“現(xiàn)在有超過50%的芯片設(shè)計(jì)會(huì)借助代理式AI工具來加速產(chǎn)品上市時(shí)間，預(yù)計(jì)未來 2年這一比例將迅速增加到超過80%?！?近日，在CadenceLIVE China 2025中國用戶大會(huì)期間，Cadence高級(jí)副總裁兼系統(tǒng)驗(yàn)證事業(yè)部總經(jīng)理Paul Cunningham博士如是說。

Cadence高級(jí)副總裁兼系統(tǒng)驗(yàn)證事業(yè)部總經(jīng)理

Paul Cunningham博士

如果把AI在芯片和系統(tǒng)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用和滲透劃分不同階段和層次，在Cadence看來，包括第一階段優(yōu)化式AI、第二階段對(duì)話式大語言模型、第三階段復(fù)雜推理、第四階段代理式AI和第五階段全自動(dòng)化，而目前代理式AI已經(jīng)開始越來越多的發(fā)揮作用。

代理式AI給芯片設(shè)計(jì)帶來的改變

無疑，代理式AI（Agentic AI）在芯片設(shè)計(jì)中的角色正從“輔助”走向“自主”，有望大幅提升設(shè)計(jì)效率、應(yīng)對(duì)復(fù)雜度挑戰(zhàn)，并改變工程師的角色。代理式AI在芯片設(shè)計(jì)中的幾個(gè)關(guān)鍵應(yīng)用領(lǐng)域包括：

設(shè)計(jì)自動(dòng)化與優(yōu)化：AI代理可以自動(dòng)生成硬件描述代碼（如Verilog）、進(jìn)行功耗、性能和面積（PPA）的優(yōu)化，甚至自動(dòng)修復(fù)設(shè)計(jì)中的錯(cuò)誤。

設(shè)計(jì)驗(yàn)證與調(diào)：這是目前代理式AI應(yīng)用較為廣泛的領(lǐng)域。AI代理可以自動(dòng)化生成測(cè)試用例、分析仿真結(jié)果，并在復(fù)雜的多場(chǎng)景多模式時(shí)序驗(yàn)證中快速定位和調(diào)試時(shí)序路徑問題。

系統(tǒng)級(jí)與多物理場(chǎng)仿真：面對(duì)3D-IC和先進(jìn)封裝的設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)，代理式AI能夠驅(qū)動(dòng)仿真工具對(duì)熱管理、功耗完整性、電磁兼容性以及應(yīng)力等進(jìn)行多物理場(chǎng)耦合分析。

自然語言交互與工具控制：自然語言界面是代理式AI當(dāng)前一個(gè)顯著的應(yīng)用特征。工程師可以通過聊天的方式與設(shè)計(jì)工具交互，查詢文檔、生成腳本或下達(dá)指令。

正如開篇提到的，代理式AI在芯片設(shè)計(jì)中的滲透率正快速增長，在未來幾年預(yù)計(jì)將給芯片設(shè)計(jì)帶來更深遠(yuǎn)的變革，包括：

設(shè)計(jì)范式的根本轉(zhuǎn)變：芯片設(shè)計(jì)流程有望從當(dāng)前高度依賴工程師經(jīng)驗(yàn)的“手工藝術(shù)”，轉(zhuǎn)向由AI代理驅(qū)動(dòng)的高度自動(dòng)化的“科學(xué)工程”。AI未來將能夠自主完成從架構(gòu)探索、代碼生成、物理實(shí)現(xiàn)到驗(yàn)證簽核的絕大部分流程。

應(yīng)對(duì)指數(shù)級(jí)增長的設(shè)計(jì)復(fù)雜度：隨著半導(dǎo)體工藝邁向3nm甚至更小，晶體管數(shù)量激增（預(yù)計(jì)2030年出現(xiàn)萬億晶體管芯片），加之3D-IC/Chiplet等異構(gòu)集成技術(shù)的普及，設(shè)計(jì)規(guī)則極其復(fù)雜。代理式AI是應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)的關(guān)鍵工具，它能處理人類工程師難以手動(dòng)優(yōu)化的海量變量和約束條件。

數(shù)字孿生與系統(tǒng)級(jí)協(xié)同：代理式AI將助力構(gòu)建從芯片到封裝、板卡乃至整個(gè)系統(tǒng)的高保真數(shù)字孿生。這使得在虛擬環(huán)境中對(duì)最終產(chǎn)品進(jìn)行全方位的仿真、驗(yàn)證和優(yōu)化成為可能，大幅降低后期反復(fù)制樣和測(cè)試的成本。目前，在機(jī)器人、無人機(jī)等系統(tǒng)領(lǐng)域，仿真覆蓋率僅20%，另外80%則必須通過實(shí)際制造、測(cè)試來不斷改進(jìn)模型和方法，AI有望顯著提升這一比例。

賦能更廣泛的創(chuàng)新者：代理式AI工具降低了芯片設(shè)計(jì)的門檻。傳統(tǒng)的系統(tǒng)公司（如小米、阿里巴巴、比亞迪）甚至初創(chuàng)企業(yè)，能夠更深入地參與芯片定制，打造“軟件定義芯片”，更好地滿足特定應(yīng)用場(chǎng)景的需求。

重塑工程師的角色：工程師的角色將發(fā)生轉(zhuǎn)變，從執(zhí)行許多重復(fù)性的設(shè)計(jì)任務(wù)，轉(zhuǎn)向定義設(shè)計(jì)目標(biāo)、約束條件和驗(yàn)證策略，進(jìn)行架構(gòu)探索和創(chuàng)新，以及管理和監(jiān)督AI代理的工作。他們需要的是“提出正確問題”的能力，而AI則負(fù)責(zé)高效地“找到答案”。

Cunningham博士介紹，當(dāng)前Cadence正通過Cadence JedAI這一平臺(tái)將其AI能力進(jìn)行整合，目標(biāo)是覆蓋從芯片的硅級(jí)代理和智能系統(tǒng)的系統(tǒng)級(jí)代理所需的AI輔助設(shè)計(jì)能力，這一平臺(tái)也可通過和客戶自有AI平臺(tái)的結(jié)合提供更強(qiáng)的靈活性。而在硅級(jí)部分，Cunningham博士表示，除了提供EDA，未來也可將IP納入AI工具的范疇，包括三種形式，其一可以采用Cadence的IP加速客戶的芯片設(shè)計(jì)；其二是借助Cadence的AI工具幫助客戶加速其自有的IP開發(fā)；最后則是通過AI工具實(shí)現(xiàn)IP的自動(dòng)集成。

全自動(dòng)設(shè)計(jì)還有較長的路要走

雖然AI推動(dòng)的全自動(dòng)化設(shè)計(jì)進(jìn)程已在進(jìn)行中，但考慮到越來越復(fù)雜的芯片和系統(tǒng)設(shè)計(jì)，要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)顯然不是一蹴而就的事，還有很多的挑戰(zhàn)和瓶頸要面對(duì)。

除了芯片設(shè)計(jì)中相關(guān)數(shù)據(jù)的質(zhì)量、碎片化和敏感性等問題，目前AI大模型產(chǎn)生的幻覺也是EDA企業(yè)必須正視和解決的，對(duì)此，Cunningham博士提到，應(yīng)對(duì)這一問題，需要從兩方面著手，包括“一方面可以多次提出同樣的問題，通過對(duì)問題進(jìn)行微調(diào)，從結(jié)果的差異性中判斷工具的準(zhǔn)確性，也是形式化驗(yàn)證的一種，可以通過這種方式對(duì)AI工具進(jìn)行進(jìn)一步校準(zhǔn)，甚至檢查、提升AI呈現(xiàn)出來的質(zhì)量?！盋unningham博士也坦言，這種方式適合較簡單的任務(wù)，如果設(shè)計(jì)相對(duì)復(fù)雜，這種形式的適用性會(huì)受到影響，“另一方面，我們可以打造每一個(gè)點(diǎn)工具的代理式AI專家，這會(huì)比較容易達(dá)成，讓AI更快用在實(shí)際的項(xiàng)目上面，而不是一個(gè)廣泛的超級(jí)專家，想讓它無所不能，這個(gè)看起來還比較遙遠(yuǎn)?！?/p>

這背后的現(xiàn)實(shí)阻力還包括，代理式AI需要與傳統(tǒng)EDA流程的集成，而現(xiàn)有的芯片設(shè)計(jì)流程（Design Flow）是經(jīng)過數(shù)十年驗(yàn)證的、高度穩(wěn)定的工具鏈。將代理式AI深度集成到現(xiàn)有流程中，而不是作為一個(gè)孤立的點(diǎn)工具，需要EDA廠商對(duì)自身工具鏈進(jìn)行大刀闊斧的重構(gòu)，并建立標(biāo)準(zhǔn)化的API接口，這是一個(gè)緩慢的過程。

同時(shí)，還需要“打破”設(shè)計(jì)階段壁壘，代理式AI的終極愿景是實(shí)現(xiàn)從架構(gòu)到制造的全局優(yōu)化。但這要求AI能貫通目前相對(duì)獨(dú)立的設(shè)計(jì)階段（如架構(gòu)、RTL、綜合、布局布線、簽核）。每個(gè)階段都有其獨(dú)特的工具、數(shù)據(jù)格式和驗(yàn)證方法，打破這些壁壘需要全行業(yè)的共同努力。

“ 數(shù)字芯片設(shè)計(jì)會(huì)更容易實(shí)現(xiàn)全面自動(dòng)化，但客戶的設(shè)計(jì)實(shí)際上正快速演進(jìn)。AI的發(fā)展速度總是讓我們驚嘆，變化如此之快?！盋unningham博士最后強(qiáng)調(diào)，“關(guān)鍵在于當(dāng)用戶使用Cadence軟件的感受如同與人類在交流——不再覺得它只是個(gè)工具，而更像是另一個(gè)設(shè)計(jì)伙伴。我認(rèn)為這種體驗(yàn)將在未來2 到3年內(nèi)就會(huì)快速普及。但要讓這個(gè)"伙伴"完全具備獨(dú)立完成整個(gè)SoC設(shè)計(jì)的能力，這需要更長時(shí)間?！?/p>

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