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ameya360分享:放心交給AI解決的芯片設計痛點
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作者:
Ameya360
時間:
2022-11-8 10:02
標題:
ameya360分享:放心交給AI解決的芯片設計痛點
盡管制造工藝的推進速度已經(jīng)放緩,芯片設計的復雜程度依然絲毫不減,對于芯片設計者來說,在這樣一個AI驅(qū)動的時代下,如果不能將AI為自己所用,無疑會讓自己乃至整個設計項目的效率停滯不前。雖說大家都已經(jīng)察覺到AI開始滲透進EDA工具中,那么現(xiàn)階段的AI,究竟能解決哪些設計上的挑戰(zhàn)呢?
驗證是芯片設計中最大的挑戰(zhàn)之一,我們已經(jīng)見識過了價格高昂的專用驗證硬件,以及驗證上云的潮流,這些都足以說明驗證是芯片設計中一個多么耗費資源的過程,這里指代的也不僅僅是硬件計算資源,還有時間資源。驗證所耗時間甚至可能高過其他流程,這些年諸多芯片開發(fā)團隊中的驗證工程師人數(shù)也在逐漸增長,增速甚至已經(jīng)超過了設計工程師,然而業(yè)內(nèi)卻很少有人去優(yōu)化驗證這個流程。
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AI的出現(xiàn)終于讓這個缺口出現(xiàn)了松動,不少廠商都開始利用AI去優(yōu)化驗證這一流程,比如通過覆蓋率預測和激勵優(yōu)化來加速覆蓋率達標。Cadence也在今年發(fā)布了Verisium AI驅(qū)動驗證平臺,根據(jù)Cadence的說法,Verisium的出現(xiàn)意味著SoC驗證從單運行單引擎算法,轉(zhuǎn)向了由AI和大數(shù)據(jù)輔助的多運行多引擎算法,從而減少了調(diào)試周轉(zhuǎn)時間、提高了調(diào)試效率,還會自動對失敗測試案例分類,減少人為分析的工作量。
相對數(shù)字IC設計來說,模擬IC的設計顯然在自動化程度上還是差了不少的。在數(shù)字電路的設計過程中,整個流程的自由度是在逐級降低的。模擬電路設計雖然也是如此,但其下降幅度還是不比數(shù)字電路設計的,尤其是在布局布線和驗證上,所以自動化一直沒有提上日程,現(xiàn)階段大部分模擬電路設計主要還是取決于設計者本身的直覺、技能和經(jīng)驗。
有了AI的幫助后,EDA工具在大量數(shù)據(jù)的訓練下給出了先進的機器學習算法,使得模擬電路的布局布線有了更高效的自動化流程,尤其是在約束提取和生成,布局優(yōu)化上,模擬電路的優(yōu)化和生成及仿真驗證也可以在AI驅(qū)動下獲得提速。如此一來,每個模擬電路設計的迭代數(shù)量會進一步減少,芯片的上市周期也隨之縮短。
近幾年流行起來的UCIe、Chiplet、3D封裝等,其實都是一個系統(tǒng)集成的概念。以此引入的設計與制造優(yōu)化方案也受到了持續(xù)關(guān)注,比如DTCO等。如何集成更多的晶體管、更多的內(nèi)存以及邏輯+內(nèi)存集成,還有最后軟件聯(lián)合硬件的熱管理等,都是系統(tǒng)集成需要考慮的問題。
作者:
jrdq2009
時間:
2022-11-21 11:32
好書啊,我找了好久
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