Hot Chips 2024 | 人工智能在芯片设计中的应用

逍遥设计自动化

引言
人工智能（AI）正在深刻改变半导体行业，特别是在芯片设计过程中。本文探讨AI如何重塑芯片设计的各个方面，包括分析、优化和设计辅助，帮助逍遥设计自动化的读者了解不同的AI技术及其在提高设计性能和生产力方面的应用[1]。
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8 G) M' |* o8 m1 v3 a人工智能在芯片设计中的应用简介
AI正在芯片设计行业掀起波澜，提升设计过程的多个阶段。AI主要影响以下关键领域：

分析：AI实现更快速、预测性和跨阶段的芯片设计分析。

优化：AI驱动的优化技术带来更快速、更可扩展和更优质的结果。

辅助：AI为芯片设计师提供专业知识、编码支持和任务自动化。
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3 `( `8 d' x/ n8 {图1：此图展示了AI在芯片设计中影响的主要领域：分析、优化和辅助。

, _% Z6 k' ^1 `& g/ b( _0 q芯片设计中的AI技术
6 @( L$ Y8 h! n( p3 h, _8 t多种AI技术被应用于芯片设计，每种技术适用于设计过程的不同方面：

经典机器学习（ML）：适用于小型结构化数据，线性回归、支持向量机和决策树等技术用于初步分析。

深度学习：卷积神经网络（CNN）适合物理设计数据，而图神经网络（GNN）适合线路网表数据。

贝叶斯优化：此技术用于构建目标函数的概率模型，并选择最有希望的数据点进行采样。

强化学习（RL）：RL代理通过与环境交互并获得改进奖励来学习优化设计。

生成式AI：这些模型，包括变分自编码器（VAE）和Transformer，用于生成最佳设计点和学习优化表示。

大型语言模型（LLM）：LLM用途广泛，可应用于问答、编码、提取、重写、分类、总结和推理等多种任务。
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图2：NVIDIA芯片设计中使用的不同AI技术，包括经典ML、深度学习和各种优化方法。
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AI在芯片设计中的应用
3 ]; b7 A( d; i让我们探讨AI在芯片设计中的一些具体应用：
( V1 M# D& h; n1 Z' j  h. E! K! y1. IR压降估算
+ v; [2 J4 _- L1 k$ {0 [6 ^IR压降估算对物理设计非常重要，但传统方法需要数小时。基于AI的方法可以从单元级特征预测IR压降，在3秒内实现94%的准确率，而商业工具需要3小时。

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6 F  i! G" {( V' \5 W( E5 z$ z图3：使用AI进行IR压降估算的过程，显示了功率图和系数图。
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* Z- R* D$ \; V9 U& n1 m2 a2. 寄生参数预测
' u, B, w" V0 X6 ]$ P0 VAI用于从原理图预测布局寄生参数。通过将原理图转换为图形并使用图神经网络（GNN），设计师可以高精度估算寄生参数，将仿真误差降低到10%以下。

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图4：此图说明了将线路原理图转换为异构图以进行寄生参数预测的过程。

! C: C& |, `+ Q1 j# @8 S+ B5 ^! R5 q, k3. 宏单元布局优化
& G1 r* i& P9 G  c& e2 x0 N宏单元布局对物理设计非常关键。多目标贝叶斯优化被用于改进宏单元布局，考虑线长、拥塞度和密度等因素。

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% t) I# |. R, S) X图4：此图比较了基准宏单元布局与使用AutoDMP（自动化DREAMPlace基础宏单元布局）优化后的布局。
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$ t; N/ J0 |" _8 B+ H8 ]" u6 w: f: f4. 设计规则检查（DRC）修复
强化学习代理被训练用于自动修复单元布局中的设计规则检查（DRC）违规。代理学习逐步减少DRC错误，最终得到干净的布局。
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图5：此图显示了RL代理在单元布局中修复DRC违规的逐步过程。
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5 K! f6 J2 u1 I* K9 o. S: }2 F/ n1 l. @5. 数据通路优化
强化学习也被应用于优化数据通路结构，如前缀加法器。RL代理探索不同的前缀图结构，以实现比知名加法器架构更好的性能。
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图6：此图说明了使用强化学习优化前缀加法器结构的过程。

7 ?! Q  }- T2 F& N# N' }+ w4 y6. 门尺寸调整
) z: ]* ?7 m- \# ]. ]! W3 iTransformer被用于生成最佳门尺寸，以进行时序和功耗优化。通过将门路径建模为序列，AI可以生成优化的门尺寸，与传统优化方法相比，实现了100倍到1000倍的加速。

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图7：此图显示了Transizer方法在门尺寸优化中实现的功耗/延迟权衡。
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7 O$ w$ b# Y3 D6 H- G6 V3 o$ P7. 加速器设计
变分自编码器（VAE）被用于学习硬件加速器设计的连续可重构潜在空间。这种方法在探索设计空间时实现了6.8倍的样本效率和5%的性能提升。
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/ C' p( R$ m+ c; R/ k2 k图8：此图展示了在神经网络加速器设计空间优化中使用VAE的过程。
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大型语言模型在芯片设计中的应用
大型语言模型（LLM）在芯片设计中越来越重要。可以通过以下技术适应各种任务：

参数训练

检索增强生成（RAG）

上下文学习

基于代理的方法

LLM在芯片设计中用于多个目的：

编码辅助：为特定任务生成EDA脚本。

专业知识辅助：回答关于设计、基础设施、工具和流程的问题。

分析辅助：总结错误报告并预测任务分配。
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  {% r/ J" S# F* j2 v( S( d图9：此图显示了LLM在芯片设计中的各种应用，包括编码、专业知识、分析、优化和调试辅助。
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( i) ~: {4 _3 v  a. W1 t3 M结论
AI正在通过提高分析速度、优化质量和设计辅助来革新芯片设计。随着该领域的进展，可以期待看到：

持续使用贝叶斯优化和强化学习，以实现芯片设计中更好的PPA（功耗、性能、面积）。

在优化数据上训练的生成式AI模型，加速传统优化过程。

LLM模型和代理通过聊天机器人、协作工具和任务自动化显著提高芯片设计生产力。

可靠高效的推理基础设施的重要性日益增加。
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  \8 S2 L7 C- g5 G为进一步推动该领域发展，需要更多数据集和基准，如VerilogEval、FVEval和LLM4HWDesign。随着AI的不断发展，其在芯片设计过程中的集成无疑将带来更高效、更强大和更创新的半导体产品。

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参考文献
: O+ D, S: W# F, ?0 a[1] H. Ren, "Introduction to AI for Chip Design," presented at Hot Chips, Aug. 25, 2024.

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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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