?人工智能辅助芯片设计

逍遥设计自动化

引言
在半导体技术飞速发展的今天,人工智能(AI)正在成为优化芯片设计过程的关键工具,本文帮助读者了解AI,特别是强化学习(RL)和生成式AI,如何应对现代芯片设计的复杂挑战[1]。

/ n( j' D% }. i2 c( F芯片设计复杂性的挑战
现代芯片设计是涉及众多变量和权衡的复杂过程。随着半导体技术不断推进,设计空间的复杂性呈指数级增长。
  V; }! N+ J3 C

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* V5 x, @/ M! }$ V图1展示了设计复杂性在时钟、库单元选择和电源管理等多个因素上的指数级增长。
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; V9 f: r6 S. r* V4 f这种日益增加的复杂性带来了几个主要挑战:

结果质量:解决方案空间不连续、噪声大且非凸,难以跳出局部最小值并识别因果关系。

吞吐量:设计人员一次只能评估少量变量,导致设计过程延迟长。

成本:设计过程常常导致计算资源利用率低下,跨项目复用有限。
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9 m$ A! X, c2 A+ P: k5 J- l

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图2显示了芯片设计过程中时间分配的breakdown,突出显示了当前方法的低效之处。
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: `) p8 I% R5 d  W0 [0 W, _; `AI在芯片设计中的应用前景
% \2 H! o, d, P/ ^% l3 g为应对这些挑战,半导体行业正转向AI,特别是强化学习(RL),以优化芯片设计过程的各个方面。

+ {8 Q* k* x$ ~" Z理解强化学习
强化学习是机器学习的一个分支,其中代理通过与环境交互来学习决策。在芯片设计中,RL代理可以探索各种设计选项,学习实现所需性能指标的最佳策略。

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图3描述了强化学习的基本概念,展示了代理与环境之间的交互。

/ {6 f1 x6 ^% D, a4 Y4 b' P将RL应用于芯片设计
将RL应用于芯片设计涉及将各种设计参数和约束映射到RL框架:

状态:当前设计配置

动作:对设计参数的更改

奖励:目标指标的改善(如功耗、性能、面积)
7 z! Q$ i, w! f' H- v. l" Q. r
5 Q# _- t8 _* z0 ^

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, g2 ^0 d0 H7 n: z3 C- e图4说明了如何将RL应用于芯片设计问题,将设计输入映射到动作和结果。
8 z1 V' B& w+ x* R
7 x# I& e4 n" B" h! {$ Z5 T8 RAI辅助优化贯穿设计流程
AI驱动的优化可应用于芯片设计过程的各个阶段,从架构到制造。

1 h0 Q. g" L" i9 L9 P) s- z1.数字实现
AI可以辅助探索不同的平面图选项,优化芯片面积和最大频率等指标。
" a, t  ]/ ?* H. V% C' ?* m5 J8 Z

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图5展示了AI优化设计的帕累托前沿,平衡了芯片面积和频率。

' c7 F- k1 M, e4 r& x6 m9 U2.验证
AI可以通过智能选择测试用例和优化覆盖率,显著提高验证过程的效率。
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- S% t% E5 }3 Z$ P3 J( t% Y图6演示了AI如何优化回归测试的分布,以实现更高效的验证。
, X! e+ o6 k/ ]- n( H. |1 i( M. S. E
3.测试和ATPG
AI可以优化测试生成的各个方面,包括非扫描设计、X处理和中止限制。

4.电路优化
0 J9 d( N1 l" S; w1 c2 x对于模拟和混合信号电路,AI可以在复杂的器件参数空间和PVT(工艺、电压、温度)角落中导航。

5.3D集成
AI可以辅助多芯片配置的探索,优化性能和功耗效率。

% ~! i$ b: G2 i. z6. 多抽象层次优化
! O, E' `# ~) ]5 yAI在芯片设计中最有前途的应用之一是跨不同设计抽象层次进行优化。
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( j- ?) r8 I) m7 c( ]. ~* _图7阐述了跨多个设计抽象层次优化的概念,从高层架构到低层实例。

7.单抽象层次vs多抽象层次优化
最初的AI驱动优化集中在单一抽象层次,如布局优化。然而,当应用于多个抽象层次时,AI的真正威力才得以显现。
; K( z8 O& n/ L& s

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图8显示了基于RL的布局优化结果,展示了功耗和频率的改进。

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图9比较了单抽象层次优化和多抽象层次优化,揭示了功耗-频率权衡的显著改进。
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8.探索不同设计配置
' l5 d3 `+ z# \7 D. ]9 D  fAI可以高效地探索多种设计配置,每种配置具有不同的特性和权衡。

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% f2 {4 J; L6 |  {0 r7 b图10呈现了探索五种不同设计配置的前20个结果,展示了AI可以生成的解决方案的多样性。

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0 E) b+ K' \# ?) Y  q( |图11突出显示了不同的RTL配置如何导致不同的布局特征,展示了AI识别和优化不同设计特征的能力。

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9 @# W% W& F- m基于RL优化的局限性
" U8 p* n' v! n+ M$ ~; p$ q尽管功能强大,基于RL的优化面临两个主要挑战:

创建设计变体的工作量大

设计变体评估速度慢
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为解决这些限制,业界正转向生成式AI作为补充方法。

用生成式AI增强RL
生成式AI,特别是大型语言模型,正在为芯片设计优化开辟新的可能性。
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RL和生成式AI的比较
* W* U5 t, w; I) a, B2 l+ {' M  k

RL擅长在定义的搜索空间内找到最优解

生成式AI善于快速生成多样化的设计选项
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. t* b( ]5 V# _( ~1 Y5 }图12比较了RL和生成式AI在芯片设计优化context中的优势。
' `; H) Q/ w9 Q- M2 f
. E3 D' L* \1 L8 O! w( ]9 x
2 p& D; H( m& w; p5 ~+ P- V硬件描述语言(HDL)生成
/ l0 E$ Z+ k/ N/ q9 x: l( X* \  \最近的研究在使用AI生成HDL代码方面显示出了令人鼓舞的结果。

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9 N* o! V9 U' s图13显示了HDL-GPT(一个用于生成HDL代码的AI模型)在各种设计挑战中的表现。

7 e) ?; e6 _0 n  l+ G; _  Y! c功耗、性能和面积(PPA)推测
AI的另一个令人兴奋的应用是快速PPA推测。
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图14说明了使用AI执行端到端PPA推测的工作流程,可能将设计评估速度提高10倍。

+ @/ G% Q! G) o加速设计评估
7 X  W8 H- o+ K$ E- G! z+ v! T9 W% w图卷积网络(GCNs)正被用来大幅加速设计评估过程。

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图15演示了GCNs如何将设计探索速度提高500多倍,相较于传统方法。
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结论
' U4 X/ u2 E0 g: dAI辅助芯片设计代表着半导体行业的范式转变。通过利用强化学习和生成式AI,设计人员可以更高效地探索广阔的设计空间,跨多个抽象层次进行优化,并加速整个设计过程。

随着AI技术的不断进步,可以期待更深远的影响。RL优化与生成式AI快速设计空间探索的结合,有望在半导体设计中释放新的创新水平。

芯片设计的未来可能会看到AI工具在整个设计流程中的更深入集成,从高层架构决策到低层物理实现。这种AI驱动的方法不仅将提高芯片的质量和性能,还将显著缩短上市时间并降低开发成本。

9 d. U: t" U9 i- D3 h5 {参考文献
) w; g$ |: W' A2 ~[1] S. Diamantidis, "AI-Assisted Chip Design Tutorial," in HotChips, Aug. 25, 2025.

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深圳逍遥科技有限公司（Latitude Design Automation Inc.）是一家专注于半导体芯片设计自动化（EDA）的高科技软件公司。我们自主开发特色工艺芯片设计和仿真软件，提供成熟的设计解决方案如PIC Studio、MEMS Studio和Meta Studio，分别针对光电芯片、微机电系统、超透镜的设计与仿真。我们提供特色工艺的半导体芯片集成电路版图、IP和PDK工程服务，广泛服务于光通讯、光计算、光量子通信和微纳光子器件领域的头部客户。逍遥科技与国内外晶圆代工厂及硅光/MEMS中试线合作，推动特色工艺半导体产业链发展，致力于为客户提供前沿技术与服务。
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