在硅催化器(Silicon Catalyst)年度半導(dǎo)體行業(yè)論壇上，一組半導(dǎo)體公司資深人士上周在加利福尼亞州門洛帕克進行了討論，探討了人工智能將如何以及何時徹底改變芯片設(shè)計的方式，以及所謂的“人工智能奇境”將會有多么異樣。

AMD高級副總裁Ivo Bolsens表示：“我們即將進入電子設(shè)計創(chuàng)新的新紀元?！彼A(yù)測，很快人工智能將能夠根據(jù)高級規(guī)格完成大部分芯片設(shè)計。然而，他指出，目前看來人工智能在可預(yù)見的將來無法完成最后一部分的工作。

Bolsens將自己最近一次去德克薩斯州奧斯汀的經(jīng)歷作為類比。“我飛到了奧斯汀，乘車到辦公室的停車場，然后步行進入大樓?！彼f，“人工智能就像飛行，它能快速把你帶到接近目標(biāo)的地方。從那里開始，你需要更傳統(tǒng)的方式。這就是人工智能為芯片設(shè)計師帶來的機會。它只是無法完成從停車場到辦公室的最后幾步?！?/span>

賽普拉斯公司(Synopsys)的首席安全官Deirdre Hanford表示，她的公司已經(jīng)在設(shè)計工具周圍“增加了人工智能的輔助功能”。她說，整個行業(yè)都在試驗，以確定人工智能可以被部署在芯片設(shè)計過程的哪些階段。(賽普拉斯在Hanford發(fā)言一周后發(fā)布了其生成式人工智能產(chǎn)品，Synopsys.ai Copilot。)

摩西·加夫里埃洛夫(Moshe Gavrielov)，前賽靈思(Xilinx)首席執(zhí)行官，現(xiàn)為臺積電董事會成員，給出了更具體的信息。他指出，人工智能很快將會被用于構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)單元庫。他說：“創(chuàng)建這樣的庫非常復(fù)雜，有很多棘手的問題。計算機能夠用較少的人力生成這些庫，并且質(zhì)量更高，密度更大?！?/span>

人工智能應(yīng)對模擬電路設(shè)計

加夫里埃洛夫還指出了人工智能在處理模擬電路方面的強大能力?！叭斯ぶ悄芸梢宰詣訉⒛M庫從一代技術(shù)移植到下一代，這過去是非常耗時、容易出錯并且困難的?！?/span>

這種改變將在多久之后到來？加夫里埃洛夫說：“對最終客戶的好處將在短時間內(nèi)變得非常明顯。有一個閾值，一旦我們越過這個閾值，大壩就會決堤，屆時我們將看到芯片設(shè)計革命?！?/span>

加夫里埃洛夫回憶了向電子設(shè)計自動化(EDA)的過渡，這是芯片設(shè)計的最后一次重大變革。他說，那個過程是一個超過30年的進程?！拔艺J為人工智能帶來的轉(zhuǎn)變將在三分之一到五分之一的時間內(nèi)發(fā)生，并將產(chǎn)生更大的影響。”他說，“在五年內(nèi)，肯定是在不到十年的時間內(nèi)，設(shè)計將以今天完全不同的方式完成?！?/span>

但Hanford向芯片設(shè)計師保證無需恐慌。

“我們將作為一個行業(yè)持續(xù)推進自動化，并且這個速度會加快，”她說，“但是我不認為我們的行業(yè)面臨的威脅與文員等職業(yè)相同；我們將只是在抽象層面上移動?！?/span>

降低人工智能的碳足跡

在探討人工智能除了對設(shè)計過程的影響之外的影響時，主持人、硅催化器董事會成員、賽格瑪感應(yīng)(SigmaSense)首席執(zhí)行官大衛(wèi)·弗倫奇(David French)讓與會者考慮一下人工智能對環(huán)境的影響。他指出了人工智能模型所需的大量計算消耗的能源和產(chǎn)生的碳排放量。

AMD的Bolsens說：“我們已經(jīng)采用現(xiàn)有的架構(gòu)，并從中擴展以滿足人工智能的新需求?！彼硎荆八鼈円砸环N低效的方式被使用，通常只利用硬件計算能力的10%或20%，浪費了大量的電力?！?/span>

“這都是早期的嘗試，還很粗糙，”加夫里埃洛夫說。

Bolsens表示，還有很多工作可以做。“人工智能的好處是它是一個狹窄的問題類別，就計算所需的特性而言，”他說?！耙虼?，新的計算架構(gòu)將出現(xiàn)并利用這一特性以提高效率?！?/span>

“而且人工智能不僅僅關(guān)于計算，它也關(guān)于數(shù)據(jù)，”Bolsens繼續(xù)說?！艾F(xiàn)在消耗的大量電力是在將數(shù)據(jù)移動到計算那里。因此，你將看到把計算帶到數(shù)據(jù)的解決方案以及新的存儲架構(gòu)把計算帶到存儲，以避免在數(shù)據(jù)傳輸中消耗電力。”

人工智能的"有"與"無"

進行人工智能研究所需的計算能力導(dǎo)致了“有”的大型企業(yè)與“無”的大學(xué)和小型初創(chuàng)企業(yè)之間的差距。“一個初創(chuàng)公司沒有足夠的計算小時數(shù)來做人工智能研究，”Hanford說，并指出大學(xué)的計算資源通常也不夠。

“如果你真想在這個領(lǐng)域做研究，你必須去Meta或微軟，或者有一個資金充足的初創(chuàng)公司，”她說?！拔覀儜?yīng)當(dāng)確保在大學(xué)里進行瘋狂的研究，”她補充道，并且這會要求創(chuàng)立類似于國家人工智能資源的東西。

Bolsens表示，人工智能對人們充分利用開源項目的趨勢將會有所幫助。“這允許人們更低成本利用該領(lǐng)域其他人的工作成果?！?/span>

Hanford對在場的芯片公司高管、企業(yè)家和投資者發(fā)出最后的警告：“每個群體都必須考慮人工智能將如何打亂他們的使命或使他們更高產(chǎn)。人工智能應(yīng)改變企業(yè)的每個功能，無論大小。如果你不把它當(dāng)作一個范式突破或可能使你倒閉的東西，你就有麻煩了?！?/span>