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赢咖4娱乐EDA引入机器学习后端设计工程师集体失业?!
作者:管理员    发布于:2021-07-25 20:46    文字:【】【】【

  赢咖4许多顶尖的IC设计都需要在设计上进行优化,从而改善我们常说的PPA(性能、功率、面积,有时还有成本)。在规划好芯片架构,确定了工艺节点后,剩下的开发工作就是设计了。不少设计工作,需要工程师团队数月的优化,EDA厂商推出云方案之后,也有部分公司借助云方案来完成优化和验证工作,以求节省总开发周期。

  以上过程的主导者依然是设计者本身,甚至不少设计者认为当今的芯片复杂度是机器学习和

  无法企及的,而且还在飞速增长中。然而在机器学习的演进下,EDA一直在研究如何将其引入软件中去,为芯片设计带来颠覆性的改变。

  ligent Chip Explorer工具,一个基于机器学习的设计工具。据Cadence给出的数据,结合Cerebrus和Cadence RTL-to-signoff流程,与人工加非机器学习的方案相比,生产力最多提高10倍,PPA将改善20%。

  Foundry设计技术副总裁更是提到,在运用了Cerebrus与Cadence结合的数字设计流程后,仅用几天时间就降低了8%以上的功耗,而过去人工操作则需要耗时几个月。

  Hz的频率。而在运用Cerebrus的帮助下,1名工程师在10天内的时间里就将频率提升了420MH

  。这样的生产力提升升可能是每个芯片设计公司都想要看到的结果,因为它消耗更多是CPU的时间而不是工程师自己的时间,更不用说可观的性能提升了。

  考虑到Cerebrus正是希腊神话中看守地狱的三头犬Cerberus的易位词,说不定对许多初级工程师来说真的象征着“地狱”之门大开。

  但它真正的象征意义可能更接近于大脑“Cerebrum”,为工程师们提供一个拥有自主思考能力的工具,同时也帮助工程师构思更好的芯片设计。据外媒Anand

  ch了解到,Cadence提供的工具里还会加入回放功能。回放功能会记录增强学习的过程中每一次迭代,这让工程师可以更好地确定设计过程,并理解最终设计。

  在这场人类与机器学习的设计大战里,其实人类已经有过败绩了。今年6月9日,谷歌在《自然》杂志上发表了一篇论文,就讲述了谷歌计划用AI来设计下一代AI加速器(TPU)。

  已经不是什么新鲜事了,然而机器学习的引入还是为其算法带来了大革新。论文称复杂芯片的设计需太过耗时,工程师需要花上大量时间来布局和迭代其设计,每次设计后最多还要72小时来评估,最终导致工程时长拖到数月之久。

  这在AI芯片公司尤其常见,不少大会上AI芯片公司大肆宣扬其核心设计,但最终芯片成品可能要数个月乃至一年后才能推出。只有设计评估工作顺利进行,才会拥有比上一版更优秀的PPA。

  。同样在6个小时的设计流程下,该方法生成的floorplan从各个层面上都优于或近似于人类手工设计。

  上图就是谷歌曾经展示过的人机大战结果,左图为人工设计的floorplan,花费了6至8周的工作时间。而右图是AI设计的floorplan,仅仅花费了24个小时。不过因为包含了机密设计,两张图都已经经过了模糊处理。

  尽管从这些例子看来,工程师的位置岌岌可危,但这些并不是EDA引入机器学习的意义。Synopsys其实也早在去年推出了AI驱动的设计系统方案DSO.ai,其团队在官方采访中提到:DSO.ai之类方案并非芯片设计的“绿色按钮”,一键按下交由AI自行操作。真正的权力依然掌握在设计者手中,只不过将不少设计工作从手动变为了真正意义上的自动而已。

  虽然EDA确实都在逐步引入机器学习,但这与过去的升级其实性质无差,仍然是在为工程师省去重复性的优化排错工作。目前这些工具所能提供的依然是“AI辅助芯片设计”,而不是“AI自动设计芯片”。

  “自己设计的AI芯片替代自己”的情况在很长一段时间内都不会发生的。再者,编者的工作可能会比诸位工程师更早一步被机器学习和AI替代,届时,它们写出的文章可能会换上一个更有威慑力的标题。

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