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芯片行业正在重塑。一方面，中国芯片自主需求提高，人才需求前所未有地增长。另一方面，芯片工艺哀求提高和需求增长抵牾造成的产能紧缺，导致涌现当下的缺芯危急。为了应对行业寻衅，家当高下游正积极探求应对方案。
作为芯片家当链上游的芯片设计业，正利用人工智能应对芯片日趋繁芜的芯片设计任务。考试测验人工智能设计办法的有三星、英伟达以及谷歌等科技巨子。
例如，三星称其最新设计的Exynos系列手机芯片，是人工智能工具参与设计的成果，但并未透露详细是哪一款芯片。仿照芯片公司瑞萨称，在人工智能工具参与下，仅用了10天就实现了当下主流芯片设计须要几个月的韶光完成的功耗、性能、面积 (PPA) 优化。
这一成果是在各大EDA软件公司的努力下在近期实现的。EDA工具是一种根本性的工业软件，每家企业设计芯片时都会用到，就彷佛造屋子前须要先用工具画出图纸。目前，环球紧张有三家EDA企业，新思科技（Synopsys）、楷登（Cadence）和西门子旗下的明导（Mentor），主导了这个不大的细分市场。
过去，芯片设计是一项劳动密集型任务，须要工程师根据履历进行长达数周的试错和验证。楷登公司认为，传统摩尔定律已经达到物理极限，制造工艺逐渐朝着异构集成、系统级封装、Chiplets（芯粒）等方向发展。如今，芯片动辄数以亿计的晶体管数量和繁芜程度都预示着芯片设计家当须要拓展新方向。
目前，随着新思科技、楷登公司等有名EDA厂商纷纭了局，该领域展开了一场以人工智能为根本的技能竞争。这个中包括AI Outside和AI Inside两方面布局，前者是通过EDA工具完善AI芯片的设计，后者将AI算法与EDA工具结合，优化芯片设计。
楷登公司在近期推出的新工具Cerebrus即是人工智能与EDA工具结合，提高芯片设计能力的例子。楷登公司数字与签核奇迹部产品工程资深群总监刘淼先容，基于概率论，Cerebrus利用强化学习来优化芯片物理设计过程。当芯片的模块工程师指定设计目标后，Cerberus可以在芯片设计的仿真测试中考试测验不同的设计并学习最佳方案，自动制订设计的根本架构，包括组件的放置以及如何将它们连接在一起，以知足芯片设计的功耗、性能和面积 (PPA) 目标。
因此，人工智能的加入可以加快芯片设计进程，并使工程师能够更有效地测试新型芯片设计方案。楷登公司称，利用Cerebrus工具，工程师可以同时优化多个芯片模块的设计流程，特殊适宜大型、繁芜的片上芯片系统（SoC）设计需求，一定程度上可以降落对付芯片工程师的哀求。“如果他不是一个很资深的工程师，通过Cerebrus可以自动见告你有什么选项，我可以做成什么样。”刘淼说。
半导体行业剖析机构Linley Group跟踪芯片设计软件的高等剖析师Mike Demler表示，人工智能非常适宜在芯片上排列数十亿个晶体管，但存在本钱问题——利用人工智能每每很昂贵，由于它须要大量的云端算力演习强大的算法。但他估量，随着打算本钱的低落和模型效率的提高，在芯片设计中利用人工智能将越来越常见。
但人工智能并非万能，刘淼见告界面新闻，芯片设计中涉及的许多任务无法自动化，因此仍旧须要专业设计职员参与。由于芯片行业火热，他期待人工智能的参与，可以在设计端降落芯片设计公司本钱。
随着中国半导体家当的高速增长，人才缺口成为行业面临的突出瓶颈之一。刘淼特殊提及，人工智能在芯片设计真个参与有助于办理芯片家当的人才问题存。“像一个刚毕业的研究生，上海的一家芯片设计公司已经（把薪资）提升到年薪40万、50万。大公司可以付得起这个钱，小公司付不起，但是小公司必须要活下去。我们希望用工具能够办理它的一些痛点。”刘淼说，“比如精良的工程师大概提升10%，Cerebrus可以（提升至）11%、12%。”他认为，如果EDA能实现芯片设计的简化，降落芯片设计的门槛，让芯片设计变得像用美图秀秀做图一样大略高效，可以提高家当生产力。
