毫無疑問，人工智能(AI)技術正在成為當今世界的前沿和中心話題。在將人工智能融入工具方面，工程行業遙遙領先也是不足為奇的。

為了證明這一趨勢，Synopsys最近在其年度SNUG硅谷會議上發布了Synopsys.ai。Synopsys.ai是一套人工智能驅動的工具，用于先進數字和模擬芯片的設計、驗證、測試和制造。Synopsys表示，該套件旨在使工程師能夠在芯片設計的每個階段(包括系統架構定義階段、設計階段和制造階段)在基于云的平臺上利用人工智能。

本文將討論Synopsys.ai可以解決的問題和這個新產品的功能，并分享對Synopsys EDA集團總經理Shankar Krishnamoorthy的采訪。

基于人工智能的EDA解決工程量問題

當我們進入半導體設計的新時代時，Krishnamoorthy描述了基于AI的EDA可以彌補工程量和人力差距方面的需求。

他表示：“就設計復雜性和工藝復雜性而言，我們正在轉向下一代VLSI，與此同時，半導體設計所需的總工程量大大增加了。”這使得一個集成電路所需的工程總量與可用人才庫之間形成了差距。而這一問題并沒有好轉，根據波士頓咨詢集團半導體行業協會的一份報告稱，到2030年，美國半導體設計行業可能面臨2.3萬名半導體工程師的缺口。

對于EDA來說，增加人工智能可以幫助縮小這一差距。Krishnamoorthy表示：“這給了我們一個很好的機會，可以引入人工智能等顛覆性技術來解決這個問題。我們在SNUG會議上宣布了如何成功地將AI應用于整個EDA軟件棧——從設計、驗證到測試和制造。”

“我們將采用圍繞該堆棧的人工智能技術的全棧方法，以解決半導體行業面臨的設計效率危機。”

以DSO.ai為基礎進行驗證和測試

Synopsys.ai套件建立在該公司早期基于人工智能的解決方案DSO.ai(Design Space Optimization AI)基礎上。DSO.ai早在2020年就發布了，是一種用于IC設計的AI工具，可在非常大的芯片設計解決方案空間中搜索優化目標。到目前為止，DSO.ai已被全球十大半導體公司中的7家采用，是業內基于人工智能的芯片設計產品之一。

最近發布的Synopsys.ai工具套件涵蓋了該公司基于AI EDA解決方案的完整棧。

Synopsys.ai EDA套件包括以下內容:

數字設計空間優化(DSO.ai)

模擬設計自動化

驗證覆蓋收斂和回歸分析

自動生成測試

制造解決方案，以加快開發光刻模型，實現最高良率

Synopsys.ai包括VSO.ai(Verification Space Optimization AI)，這是一個旨在幫助驗證工程師更快地達到覆蓋率并發現更多錯誤的工具。VSO.ai使用AI檢查RTL來推斷覆蓋率，還強調了需要覆蓋的地方。該公司表示，這為IC設計工程師節省了時間，并確保了測試的高ROI。

在測試生成方面，Synopsys.ai包含一個基于人工智能的自動測試模式生成(ATPG)工具，稱為TSO.ai(Test Space Optimization AI)。Synopsys聲稱TSO.ai作為“業界首個用于半導體測試的自主AI應用，可以最大限度地降低當今復雜設計的測試成本和上市時間。”

TSO.ai的工作原理是在大的測試搜索空間中自動搜索最優解。據說這可以最大限度地減少pattern數和ATPG運行時間，降低了測試成本。使用AI也可以讓TSO.ai實現自動化、可擴展性和專家級別的生產力，這些人工幾乎無法實現。

Synopsys.ai利用生成式AI了嗎？

像ChatGPT這樣的生成式AI技術在今天已經鋪天蓋地，筆者詢問生成式AI是否在Synopsys.ai中發揮了任何作用。Krishnamoorthy解釋道，這目前還沒有實現。

“當我們這里談論AI時，談論的是一類技術，包括強化學習和其他類型的監督和無監督學習。生成式AI確實是一個令人興奮的新領域，我們正在密切關注。我們認為這將對EDA業務產生巨大影響。如果能自動編寫System Verilog和測試平臺，將顯著提高生產力。”

Krishnamoorthy還提到了其它功能，比如用AI聊天機器人以更復雜的方式支持工程師客戶。“我們正在仔細地研究，我們有一個路線圖，包括將許多這類技術納入我們的投資組合。”

審核編輯：劉清