近來，生成式 AI 備受矚目、應用廣泛，發展速度和影響力有目共睹。芯片和系統開發領域自然也不例外；在半導體行業，搭載生成式 AI 的 EDA 工具已經展露崢嶸，提供許多前所未有的優化功能，助力芯片和系統設計團隊顯著改善功率、性能和面積 (PPA)、提高工程生產力、加速設計收斂進程。

小組討論

在今年于美國硅谷舉辦的 CadenceLIVE Silicon Valley 2023 用戶大會上， AI 和大數據的主題討論廣受關注。其中，生成式 AI 小組討論最為精彩，令人耳目一新。此次小組討論由 TECHnalysis Research 的 Bob O’Donnell 主持，討論成員包括：

Arm 公司的 Rob Christy

加州大學伯克利分校的 Prabal Dutta

Cadence 公司的 Paul Cunningham

Cisco 公司的 Chris Rowen

Meta 公司 Igor Markov

本系列文章將分為四個部分深入講解此次小組討論。本文為第一部分，關注芯片設計方面，探討生成式 AI 集成到EDA 工具中的巨大影響，及其對芯片設計格局的塑造。本文圍繞的問題是：向 EDA 工具中添加生成式 AI 功能是否將改變芯片設計的方式，具體將有哪些影響？

以下為小組各方代表的回答總結。

1. 在增強設計中，生成式 AI 潛力巨大

Arm 公司

答案是肯定的。我們的團隊正在傳統布局布線領域使用生成式 AI，嘗試增強設計，并打算集成到設計技術和協同優化策略中。

在增強設計中，生成式 AI 潛力巨大。目前，我們在傳統布局布線領域使用生成式 AI 來增強現有的設計，還沒有研究這項技術在設計探索方面的應用。我們打算建立一個基線，找出工程師可能忽略的領域。

當然，在設計的初始階段，工程師的投入必不可少。未來，我們計劃把AI融入到協同優化設計技術策略中，尤其是針對手動操作受限的情況。

2. 在前端進行更多創造性探索

加州大學伯克利分校

由于下游流程極為耗時，目前對設計、空間探索和架構探索的關注較少。如果可以借助工具來加速下游任務，我們將能在前端進行更具有創造性的探索。嵌入式綜合問題是一大固有挑戰，這需要推理和表征(representations) 不僅涵蓋 RTO (Requirements to Objective，目標要求)，還能夠涵蓋時序、收斂、功率和線路延遲。

對這些表征進行編碼，有助于加快前端系統設計，為系統設計人員節省大量時間，從而不必耗時查找元件目錄，確定如何重用之前的設計。我們實現了設計、空間探索和綜合流程的自動化，同時允許進行交互式調整。這一領域正在取得重大進展，創造了很多有趣的可能。

3. AI 讓我們重新定義 EDA

Cadence 公司

答案并不絕對。AI 無法取代設計流程的基本要素，如布局布線、邏輯仿真和空間仿真。但 AI 將有助于減少這些基本流程中的手動操作。畢竟，這些基本流程需要耗費大量的人力，無論是調試還是精細調整。

AI 讓我們重新定義 EDA。Cadence 的目標是讓軟件更好地成為設計人員和工程師的左膀右臂，數量級地提升生產力和效率。經過多年的發展，在交互、構建和芯片驗證方面，半導體行業將迎來深刻的變革。毫無疑問，整個流程都將發生重大變化。

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4. 生成式 AI 的影響與其概率性相關

Cisco 公司

因其概率性，生成式 AI 的影響將是深遠巨大的，但未必均衡。設計空間探索和驗證套件方面預計將出現新的類別，涉及對設計過程進行抽象和概括。

但是，設計規則檢查、連通性檢查或邏輯評估都追求明確的答案，這與其背道而馳。這種算法將在注重概率 (Probability) 的領域更有優勢，更快投入使用。相反，在概率不受歡迎的領域，優勢并不顯著。

5. 目前生成式 AI 存在兩大局限之處

Meta 公司

整體上我們持中立態度。首先，目前針對文本和圖像的生成式 AI 技術并不完全可靠，需要進一步驗證。當前技術仍有局限，如 ChatGPT 需要通過維度浮點表示數字，并通過層層發送來進行算術計算。嚴重依賴浮點運算的布局布線應用在未來幾年可能會面臨瓶頸。

第二個問題是，這些模型缺乏工作內存，輸入/輸出緩沖區較小，大約只有 64 KB，每次發送輸入時都會被刷新。如此一來，模型學習和掌握技能的機會寥寥無幾，從而難以與優化工具并駕齊驅。不過，這些模型擅長更高層次的抽象，并精于語言處理。

第一個問題的討論就此結束。在第二個問題之前，TECHnalysis Research 分享了一個想法：

“如果ChatGPT 在某處產生了 ‘幻覺（Hallucination）’，也許再人工檢查一遍，就可以萬事大吉。但若 ChatGPT 對一個電路的組成要素產生了幻覺，問題就大了。”