人工智能将若何改变芯片设计？_半导体_芯片

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来源：内容来自半导体行业不雅观察（ID：icbank）编译自IEEE，感激。

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摩尔定律的闭幕正在逼近。
工程师和设计职员在使晶体管小型化和将尽可能多的晶体管装入芯片方面只能做这么多。
因此，他们正在转向其他芯片设计方法，将 AI 等技能融入流程中。

例如，三星正在将人工智能添加到其内存芯片中，以便在内存中进行处理，从而节省能源并加速机器学习。
说到速率，谷歌的 TPU V4 AI 芯片的处理能力比之前的版本提高了一倍。

但人工智能对半导体行业仍有更大的希望和潜力。
为了更好地理解 AI 如何彻底改变芯片设计，我们采访了MathWorks的 MATLAB 平台高等产品经理Heather Gorr 。

Q：目前如何利用 AI 来设计下一代芯片？

Heather Gorr：人工智能是一项非常主要的技能，由于它涉及到周期的大部分，包括设计和制造过程。
这里有很多主要的运用，纵然是在我们想要优化的一样平常过程工程中。
我认为毛病检测在流程的所有阶段都是一项主要事情，尤其是在制造中。
但纵然在设计过程中提前考虑，[AI 现在发挥着重要浸染] 当你设计灯光、传感器和所有不同的组件时。
您确实须要考虑很多非常检测和故障缓解。

Heather Gorr

然后，考虑到您在任何行业中看到的logistical模型，总有您想要减少的操持停机韶光；但是您终极也会碰着操持外的停机韶光。
因此，回顾一下历史数据，当你经历过制造某些东西的韶光可能比预期的要长一些的时候，你可以查看所有这些数据并利用 AI 来考试测验识别近因或看到纵然在处理和设计阶段也可能跳出的东西。
我们常日认为 AI 是一种预测工具，或者是一个做某事的机器人，但很多时候你通过 AI 从数据中得到很多洞察力。

Q：利用 AI 进行芯片设计有什么好处？

Gorr：从历史上看，我们已经看到了很多基于物理的建模，这是一个非常密集的过程。
我们想做一个reduced order model，而不是办理这样一个打算量大且广泛的模型，我们可以做一些更便宜的事情。
您可以创建一个代理（surrogate）模型，可以说是基于物理的模型，利用数据，然后利用代理模型进行参数扫描、优化、蒙特卡罗仿照。
与直接求解基于物理的方程比较，这在打算上花费的韶光要少得多。
因此，我们在很多方面都看到了这种好处，包括快速迭代实验的结果所带来的效率和经济性，以及真正有助于设计的仿照。

Q：以是从某种意义上说，这就像拥有一个数字双胞胎？

Gorr：没错。
这险些便是人们正在做的事情，你有物理系统模型和实验数据。
然后，结合起来，您拥有另一个模型，您可以对其进行调度和调度，并考试测验不同的参数和实验，从而扫清所有这些不同的情形并终极提出更好的设计。

Q：以是，它会更有效率，而且，正如你所说，更便宜？

Gorr：是的，当然。
尤其是在实验和设计阶段，你正在考试测验不同的东西。
如果您实际制造和生产 [芯片]，这显然会显著节省本钱。
您想尽可能多地仿照、测试、实验，而不须要利用实际的过程工程来制作东西。

Q：我们已经谈到了好处。
缺陷如何？

Gorr： [基于 AI 的实验模型] 每每不如基于物理的模型准确。
当然，这便是您进行许多仿照和参数扫描的缘故原由。
但这也是拥有数字双胞胎的好处，您可以牢记这一点——它不会像我们多年来开拓的精确模型那样准确。

芯片设计和制造都是系统密集型的；你必须考虑每一个小部分。
这真的很有寻衅性。
在这种情形下，您可能有模型来预测某些事物及其不同部分，但您仍旧须要将它们整合在一起。

还要考虑的另一件事是您须要数据来构建模型。
您必须整合来自各种不同传感器和不同类型团队的数据，这样就增加了寻衅。

Q：工程师如何利用 AI 更好地准备并从硬件或传感器数据中提取见地？

Gorr：我们一贯在考虑利用 AI 来预测某事或做一些机器人任务，但您可以利用 AI 来想出模式并自己挑选出您以前可能没有把稳到的东西。
当人们拥有来自许多不同传感器的高频数据时，人们会利用人工智能，而且很多时候探索频域以及数据同步或重采样等事情很有用。
如果您不愿定从哪里开始，这些可能会非常具有寻衅性。

我想说的一件事是，利用可用的工具。
有一个弘大的社区从事这些事情，您可以在GitHub或MATLAB Central上找到很多 [运用程序和技能]示例，人们在这里分享了很好的示例，乃至是他们创建的小运用程序。
我认为我们中的许多人都沉浸在数据中，只是不愿定如何处理它，以是一定要利用社区中已经存在的东西。
您可以探索和理解什么对您故意义，并在领域知识和您从工具和 AI 中得到的洞察力之间取得平衡。

Q：工程师和设计师在利用 AI 进行芯片设计时该当考虑什么？

Gorr：想想你要办理什么问题，或者你可能希望找到什么见地，并试着弄清楚这一点。
考虑所有不同的组件，并记录和测试每个不同的部分。
考虑所有干系职员，并以对全体团队都合理的办法进行阐明和交卸。

Q：您认为 AI 将如何影响芯片设计师的事情？

Gorr：它将为更高等的任务开释大量人力成本。
我们可以利用 AI 来减少摧残浪费蹂躏、优化材料、优化设计，但在决策制订时仍旧须要人工参与。
我认为这是人和技能携手互助的一个很好的例子。
这也是一个所有干系职员——纵然是在制造车间——都须要对正在发生的事情有一定程度理解的行业，以是这是一个推进人工智能的伟大行业，由于我们如何测试事物以及我们在投入之前如何思考它们他们在芯片上。

Q：您如何展望人工智能和芯片设计的未来？

Gorr：这在很大程度上取决于人的成分——让人们参与到过程中并拥有可阐明的模型。
我们可以用建模的数学细节做很多事情，但这取决于人们如何利用它，过程中的每个人如何理解和运用它。
在此过程中，所有技能水平的人的沟通和参与都将非常主要。
我们将看到更少的超精确预测和更多的信息、共享和数字孪生的透明度——不仅利用人工智能，而且利用我们的人类知识和许多人多年来所做的所有事情。

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