刚刚发布新款折叠屏手机的三星,又搞了个大新闻:
下一代手机芯片将使用 AI 来设计。
据外媒《连线》的报道,三星将使用新思科技(Synopsys)提供的 AI 功能 ——DSO.ai—— 来设计下一代 Exynos 处理器。
Exynos 芯片在三星的智能手机、平板电脑中都有使用(主要是韩国与欧洲市场),并且还有少量提供给国产手机厂商使用。
新思科技是全球最大的芯片设计软件(EDA)供应商之一,这家公司的董事长表示,DSO.ai 是第一个用于处理器设计的商业 AI 软件。
AI 设计芯片并非将工作全部交给 AI,而是使用强化学习自动搜索设计空间,寻求最佳解决方案。
这就要简单说一说芯片的设计流程。
首先,一款芯片要先完成其逻辑设计部分,这部分由人类工程师完成。之后开始进行布局走线设计,也就是确定每个晶体管的放置位置以及它们如何连接。
而现代芯片一般有数十亿乃至上百亿个晶体管,设计布局和测试通常需要几个工程师花费 20~30 周才能完成。
面对“无数种”选择,最终的布局设计需要达到性能、功耗和面积(即 PPA)三个目标之前的权衡。
这个“无数种”到底有多大呢?反正比 AlphaGo 下围棋还要复杂得多。围棋的搜索空间大约有 10³⁶⁰个状态,而芯片设计可能包含 10⁹⁰⁰⁰⁰种可能性。
工程师对不同的设计将如何芯片具有一种本能的理解,但是这种理解很难写成计算机代码,但却和强化学习有着异曲同工之妙。
强化学习通过奖励或惩罚来训练算法,DSO.ai 则受到 AlphaZero 的启发。
AlphaZero 通过 AI 自我博弈来学会下围棋、国际象棋,DSO.ai 通过电脑生成的大型数据流学习如何做出优化决策,在学习的过程中以更短时间找到更可靠的设计方案。
△谷歌用 AI 找到了人类工程师(a)更好的芯片布局(b)
DSO.ai 对设计速度的提升效果明显,新思科技说,这项工具在一些情况下将芯片频率提高了 18%,功耗降低了 21%,同时将工程时间从六个月缩短到了一个月。
△DSO.ai 在不同芯片设计中对效率的提升
而且 AI 还会不断自学提高能力,从一个项目中获得的经验会被保留下来,用于未来的芯片设计工作。
除了新思科技外,一些公司也在研究自己的芯片设计 AI 工具,其中最知名的就是谷歌和英伟达。
去年 4 月,谷歌团队 arXiv 发布了一篇论文,表示在 6 小时内,AI 可以生成与人类相当或者更强的芯片设计结果,最终这篇论文于两个月前正式发表在 Nature 上。
谷歌现在正将 AI 用于设计下一代 TPU。英伟达也将使用 GPU 来优化下一代 GPU 设计。
据传闻,谷歌的下一款智能手机 Pixel 6 的自研芯片也可能是使用 AI 来完成辅助设计,不过谷歌发言人拒绝对此发表评论。
另外,另一家 EDA 厂商 Cadence 也与近期推出了 AI 设计工具。
国外芯片软件技术遍地开花,而中国芯片厂商则面临着尴尬的局面。由于市场上三大 EDA 软件公司 Synopsys、Cadence、Mentor 均来自美国,且占据着中国 95% 的市场份额。
美国一些政界人士呼吁将软件加入出口管制清单,中国芯片企业可能面临着软件断供的风险。
面对国产 EDA 软件研发以及 AI 设计技术落地的不足,国内半导体行业仍然任重道远。
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