IC設計工作的未來是什么？AI會取代IC設計師嗎？這些是我最近參加的許多技術會議上反復提出的問題。每個有效的 AI 算法的基礎都是由智能 IC 設計師團隊設計的電子芯片。具有諷刺意味的是，IC 設計師可能正在設計可能取代他們工作的技術。如果這是真的，那將是一個令人生畏的前景。然而，通過審視 IC 設計的過去和現在，我們可以認識到今天的 IC 設計與過去不同。同時，我們也可以意識到 IC 設計工作不太可能消失。但是，他們絕對會轉變并變得更加參與。

自動化、低效率和需求

首先，行業中有三種模式需要識別：自動化、低效率和需求。首先，當今的 IC 設計人員正在使用大量的自動化技術。當今機器的仿真能力直接繼承自昨天具有競爭力的 IC 解決方案。也就是說，過去的IC設計工作現在都實現了自動化。自動化趨勢使 IC 設計人員能夠在綜合層次結構中向上移動。我們現在能夠制作非常復雜的解決方案，因為我們正在利用我們可用的創新自動化技術。

其次，還有許多 IC 效率低下的問題仍未解決。例如，在射頻設計中，通信還不是全雙工的，天線仍然在芯片外。如果這項技術得到發展，通信速度將提高一倍，射頻模塊會更小。像這樣的技術問題仍然需要不斷的創新和關注。

第三，自動化和低效率模式的結合對聰明的 IC 設計人員提出了巨大的需求，以解決未解決的問題。我們已經知道如何設計 20dBm PA，那么為什么不讓機器為我們完成這項任務呢？流程自動化為設計團隊留出更多時間和資源來解決新問題。對設計師的需求將保持穩定，直到沒有剩余的 RF 和 IC 效率低下。此外，隨著自動化程度的提高，該領域的 IC 設計人員將擁有更多有趣的頭腦風暴解決方案，因為工作中的勞動密集型方面被消除了。從本質上講，隨著突破的發生，IC 設計工作不斷被重新定義，這種轉變也將延續到未來。

從我們的過去學習

為了了解設計的演變，我采訪了 Silicon Labs 的兩位資深 IC 設計師。我們觸及了他們對 IC 設計的最早記憶，并僅使用回憶和意見來討論他們對行業未來的愿景，而不是依賴隨附的文檔。

我采訪的第一位設計師是 Silicon Labs 的研究員。他分享的第一個見解是，他設計的第一個電路是差分運算放大器和 20 階開關電容濾波器。整個模擬芯片大約 30 平方毫米，大約有 5，000 個晶體管。相比之下，今天的芯片帶有數十個運算放大器和濾波器，晶體管數量可能在數億甚至更多。我們肯定在短短幾十年內就轉向了更復雜的設計。我的同事還描述了設計師在他剛開始職業生涯時可以使用的技術，他說如何在帶有綠屏的泰克圖形終端上完成布局，這實際上是一個大存儲范圍。終端沒有顏色，但設計師使用一層金屬和一層用于布線的多晶硅。今天，設計人員可以訪問許多層進行布線以創建設備。現在在布局中使用無色顯示器聽起來像是項目自殺企圖！

我從另一位工程師那里聽到了類似的觀點，他詳細闡述了他使用泰克顯示器的經驗，解釋了顯示器如何消耗大約 1kW、大約 4 英尺高、具有持久圖形的綠色屏幕和 2 個用于 XY 輸入的指輪。指輪布置效果很好，顯示器由一根 140kbps 電纜驅動，該電纜被粘在地板上，從計算機中心房間穿過大廳。他還告訴我，設計師過去常常在文本編輯器上輸入他們的網表。他們將從白板設計開始，為節點編號，然后輸入網表進行仿真。目前，我們只能設計片上系統 （SoC） IC，因為我們有圖形用戶界面，允許我們在模擬域中放置和檢查數千個晶體管，而不必擔心節點編號或網表拼寫錯誤。在這個意義上，

（表 1 1980 年代和今天的電路復雜性比較。）

1980 年代中期的另一個古老而有趣的 IC 傳統是在芯片級。由于設計人員沒有 Layout Versus Schematic Software （LVS），因此他們必須將合理規模的紙質打印輸出一起制作，以創建網絡。該紙模擬由兩個或三個大約 3 英尺寬的打印輸出組成，它們用膠帶粘在地板上或多個桌子上，以覆蓋相應芯片的寬度。從頂級網表中，他們將逐個網絡驗證與每個塊網絡的每個引腳的連接性，然后用彩色鉛筆標記每個網絡的“點亮”。雖然考慮到當時的技術，這似乎是一個優雅的解決方案，但它是不必要的重復和令人厭煩的。

（圖 2。IC 復雜性的指數增長只有在設計過程中實現更多自動化才能實現。）

有趣的是，自動化和人工智能對于 IC 設計來說并不新鮮，而且根植于過去。正如我們所見，IC 設計人員一直依靠自動化來降低流程的任務密集度，但現在系統比以往任何時候都更加復雜。但是，某些過程仍然完全由人類大腦完成，例如模擬設計。模擬設計是使用特定設備配置確定設備大小和實現模擬功能的直觀過程。雖然計算機有助于數學和估計電路的工作點，但人類的思維更擅長直觀、智能的設計。現在的問題是，人工智能的最新發展是否使機器智能到足以取代 IC 設計師？

從這里，我們可以推測一些結果。首先，這種復雜設計原則的自動化應該被視為一件好事，機器應該被視為人類思維的延伸。隨著計算機變得越來越聰明，人類有更多時間專注于新概念并達到新的里程碑。此外，自動化設計過程已經發生了幾十年。在 1980 年代，我的一位長期設計師同事解釋了貝爾實驗室的一些工程師如何成功地自動化設計運算放大器和開關電容濾波器。他們基本上使用已知的拓撲結構，然后使用優化方法來選擇組件尺寸。作為一名 IC 設計師，我發現這種自動化令人欣慰，因為我更喜歡選擇拓撲背后的批判性思維，而不是優化組件的費力方面。

人與機器：機器的可靠性如何？

我從同事那里了解到的關于 1980 年代的故事表明，IC 設計中確實需要人類智能。例如，其中一個故事描述了貝爾實驗室的一個內部數學專家小組如何開展一個關于應用約束和最小化進行優化所需的模擬路徑數量的項目。為此，他們采用了帶隙設計，目標是最大限度地減少 PVT 和失配上輸出電壓的百分比變化，同時將 PSRR 和功率保持在一定范圍內。他們決定將優化參數簡化為 mV 變化而不是百分比變化。幾周后，他們帶著一個演示文稿回來，并為他們將可變性降低了幾個數量級而感到自豪，這最初看起來好得令人難以置信。出奇，

我們應該將這一事件的結果歸咎于機器還是人類？人類制造的機器會像人類一樣犯錯，僅僅因為它們是我們制造的。這就是為什么在任何自動化過程的頂部總是需要人類觀察者的原因。例如，現代計算速度呈指數級增長，這使我們能夠運行芯片的所有可能變體來確定它是否可以工作。雖然速度很快，但在這個過程中加入真人可以保證更高的概率檢測到問題——尤其是在模擬系統中。因此，我真的相信我們不能僅僅依靠機器來檢測問題，因為問題可以在機器中持續存在。我們必須承認人類是不完美的，而機器天生就是不完美的。

我從過去挑選的故事突出了人類與機器之間的對比。然而，隨著研究人員和企業家更多地嘗試設計過程的自動化，類似的情況繼續發生。不過，與過去相比，我推測未來自動化的發展將集中在更棘手的問題上，這些問題甚至可能還沒有出現在我們的視野中。

最初，工程師構建了更簡單的系統，但承擔了所有的分析負擔。提出新設計和構建分析模型需要巨大的腦力勞動。由于無法使用模擬器和其他自動化流程，工程能力僅限于數千個晶體管。幸運的是，隨著技術的進步，我們可以在幾個小時內測試想法，而無需建立分析模型。例如，有更多的仿真帶寬來驗證十億晶體管 SoC 的功能。

另一方面，隨著復雜性的增加和芯片變得更加龐大，驗證和驗證周期也變得更長，因此也更加費力。正如我的一位同事喜歡說的那樣，我們將 10% 的時間用于提出聰明的想法，但我們將 90% 的時間用于驗證所說的想法。

進化：我們對就業市場有何期待？

審視從過去到現在的軌跡，可以建立對未來的推斷，具有令人興奮的可能性。更多的自動化為創造性和批判性思維開辟了時間。也許很快，機器將能夠復制設計，甚至提出新的設計理念。機器也將參與繁瑣的驗證過程。這將為 IC 設計人員提供解決“有趣和令人興奮的問題”的奢侈。雖然這些愿景是理想的，但我們不應該太渴望人工智能在不久的將來完全接管。作為第一步，人工智能可以開始自動化平面規劃，然后進行布局。然后，人工智能可以慢慢向核心設計功能爬去，為設計師創造更多的精神空間來關注新的問題。

（圖 3。IC 變得更加復雜。設計師回到創造性任務，將繁重的流程交給 AI。）

在 IC 設計工作方面，團隊合作和協調將變得更加重要。設計團隊正在成長以應對現代 IC 的巨大規模。工程師和工程功能之間的通信可能會占用更多帶寬。如果我們想構建我們今天夢寐以求的大型系統，未來的 IC 設計師將需要成為協作決策者。解決合作問題也將是一個教育和文化問題。STEM 學生不僅需要技術技能，還需要專注于軟技能和人際交往能力，例如溝通、創造力、想象力和團隊合作。當人的頭腦在所有領域受到刺激并與其他偉大的頭腦一起工作時，它就有能力做出強大的事情。

審核編輯：郭婷