用AI驱动的EDA革新芯片设计

人工智能正在推动各个行业的创新，推动半导体行业对具有指数级性能和能效的芯片的需求。芯片行业已经转向人工智能来帮助满足这些需求。通过利用人工智能在整个芯片设计开发流程中自动化处理繁琐的任务，以及增强人类的创造力和决策能力，人工智能正在推动新的芯片设计创新，而这些创新在几年前是无法想象的。

在这篇文章中，将探讨芯片设计工程师如何以创新的方式利用人工智能。

利用人工智能设计加速半导体开发

人工智能自动化已融入整个 EDA 堆栈，以实现流程自动化，并通过提高工程效率和芯片质量实现开发周期的阶跃功能增益。人工智能通过自动执行繁琐重复的任务并在早期和整个过程中提供有价值的见解来改进设计流程，有助于加快结果时间和提高结果质量。 

人工智能工具在高度重复的领域特别有效，例如在大量数据中识别错误和查找模式，以及在复杂的搜索空间和选择超出人类分析能力的领域，例如优化功率、性能和面积（PPA）。 

人工智能驱动的工具可以识别错误并提出人类设计师可能忽略的改进建议，这在快节奏的行业中至关重要，因为精度和速度至关重要。此外，通过实施强化学习，这些工具随着每次迭代而改进，通过持续学习增强其算法，并将其影响扩展到更多项目。 

如今，人工智能已应用于整个 EDA 堆栈，包括改进模拟设计以及自动化和增强验证和测试流程。嵌入式数据分析功能汇总并利用人工智能集成电路设计、测试和制造流程中产生的丰富数据，帮助推动更智能的决策，并进一步提高芯片质量、产量和吞吐量。

利用人工智能打造万亿晶体管系统

高性能计算和汽车等领域的先进硅片需求正在推动向由模块化、基于芯片的设计组成的万亿晶体管系统的发展，而传统的设计方法无法处理这些系统。在这里，支持 AI 的 3D 设计功能可用于分析加速器的配电和互连规划等关键因素，确保最终设计满足应用的特定需求。

此外，半导体 IP 在芯片设计架构的进步中发挥着关键作用——它实现了高互连速度以及芯片上和 SoC 之间安全、准确和快速的数据传输。使用经过硅验证、可互操作且符合标准的 IP 可降低制造集成风险，从而加快芯片开发速度。它还有助于确保最终的芯片按计划运行，不会造成数据瓶颈。

随着行业转向更加模块化、基于芯片的设计，人工智能驱动的 3D 设计优化和符合标准的 IP 对于硅片的成功越来越重要。

利用人工智能缓解半导体工程人才缺口

半导体创新的核心是技术精湛、技能娴熟的劳动力。随着该行业在 2020 年末迅速接近预期的 1 万亿美元，人们也开始担心如何扩大全球工程劳动力队伍以满足这些需求和新机遇。 

迫在眉睫的半导体人才短缺威胁着所有行业的技术创新，根据一些预测，到 2030 年，将需要超过一百万名接受过半导体培训的额外工人。在此背景下，人工智能也成为一个重要的解决方案。 

基于 LLM 的芯片设计生成 AI 的最新进展体现了协作能力。例如，专家工具指导和资料生成可帮助工程师完成从数字、模拟和 3D 设计到验证和测试的整个 EDA 流程。使用全天候“副驾驶”助手可改变芯片设计师的工作方式，使他们能够提高工作效率、提升技能并在需要时获得关键问题支持。

利用人工智能重塑半导体行业

人工智能驱动的设计正在通过自动化流程、提高效率和激发创造力来解决日益复杂的挑战，从而改变半导体行业。创新的步伐没有停止的迹象。如果我们能够培养人才队伍，那么拥有强大能力的设计团队将如何突破我们认为利用人工智能可以实现的界限，这一点是不可预测的。