芯片設計復雜性的快速指數級增長給開發者帶來了巨大的挑戰,整個行業不僅要向埃米級發展、Muiti-Die系統和工藝節點遷移所帶來的挑戰,還需要應對愈加緊迫的上市時間目標、不斷增加的制造測試成本以及人才短缺等問題。早在AI大熱之前,芯片設計行業就把目光放到了AI,探索AI+EDA的更多可能性。
近日,新思科技EDA產品銷售與解決方案專家孫路在2024世界半導體大會暨南京國際半導體博覽會上的【EDA/IP核產業發展高峰論壇】發表了《AI+EDA,領航萬物智能時代的創芯》的主題演講。近年來,新思科技持續引領著AI+EDA芯片設計趨勢,2023年實現了多個關鍵里程碑:DSO.ai幫助客戶完成了320+次商業流片,VSO.ai幫助客戶提升了10倍驗證效率,TSO.ai提升了20%的測試設計結果質量等。
早在七八年前,新思科技就開始探索把AI融合到EDA工具中,并于2020年推出了業界首個AI驅動型芯片設計空間優化解決方案DSO.ai,開創了突破性芯片設計的新時代。目前,新思科技已經將AI全面引入Synopsys.ai整體解決方案,覆蓋芯片設計、驗證、測試、制造和模擬功能,不僅帶來了效率的顯著提升,而且幫助客戶實現了突破性的設計質量和生產力提升。Synopsys.ai迄今已實現數百次流片,助力合作伙伴將性能、功耗和面積(PPA)提升10%以上;周轉時間縮短10倍;驗證覆蓋率提高兩位數;與不采用AI優化相比,它在相同覆蓋率下把測試速度提高了4倍,模擬電路優化速度同樣提高了4倍。
DSO.ai比開發者更懂他的芯片設計!當AI遇上了芯片設計,不僅可以自主探索更廣闊的設計空間,還可以通過自主學習獲得更加豐富的設計經驗,幫助資深開發者拓寬設計思維,年輕開發者更快上手芯片設計。值得一提的是,無論是x86架構、Arm架構還是傳感器,無論是最先進的工藝,還是成熟的工藝,都可以用DSO.ai實現PPA的提升,同時縮短設計周期。
基于新思科技在EDA領域積累的多年豐富的行業經驗,DSO.ai借助AI的自動化學習能力和底層算例,把此前需要開發者們一遍遍嘗試的重復而繁雜的工作,交由AI快速探索數以萬億計的設計方法找到最優解,能夠幫助開發者在不同工藝節點和不同技術架構中都實現顯著的效率提升。
開發者使用DSO.ai時需要它盡可能地探索海量設計空間,跑的次數越多越快越好,從而能實現更出色的PPA。但VSO.ai則反過來,我們希望它跑的次數越少越好,也能實現相應的PPA,而且可以留出更多時間用來提升芯片性能指標,孫路強調。
作為AI驅動型EDA整體解決方案Synopsys.ai的重要組成部分,VSO.ai可以有效提高整個EDA流程的效率,幫助企業靈活應對千變萬化的市場需求及相應的復雜設計挑戰,減少手動操作,并充分利用在整個芯片開發過程中收集的可行見解。以當前熱門的智能駕駛為例,隨著汽車智能化普及趨勢加速,智駕芯片的算力要求指數級增長,與此同時,產品上市時間壓力越來越大。為此,瑞薩電子一直不斷探索如何采用不同的方法來實現驗證周期中覆蓋收斂階段的自動化。
VSO.ai通過機器學習技術來識別和消除回歸中的冗余,自動進行覆蓋率根本原因分析,然后通過RTL推斷覆蓋率,通過仿真確定覆蓋率差異,并提供覆蓋率優化指導,從而幫助驗證團隊更快、更高效地實現驗證收斂。結果表明,VSO.ai幫助瑞薩電子在功能覆蓋漏洞的識別和解決上取得了高達10倍的改進;在IP驗證效率上提升了30%。這也放過來證明了AI在提高設計驗證效率和減少產品上市時間中所起的關鍵作用。
到了測試階段,開發者們更能感受到“時間就是金錢”,只有芯片完成測試后,其他部件才能開始測試。而由于芯片功能的不斷增加,意味著需要測試的邏輯增加,也就需要更多的測試向量和測試儀內存,測試成本也隨之大幅增加。更多的測試向量還需要更長的測試運行時間,為了保持吞吐量,就需要增加測試儀數量。
新思科技TSO.ai(測試空間優化)解決方案是一種AI驅動型ATPG解決方案,可學習和調整設置,持續生成盡可能少的測試向量,同時消除不必要的迭代,提高覆蓋率,并縮短自動測試向量生成(ATPG)的周轉時間。它會以智能方式自動調整ATPG參數,針對特定設計開展一致的結果質量優化,并可以大幅降低測試成本。
除了數字電路外,模擬電路的設計也將受益于AI。孫路強調,模擬電路的世界跟數字世界截然不同。模擬電路指標非常多,這也意味著開發者在版圖設計上將面臨更多的挑戰。此外,與高度自動化的數字電路設計流程相比,傳統的模擬工作流程是高度手動和迭代式的,兩者的生產率存在明顯差距。
新思科技ASO.ai 可提供豐富的AI驅動的模擬設計解決方案,可提高模擬設計、仿真、驗證和實現工作流程的生產率。基于AI的強大學習迭代能力,ASO.ai可以自主學習數十年的模擬芯片開發知識和經驗,助力開發者實現先進的模擬IP。模擬設計開發者可以使用ASO.ai在通過在多個測試平臺和數百個 PVT(工藝、電壓、溫度)拐角中優化復雜的模擬設計,快速收斂到符合工程規范的最佳設計點,從而提高模擬設計的性能和穩健性。此外,ASO.ai 還能助力開發者實現跨技術節點的快速遷移模擬設計。
此外,新思科技還開發了涵蓋整個技術棧的生成式AI功能Synopsys.ai Copilot,和用于3D設計空間優化的全新3DSO.ai功能。據介紹,Synopsys.ai Copilot是業界首個生成式AI 助手,旨在通過對話式智能技術幫助開發團隊縮短產品上市時間、有效應對系統級復雜性挑戰。3DSO.ai可在進一步提高系統性能和結果質量的同時,提供優異的生產力。3DSO.ai內置于新思科技3DIC Compiler(統一的從探索到簽核平臺),并采用高速集成式分析引擎,可優化信號完整性、熱完整性和功耗-網絡設計。
AI與EDA的互相成就之路還在加速,隨著AI、機器學習成為各行各業變革的主要推動力,終端用戶的場景需求也將倒推給最上游的EDA領域,推動EDA領域的加速變革。不過可以肯定的是,隨著更加智能的EDA工具不斷提升生產力,開發者們也可以專注于更復雜、更具創造力的創新,推動萬物智能時代加速到來。
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原文標題:萬物智能下的更多可能?AI+EDA引領芯片設計的下一場革命
文章出處:【微信號:Synopsys_CN,微信公眾號:新思科技】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。
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