这是一种深度学习方法，它使用功率和延迟等现有数据来创建比使用传统方法设计的芯片更快、更小的加速器设计。

谷歌研究人员使用 10,000 个芯片平面图来训练他们的模型。人工智能生成的芯片设计时间不到六个小时。Alphabet 公司表示，这种方法已经被用于实施谷歌的张量处理单元 (TPU)，这是谷歌基于云的机器学习应用程序的一部分。

虽然 AI 可以自动化某些传统上由 IC 设计人员执行的任务，例如布局设计和优化，但它也减少了设计过程中对手动方面的需求。虽然这提高了整体效率，但也可能最终导致某些 IC 设计领域的工作流离失所。

另一方面，人工智能还可以帮助 IC 设计人员更高效、更有效地开展工作。例如，AI 可以分析大量数据并提供见解，建议工程师以前可能没有考虑过的设计备选方案。这种趋势可以提高 IC 设计人员在行业中的价值，使他们能够专注于更复杂和更具创造性的设计方面，并最终生产出更好的产品。

人工智能不太可能完全取代对熟练 IC 设计师的需求。随着 AI 在行业中变得越来越普遍，对此类工程师的需求甚至可能会增加，因为需要能够在设计过程中准确验证和利用 AI 的人必须是更加了解工具和算法的。