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　　電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化 (EDA) 行業(yè)一直與其客戶保持著獨(dú)特的共生關(guān)系。它始終如一地提供芯片設(shè)計(jì)工具、方法和流程方面的進(jìn)步，使計(jì)算機(jī)、電信、汽車和其他許多行業(yè)的下一個(gè)偉大創(chuàng)新成為可能。如果沒有EDA，就無(wú)法跟上摩爾定律的步伐，而摩爾定律也是EDA本身的推動(dòng)者。
　　
　　我們正快步進(jìn)入人工智能時(shí)代。支持人工智能的芯片和復(fù)雜的算法是各行各業(yè)取得許多巨大進(jìn)步的關(guān)鍵，其中的許多突破都是通過(guò)最新的EDA創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)的。隨著協(xié)同循環(huán)的推進(jìn)，我們正在利用AI的力量創(chuàng)造新的應(yīng)用，從而更快更好地設(shè)計(jì)芯片。
　　
　　新思科技(Synopsys)最近發(fā)布了對(duì)2021年人工智能芯片的創(chuàng)新預(yù)測(cè)，主要包括以下五方面：
　　
　　AI硬件時(shí)代的架構(gòu)感知設(shè)計(jì)工具
　　
　　AI芯片的開發(fā)需要重新調(diào)整端到端的硬件開發(fā)方法才能實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展?，F(xiàn)有的工具正變得更加具有“架構(gòu)感知”能力，因此新增的功能和方法可以顯著加快新計(jì)算范式的實(shí)現(xiàn)。這些功能和方法包括：
　　
　　驗(yàn)證解決方案，如原型設(shè)計(jì)和仿真。這些基于軟件的驗(yàn)證技術(shù)將得到越來(lái)越多的使用，它們可以支持詳細(xì)規(guī)則驅(qū)動(dòng)的邏輯驗(yàn)證、形式化驗(yàn)證和詳細(xì)的功率和時(shí)序分析；
　　
　　與現(xiàn)行設(shè)計(jì)流程相比，新的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)解決方案需要在更高的抽象層次上契合設(shè)計(jì)人員的需求。該解決方案可實(shí)現(xiàn)在架構(gòu)探索過(guò)程中準(zhǔn)確預(yù)估功耗、性能、面積(PPA)，并遵循高度收斂的路徑，直至最終的簽核和制造；
　　
　　AI時(shí)代，半導(dǎo)體IP將變得更加重要。設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)希望采用經(jīng)驗(yàn)證的設(shè)計(jì)元素來(lái)滿足AI芯片的處理、內(nèi)存和實(shí)時(shí)連接等要求；
　　
　　從制造和良品率的角度看，使用新型材料、GAA三維堆疊架構(gòu)和EUV技術(shù)也需要新的方法。新思科技的解決方案，如TCAD工具、掩模合成以及與物理實(shí)現(xiàn)流程的緊密集成，在幫助芯片公司優(yōu)化AI芯片的制造流程方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。
　　
　　AI成為芯片設(shè)計(jì)主流
　　
　　AI將越來(lái)越多地應(yīng)用于IC設(shè)計(jì)流程的更多領(lǐng)域。一般來(lái)說(shuō)，在具有以下特點(diǎn)的設(shè)計(jì)、驗(yàn)證和制造領(lǐng)域中，AI的價(jià)值將尤為凸顯：
　　
　　如果任何類型的設(shè)計(jì)任務(wù)中都涉及大量的啟發(fā)式設(shè)計(jì)，AI將因其有效利用率大大提升而被普遍應(yīng)用；
　　
　　當(dāng)出現(xiàn)大量手動(dòng)重復(fù)性任務(wù)時(shí)，比如在調(diào)試過(guò)程中，AI將因其超高的效率，可以幫助節(jié)省大量時(shí)間而被普遍應(yīng)用；
　　
　　當(dāng)某個(gè)設(shè)計(jì)步驟中存在海量的數(shù)據(jù)，且設(shè)計(jì)師也不知道該如何處理時(shí)，AI將因其可以減少搜索空間并提高效率而被普遍應(yīng)用；
　　
　　事務(wù)性任務(wù)，比如驗(yàn)證是不斷重復(fù)運(yùn)行相同的測(cè)試，AI可以幫助工具僅查看有更改的地方，從而顯著減少計(jì)算時(shí)間，更快提供結(jié)果，AI將因其有針對(duì)性地提高效率，減少時(shí)間而被普遍應(yīng)用。
　　
　　新思科技在2020年初推出的DSO.ai是EDA行業(yè)首次嘗試將AI應(yīng)用于非常復(fù)雜的設(shè)計(jì)任務(wù)中的產(chǎn)品，可以在芯片設(shè)計(jì)的巨大求解空間里搜索優(yōu)化目標(biāo)，從而實(shí)現(xiàn)最佳PPA。這一創(chuàng)新平臺(tái)利用AI來(lái)獲取由設(shè)計(jì)工具(如布局布線和電路版圖生成)生成的大數(shù)據(jù)流，探索搜索空間，并使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)觀察設(shè)計(jì)隨時(shí)間的演變情況，同時(shí)調(diào)整設(shè)計(jì)選擇、技術(shù)參數(shù)和工作流程，指導(dǎo)探索過(guò)程向多維度優(yōu)化目標(biāo)發(fā)展。
　　
　　新思認(rèn)為，AI擁有很大的潛力，可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力和效率的跨越式提升，這是EDA未來(lái)幾年的主要?jiǎng)?chuàng)新領(lǐng)域。
　　
　　使AI更值得信賴
　　
　　“可信賴的人工智能”，這個(gè)詞匯的含義很廣泛，最近出現(xiàn)的頻率也很高。這是因?yàn)殡S著人工智能的不斷發(fā)展，AI的各個(gè)方面受到了越來(lái)越多的關(guān)注，其中最重要的有三個(gè)：
　　
　　數(shù)據(jù)安全性：AI涉及到數(shù)據(jù)收集、處理和存儲(chǔ)，因此整個(gè)流程都需要考慮數(shù)據(jù)安全性問(wèn)題，也因此會(huì)對(duì)計(jì)算環(huán)境的方方面面，如硬件、軟件、連接和數(shù)據(jù)加密等產(chǎn)生嚴(yán)格的要求。因此，AI必須重視數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量，比如數(shù)據(jù)來(lái)自何處？數(shù)據(jù)是否可信？是否干凈？又將達(dá)到何處？我們認(rèn)為，隨著數(shù)據(jù)價(jià)值的提升，AI與數(shù)據(jù)安全將成為未來(lái)幾年備受關(guān)注的焦點(diǎn)。
　　
　　功能安全性：我們?cè)谧詣?dòng)駕駛、機(jī)器人和工業(yè)自動(dòng)化等領(lǐng)域?qū)I的依賴越來(lái)越深。為了降低使用AI帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，我們必須確保AI的每個(gè)方面都能遠(yuǎn)超過(guò) “比人做的好 ”這一要求。由于通過(guò)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)有所幫助，而且隨著捕捉到的信息越多，數(shù)據(jù)的相關(guān)性就越大，幫助AI的數(shù)學(xué)模型的訓(xùn)練效率提升，從而解決AI系統(tǒng)的延遲問(wèn)題，縮短響應(yīng)時(shí)間，加大其使用的必要性，我們有理由相信，隨著人工智能的發(fā)展，功能安全將成為主要需求。
　　
　　可靠性：AI必須在任何工作條件下都能做出準(zhǔn)確、快速且實(shí)時(shí)的決策，比如，自主導(dǎo)航所規(guī)定的計(jì)算響應(yīng)延遲限制為20ms?？煽啃孕枨髮闃O端環(huán)境下的耐用性以及安全數(shù)據(jù)實(shí)踐方面的測(cè)試引入新的測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)。
　　
　　從數(shù)據(jù)中心到掌上，再到邊緣
　　
　　目前很多公司在高性能計(jì)算系統(tǒng)和數(shù)據(jù)中心等領(lǐng)域開發(fā)出了運(yùn)行海量數(shù)據(jù)的專用平臺(tái)，其中大多數(shù)都在使用新思科技的設(shè)計(jì)工具和IP。但也有很多情況表明，AI被更多地使用在那些功能并不算強(qiáng)大且價(jià)格低廉的設(shè)備上，在我們身邊就時(shí)常能看到，比如家里的智能移動(dòng)設(shè)備和智能娛樂(lè)系統(tǒng)，以及需要AI增強(qiáng)功能的工業(yè)環(huán)境。
　　
　　這些 “智能邊緣 ”系統(tǒng)所需的芯片與為數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)的芯片大相徑庭，所需要的開發(fā)解決方案也截然不同：其一，開發(fā)這些“智能邊緣”系統(tǒng)所需的成本要低得多，解決方案也不需要那么復(fù)雜；其二，它們對(duì)某一特定功能通常非常專業(yè)化，解決方案應(yīng)當(dāng)有側(cè)重點(diǎn)。鑒于企業(yè)正在將人工智能部署于更多的、不同的領(lǐng)域，未來(lái)將會(huì)有大量的實(shí)驗(yàn)方法、技術(shù)模式和商業(yè)模式被探索出來(lái)。
　　
　　使用新思科技的工具，企業(yè)可以不用馬上基于高度復(fù)雜的領(lǐng)先工藝的IC進(jìn)行巨額投資，而是從頭開發(fā)特定的應(yīng)用程序，而要做到這一點(diǎn)，很大程度上則取決于我們擁有廣泛的IP產(chǎn)品組合，設(shè)計(jì)人員可以利用經(jīng)驗(yàn)證的功能塊的效率，把時(shí)間和經(jīng)歷集中在更有價(jià)值的探索上。AI芯片可用于移動(dòng)、物聯(lián)網(wǎng)、汽車、數(shù)據(jù)中心和數(shù)字家庭等領(lǐng)域，新思科技的DesignWare IP可支持AI芯片所需的專用處理能力、高帶寬內(nèi)存吞吐量以及可靠的高性能連接等需求。
　　
　　AI，從狹義到廣義
　　
　　AI通過(guò)高性能計(jì)算機(jī)來(lái)處理大數(shù)據(jù)已在某些特定領(lǐng)域的應(yīng)用中證明了它的價(jià)值。我們?cè)贒SO.ai的介紹中也列舉了很多AI應(yīng)用領(lǐng)域，比如在預(yù)測(cè)性維護(hù)、健康科學(xué)研究、金融、芯片設(shè)計(jì)等高度復(fù)雜的技術(shù)領(lǐng)域中，AI都取得了很好的成績(jī)。但由于AI的有效性大多源于對(duì)大量數(shù)據(jù)集的開發(fā)，而開發(fā)數(shù)據(jù)需要耗費(fèi)大量成本和時(shí)間，因此并不是所有公司或者市場(chǎng)都有能力負(fù)擔(dān)。
　　
　　人工智能領(lǐng)域的企業(yè)現(xiàn)在還在不斷對(duì)自己的商業(yè)模式進(jìn)行嘗試和微調(diào)，以拓展更廣泛的市場(chǎng)應(yīng)用。鑒于這一趨勢(shì)還在繼續(xù)，我們認(rèn)為狹義人工智能的關(guān)注度還將持續(xù)一段時(shí)間。大型公司對(duì)人工智能的應(yīng)用帶來(lái)了AI的初始浪潮，隨著隨時(shí)間的推進(jìn)，AI技術(shù)將會(huì)更加趨于平民化。而這一過(guò)程中，自然語(yǔ)言處理和人臉識(shí)別等技術(shù)的通用算法也會(huì)變得更加完善，價(jià)格變得更加實(shí)惠，使人工智能的應(yīng)用將更加廣泛，尤其是在消費(fèi)品領(lǐng)域。
　　
　　未來(lái)，相信會(huì)有更多領(lǐng)域的應(yīng)用和產(chǎn)品將采用AI技術(shù)，這必定會(huì)給未來(lái)開發(fā)者們帶來(lái)全新的挑戰(zhàn)。為此，他們需要大量的實(shí)驗(yàn)與探索以實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)的創(chuàng)新。而我們也相信，借助正確的技術(shù)、專業(yè)的知識(shí)和數(shù)據(jù)，AI一定會(huì)成為我們生活中更有意義的一部分。