毫無疑問，人工智能(AI)技術(shù)正在成為當(dāng)今世界的前沿和中心話題。在將人工智能融入工具方面，工程行業(yè)遙遙領(lǐng)先也是不足為奇的。

為了證明這一趨勢(shì)，Synopsys最近在其年度SNUG硅谷會(huì)議上發(fā)布了Synopsys.ai。Synopsys.ai是一套人工智能驅(qū)動(dòng)的工具，用于先進(jìn)數(shù)字和模擬芯片的設(shè)計(jì)、驗(yàn)證、測試和制造。Synopsys表示，該套件旨在使工程師能夠在芯片設(shè)計(jì)的每個(gè)階段(包括系統(tǒng)架構(gòu)定義階段、設(shè)計(jì)階段和制造階段)在基于云的平臺(tái)上利用人工智能。

本文將討論Synopsys.ai可以解決的問題和這個(gè)新產(chǎn)品的功能，并分享對(duì)Synopsys EDA集團(tuán)總經(jīng)理Shankar Krishnamoorthy的采訪。

基于人工智能的EDA解決工程量問題

當(dāng)我們進(jìn)入半導(dǎo)體設(shè)計(jì)的新時(shí)代時(shí)，Krishnamoorthy描述了基于AI的EDA可以彌補(bǔ)工程量和人力差距方面的需求。

他表示：“就設(shè)計(jì)復(fù)雜性和工藝復(fù)雜性而言，我們正在轉(zhuǎn)向下一代VLSI，與此同時(shí)，半導(dǎo)體設(shè)計(jì)所需的總工程量大大增加了?！边@使得一個(gè)集成電路所需的工程總量與可用人才庫之間形成了差距。而這一問題并沒有好轉(zhuǎn)，根據(jù)波士頓咨詢集團(tuán)半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會(huì)的一份報(bào)告稱，到2030年，美國半導(dǎo)體設(shè)計(jì)行業(yè)可能面臨2.3萬名半導(dǎo)體工程師的缺口。

對(duì)于EDA來說，增加人工智能可以幫助縮小這一差距。Krishnamoorthy表示：“這給了我們一個(gè)很好的機(jī)會(huì)，可以引入人工智能等顛覆性技術(shù)來解決這個(gè)問題。我們?cè)赟NUG會(huì)議上宣布了如何成功地將AI應(yīng)用于整個(gè)EDA軟件棧——從設(shè)計(jì)、驗(yàn)證到測試和制造?！?/p>

“我們將采用圍繞該堆棧的人工智能技術(shù)的全棧方法，以解決半導(dǎo)體行業(yè)面臨的設(shè)計(jì)效率危機(jī)。”

以DSO.ai為基礎(chǔ)進(jìn)行驗(yàn)證和測試

Synopsys.ai套件建立在該公司早期基于人工智能的解決方案DSO.ai(Design Space Optimization AI)基礎(chǔ)上。DSO.ai早在2020年就發(fā)布了，是一種用于IC設(shè)計(jì)的AI工具，可在非常大的芯片設(shè)計(jì)解決方案空間中搜索優(yōu)化目標(biāo)。到目前為止，DSO.ai已被全球十大半導(dǎo)體公司中的7家采用，是業(yè)內(nèi)基于人工智能的芯片設(shè)計(jì)產(chǎn)品之一。

最近發(fā)布的Synopsys.ai工具套件涵蓋了該公司基于AI EDA解決方案的完整棧。

Synopsys.ai EDA套件包括以下內(nèi)容:

數(shù)字設(shè)計(jì)空間優(yōu)化(DSO.ai)

模擬設(shè)計(jì)自動(dòng)化

驗(yàn)證覆蓋收斂和回歸分析

自動(dòng)生成測試

制造解決方案，以加快開發(fā)光刻模型，實(shí)現(xiàn)最高良率

Synopsys.ai包括VSO.ai(Verification Space Optimization AI)，這是一個(gè)旨在幫助驗(yàn)證工程師更快地達(dá)到覆蓋率并發(fā)現(xiàn)更多錯(cuò)誤的工具。VSO.ai使用AI檢查RTL來推斷覆蓋率，還強(qiáng)調(diào)了需要覆蓋的地方。該公司表示，這為IC設(shè)計(jì)工程師節(jié)省了時(shí)間，并確保了測試的高ROI。

在測試生成方面，Synopsys.ai包含一個(gè)基于人工智能的自動(dòng)測試模式生成(ATPG)工具，稱為TSO.ai(Test Space Optimization AI)。Synopsys聲稱TSO.ai作為“業(yè)界首個(gè)用于半導(dǎo)體測試的自主AI應(yīng)用，可以最大限度地降低當(dāng)今復(fù)雜設(shè)計(jì)的測試成本和上市時(shí)間?！?/p>

TSO.ai的工作原理是在大的測試搜索空間中自動(dòng)搜索最優(yōu)解。據(jù)說這可以最大限度地減少pattern數(shù)和ATPG運(yùn)行時(shí)間，降低了測試成本。使用AI也可以讓TSO.ai實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、可擴(kuò)展性和專家級(jí)別的生產(chǎn)力，這些人工幾乎無法實(shí)現(xiàn)。

Synopsys.ai利用生成式AI了嗎？

像ChatGPT這樣的生成式AI技術(shù)在今天已經(jīng)鋪天蓋地，筆者詢問生成式AI是否在Synopsys.ai中發(fā)揮了任何作用。Krishnamoorthy解釋道，這目前還沒有實(shí)現(xiàn)。

“當(dāng)我們這里談?wù)揂I時(shí)，談?wù)摰氖且活惣夹g(shù)，包括強(qiáng)化學(xué)習(xí)和其他類型的監(jiān)督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。生成式AI確實(shí)是一個(gè)令人興奮的新領(lǐng)域，我們正在密切關(guān)注。我們認(rèn)為這將對(duì)EDA業(yè)務(wù)產(chǎn)生巨大影響。如果能自動(dòng)編寫System Verilog和測試平臺(tái)，將顯著提高生產(chǎn)力?！?/p>

Krishnamoorthy還提到了其它功能，比如用AI聊天機(jī)器人以更復(fù)雜的方式支持工程師客戶。“我們正在仔細(xì)地研究，我們有一個(gè)路線圖，包括將許多這類技術(shù)納入我們的投資組合?！?/p>

審核編輯：劉清