芯耀
2504
隨著人工智能（AI）技術(shù)的飛速發(fā)展，電子設(shè)計自動化（EDA）領(lǐng)域正經(jīng)歷一場深刻的變革。AI EDA 工具的出現(xiàn)，不僅為芯片設(shè)計帶來了更高的效率和優(yōu)化性能，還推動了整個半導(dǎo)體行業(yè)的技術(shù)進步。本文將對 AI EDA 進行全面綜述，探討其技術(shù)原理、應(yīng)用場景、優(yōu)勢挑戰(zhàn)以及未來發(fā)展趨勢。
一、AI EDA 的技術(shù)原理
AI EDA 結(jié)合了人工智能算法與傳統(tǒng)的 EDA 工具，通過機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)實現(xiàn)對芯片設(shè)計流程的優(yōu)化和自動化。機器學(xué)習(xí)算法能夠從大量的歷史設(shè)計數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式和規(guī)律，然后基于這些規(guī)律對新的設(shè)計任務(wù)進行預(yù)測和優(yōu)化。例如，在芯片布局布線階段，AI 算法可以根據(jù)已有的優(yōu)秀設(shè)計方案，預(yù)測出最優(yōu)的元件布局和布線路徑，從而減少信號干擾、降低功耗并提高性能。
深度學(xué)習(xí)則進一步提升了 AI EDA 的能力。通過構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度學(xué)習(xí)模型可以自動提取設(shè)計數(shù)據(jù)中的復(fù)雜特征，用于更精準(zhǔn)的性能預(yù)測和故障診斷。比如，在芯片的物理驗證階段，深度學(xué)習(xí)模型可以快速識別出設(shè)計中的潛在缺陷，如短路、斷路等，這些缺陷可能在傳統(tǒng)的驗證方法中被忽略，但通過深度學(xué)習(xí)模型的高精度圖像識別和數(shù)據(jù)分析能力，能夠被及時發(fā)現(xiàn)并修正。
二、AI EDA 的應(yīng)用場景
（一）芯片設(shè)計的前期規(guī)劃
在芯片設(shè)計的前期規(guī)劃階段，AI EDA 工具可以幫助工程師快速評估不同的設(shè)計方案。通過輸入設(shè)計目標(biāo)和約束條件，AI 算法能夠生成多種可能的設(shè)計架構(gòu)，并對每種架構(gòu)的性能、功耗和面積等關(guān)鍵指標(biāo)進行初步評估。例如，對于一款面向人工智能計算的芯片，AI EDA 工具可以根據(jù)所需的計算能力、能效比和芯片面積限制，快速生成包含不同核心數(shù)量、緩存大小和互連結(jié)構(gòu)的多種設(shè)計方案。工程師可以根據(jù)這些評估結(jié)果，選擇最符合項目需求的方案進行進一步的詳細(xì)設(shè)計，大大縮短了前期規(guī)劃的時間。
（二）電路設(shè)計與仿真
在電路設(shè)計與仿真環(huán)節(jié)，AI EDA 工具能夠提供更高效的仿真加速和優(yōu)化建議。傳統(tǒng)的電路仿真通常需要消耗大量的計算資源和時間，尤其是對于復(fù)雜的模擬電路和大規(guī)模的數(shù)字電路。AI EDA 工具可以通過構(gòu)建電路行為的預(yù)測模型，快速估算電路的性能指標(biāo)，如增益、帶寬、功耗等，從而減少對完整仿真的依賴。同時，AI 算法還可以根據(jù)仿真結(jié)果，自動調(diào)整電路參數(shù)，以優(yōu)化電路性能。例如，在射頻電路設(shè)計中，AI EDA 工具可以根據(jù)天線的輻射特性要求，自動調(diào)整電路中的電感、電容等元件值，以實現(xiàn)最佳的匹配和性能。
（三）物理設(shè)計與驗證
物理設(shè)計與驗證是芯片設(shè)計流程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，AI EDA 在這一階段的應(yīng)用也非常廣泛。在布局布線階段，AI 算法可以根據(jù)芯片的功能模塊和性能要求，自動規(guī)劃元件的布局和布線路徑。它能夠綜合考慮信號完整性、電源完整性、熱效應(yīng)等多種因素，生成高質(zhì)量的物理設(shè)計。例如，在高性能計算芯片的設(shè)計中，AI EDA 工具可以優(yōu)化處理器核心、內(nèi)存控制器和 I/O 模塊之間的布局和布線，以減少信號延遲和功耗，同時確保芯片的散熱性能。在物理驗證階段，AI EDA 工具可以快速檢測設(shè)計中的物理規(guī)則違規(guī)，如 DRC（設(shè)計規(guī)則檢查）錯誤、LVS（版圖與原理圖對比）不匹配等，并提供詳細(xì)的錯誤報告和修復(fù)建議，幫助工程師及時修正問題，提高驗證效率。
三、AI EDA 的優(yōu)勢
（一）提高設(shè)計效率
AI EDA 工具能夠自動化處理許多繁瑣的設(shè)計任務(wù)，如元件布局、布線優(yōu)化、性能評估等，大大減少了工程師的手動工作量。例如，在傳統(tǒng)的芯片設(shè)計中，工程師可能需要花費數(shù)周甚至數(shù)月的時間來手動調(diào)整元件布局和布線，以滿足設(shè)計要求。而 AI EDA 工具可以在短時間內(nèi)生成高質(zhì)量的設(shè)計方案，將設(shè)計周期縮短至幾天甚至幾小時，顯著提高了設(shè)計效率，加快了產(chǎn)品的上市時間。
（二）優(yōu)化設(shè)計性能
AI 算法可以通過對大量設(shè)計數(shù)據(jù)的分析和學(xué)習(xí)，發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的優(yōu)化機會，從而實現(xiàn)更優(yōu)的設(shè)計性能。它能夠同時考慮多種設(shè)計參數(shù)和約束條件，找到最佳的權(quán)衡方案。例如，在芯片的功耗優(yōu)化方面，AI EDA 工具可以根據(jù)芯片的工作模式和性能要求，自動調(diào)整電路的電源管理策略、時鐘頻率和工作電壓等參數(shù)，以實現(xiàn)最低的功耗。在性能優(yōu)化方面，AI 算法可以優(yōu)化電路的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、元件參數(shù)和布局布線，提高芯片的運算速度、帶寬和響應(yīng)時間等性能指標(biāo)。
（三）降低設(shè)計成本
一方面，AI EDA 工具提高了設(shè)計效率，減少了設(shè)計時間和人力成本；另一方面，它通過優(yōu)化設(shè)計性能，降低了芯片的制造成本。例如，通過優(yōu)化芯片的面積和功耗，可以降低芯片的制造成本和運營成本。此外，AI EDA 工具還可以減少設(shè)計中的錯誤和缺陷，降低因設(shè)計問題導(dǎo)致的芯片重制成本，從而為企業(yè)節(jié)省了大量的資金。
四、AI EDA 的挑戰(zhàn)
（一）數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量問題
AI 算法的性能高度依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量。在芯片設(shè)計領(lǐng)域，獲取高質(zhì)量、大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是一個挑戰(zhàn)。芯片設(shè)計數(shù)據(jù)通常包含復(fù)雜的電路結(jié)構(gòu)、性能指標(biāo)和工藝參數(shù)等信息，而且數(shù)據(jù)的標(biāo)注和整理需要專業(yè)的知識和經(jīng)驗。此外，由于芯片設(shè)計的保密性和知識產(chǎn)權(quán)保護，數(shù)據(jù)的共享和獲取也受到限制。如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足或質(zhì)量不高，可能導(dǎo)致 AI 模型的泛化能力差，無法準(zhǔn)確地應(yīng)用于實際的設(shè)計任務(wù)。
（二）模型的可解釋性和可靠性
AI 模型，尤其是深度學(xué)習(xí)模型，通常被視為“黑箱”，其決策過程難以理解和解釋。在芯片設(shè)計中，工程師需要了解設(shè)計決策的依據(jù)和原因，以便對設(shè)計結(jié)果進行評估和調(diào)整。如果 AI 模型的決策過程不透明，工程師可能難以信任模型的結(jié)果，從而限制了 AI EDA 工具的應(yīng)用。此外，AI 模型的可靠性也是一個重要問題。芯片設(shè)計對精度和可靠性要求極高，任何微小的錯誤都可能導(dǎo)致芯片的失敗。因此，需要確保 AI 模型在各種設(shè)計場景下的穩(wěn)定性和可靠性，這需要進一步的研究和驗證。
（三）與現(xiàn)有設(shè)計流程的集成
將 AI EDA 工具集成到現(xiàn)有的芯片設(shè)計流程中是一個復(fù)雜的過程?，F(xiàn)有的設(shè)計流程通常已經(jīng)成熟和穩(wěn)定，工程師對傳統(tǒng)的設(shè)計方法和工具也已經(jīng)非常熟悉。AI EDA 工具需要與現(xiàn)有的設(shè)計工具、流程和數(shù)據(jù)格式兼容，同時還要能夠無縫地融入到整個設(shè)計流程中，這需要解決許多技術(shù)問題和流程協(xié)調(diào)問題。此外，工程師也需要花費時間學(xué)習(xí)和適應(yīng)新的 AI EDA 工具，這可能會增加一定的學(xué)習(xí)成本和過渡時間。
五、AI EDA 的未來發(fā)展趨勢
（一）更深度的 AI 技術(shù)融合
未來，AI EDA 將進一步深化與人工智能技術(shù)的融合。除了現(xiàn)有的機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)外，還將引入更多先進的 AI 技術(shù)，如強化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)和生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等。強化學(xué)習(xí)可以用于優(yōu)化芯片設(shè)計的決策過程，通過與環(huán)境的交互學(xué)習(xí)最優(yōu)的設(shè)計策略；遷移學(xué)習(xí)可以將已有的知識和經(jīng)驗遷移到新的設(shè)計任務(wù)中，提高模型的泛化能力和學(xué)習(xí)效率；GAN 可以用于生成高質(zhì)量的設(shè)計數(shù)據(jù)，解決數(shù)據(jù)不足的問題。這些技術(shù)的融合將進一步提升 AI EDA 的性能和功能，使其能夠更好地應(yīng)對復(fù)雜的芯片設(shè)計挑戰(zhàn)。
（二）系統(tǒng)級設(shè)計優(yōu)化
隨著芯片設(shè)計的復(fù)雜性不斷增加，未來的 AI EDA 將更加注重系統(tǒng)級設(shè)計優(yōu)化。芯片不再是一個孤立的組件，而是與系統(tǒng)中的其他組件緊密相連。AI EDA 工具將能夠從系統(tǒng)級的角度出發(fā)，綜合考慮芯片與系統(tǒng)之間的交互和協(xié)同作用，實現(xiàn)整體系統(tǒng)的優(yōu)化。例如，在汽車電子系統(tǒng)中，AI EDA 工具可以同時優(yōu)化芯片的性能、功耗和可靠性，以及芯片與傳感器、執(zhí)行器和通信模塊之間的接口和通信協(xié)議，從而提高整個系統(tǒng)的性能和效率。
AI EDA 的計算需求通常很高，尤其是對于大規(guī)模的深度學(xué)習(xí)模型。未來，AI EDA 將更多地依賴于云平臺的強大計算能力，通過云計算資源實現(xiàn)快速的模型訓(xùn)練和設(shè)計優(yōu)化。同時，隨著邊緣計算技術(shù)的發(fā)展，AI EDA 也將逐漸向邊緣計算設(shè)備擴展。邊緣計算可以在靠近數(shù)據(jù)源的地方進行數(shù)據(jù)處理和分析，減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，提高設(shè)計效率。例如，在物聯(lián)網(wǎng)芯片設(shè)計中，邊緣計算設(shè)備可以實時收集傳感器數(shù)據(jù)，并利用 AI EDA 工具進行初步的設(shè)計優(yōu)化和驗證，然后將優(yōu)化后的設(shè)計結(jié)果傳輸?shù)皆贫诉M行進一步的處理和分析。
六、市場上的AI EDA tool
包括但不限于如下工具。
（一）Synopsys AI EDA
VSO.ai?（驗證空間優(yōu)化）：業(yè)界首個人工智能驅(qū)動的驗證解決方案，幫助驗證團隊更快、更高質(zhì)量地實現(xiàn)覆蓋收斂。通過機器學(xué)習(xí)技術(shù)識別和消除回歸中的冗余，自動進行覆蓋率根本原因分析，并從RTL和激勵中推斷覆蓋率，以識別覆蓋率差距并提供覆蓋率指導(dǎo)。
DSO.ai：業(yè)界首款用于芯片設(shè)計的自主人工智能應(yīng)用，可在芯片設(shè)計的超大解決方案空間中搜索優(yōu)化目標(biāo)，利用強化學(xué)習(xí)優(yōu)化功耗、性能和面積（PPA）。RTL-to-GDSII全流程優(yōu)化可釋放邏輯域和物理域的PPA潛力，突破性的強化學(xué)習(xí)引擎可以探索數(shù)萬億個設(shè)計方案，這些模型在整個設(shè)計周期中持續(xù)訓(xùn)練并加速收斂，從而影響迭代設(shè)計的效率和生產(chǎn)力。
TSO.ai：業(yè)界首個用于半導(dǎo)體測試的自主人工智能應(yīng)用，可最大限度地降低測試成本，縮短當(dāng)今復(fù)雜設(shè)計的上市時間。TSO.ai可在大型測試搜索空間中自動搜索最佳解決方案，以最大限度地減少模式數(shù)量和ATPG的周轉(zhuǎn)時間，從而大幅降低測試成本并減少取得成果的時間。
ASO.ai：帶來了一套豐富的人工智能模擬自動化功能和解決方案，以提高模擬設(shè)計、仿真、驗證和實現(xiàn)工作流程的生產(chǎn)率。包括模擬設(shè)計遷移、布局感知設(shè)計優(yōu)化和智能仿真分析等功能，可幫助模擬設(shè)計團隊重新利用數(shù)十年的知識和經(jīng)驗來開發(fā)最先進的模擬IP。
（二）Cadence AI EDA
Cerebrus：一種革命性的人工智能驅(qū)動的IC設(shè)計流程自動優(yōu)化方法。工程師指定設(shè)計目標(biāo)，Cerebrus的生成式人工智能功能將智能優(yōu)化設(shè)計，以完全自動化的方式滿足功耗、性能和面積（PPA）目標(biāo)。
Virtuoso Studio：新推出的從底層重新優(yōu)化的模擬平臺，集成了AI工具以助力模擬的研發(fā)，進一步鞏固了Cadence在模擬IC領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。
Verisium：Debug驗證系統(tǒng)平臺，內(nèi)部集成了Debug工具、Manager、AutoTriage、SemanticDiff、WaveMiner、PinDown等工具。其中，PinDown與Cadence JedAI平臺和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)修訂控制系統(tǒng)集成，建立源代碼變更、測試報告和日志文件的人工智能模型，以預(yù)測哪些源代碼檢入最有可能導(dǎo)致故障；SemanticDiff提供一種算法解決方案，用于比較IP或SoC的多個源代碼修訂版本，對這些修訂版本進行分類，并對哪些更新對系統(tǒng)行為的破壞性最大進行排序，以幫助找出潛在的漏洞點。
Vmanager ：一款功能強大的驗證管理工具，主要用于芯片設(shè)計的功能驗證。它支持多種驗證工具（如 IRUN、PXP、Formal 等），能夠自動運行回歸測試并收集結(jié)果。Vmanager 提供了詳細(xì)的回歸分析功能，包括測試用例的成功與失敗狀態(tài)，以及覆蓋率數(shù)據(jù)的收集和分析，并將這些數(shù)據(jù)反標(biāo)到驗證計劃（Vplan）中，實現(xiàn)驗證進度的可視化。它支持 Client-Server 模式，方便團隊集中管理數(shù)據(jù)和實時監(jiān)控驗證狀態(tài)，支持單項目和多項目模式，適用于不同規(guī)模的驗證需求。通過 Vmanager，團隊可以更高效地管理驗證流程，確保驗證的完備性和快速收斂。
（三）Siemens AI EDA
Calibre?設(shè)計和制造解決方案：利用AI提供更快速和準(zhǔn)確的DRC（設(shè)計規(guī)則檢查）、LVS（版圖與原理圖對比）、PEX（寄生參數(shù)提取）、DFM（設(shè)計制造協(xié)同）、REL（可靠性）檢查、良率分析和可靠性優(yōu)化，以及光刻建模、RET（分辨率增強技術(shù)）和OPC（光學(xué)鄰近校正）。這些功能加速了從設(shè)計到大批量制造的新產(chǎn)品導(dǎo)入（NPI）過程。
Veloce仿真結(jié)合AI功耗模型：提供比傳統(tǒng)流程快多個數(shù)量級的高精度RTL（寄存器傳輸級）設(shè)計功耗估算，幫助工程師在設(shè)計早期階段更準(zhǔn)確地評估和優(yōu)化芯片的功耗性能。
Questa? Verification IQ：用于數(shù)字驗證，通過AI技術(shù)使覆蓋率收斂速度更快，提高驗證效率，減少驗證時間和資源消耗。
Solido? Characterization Suite和Solido? Design Environment：能夠在數(shù)量級減少驗證量的情況下獲得相同質(zhì)量的結(jié)果，通過AI算法優(yōu)化設(shè)計空間探索，提供更高效的設(shè)計和驗證流程。
Xpedition?、HyperLynx?和PADS Pro?：在設(shè)計PCB（印刷電路板）時借助即時機器學(xué)習(xí)模型，根據(jù)上一個指令預(yù)測下一個指令，提高設(shè)計效率和準(zhǔn)確性。
AI驅(qū)動的Solido自定義驗證工具：對模擬IC進行更快速、更準(zhǔn)確的設(shè)計、驗證和仿真，利用AI技術(shù)減少重復(fù)工作和提高設(shè)計質(zhì)量。
AI驅(qū)動的Questa驗證平臺：通過AI技術(shù)減少所需的測試量，從而縮短驗證收斂時間，提高驗證效率。
Siemens Xcelerator開放式數(shù)字商業(yè)平臺：提供生產(chǎn)級、行業(yè)驗證的平臺，幫助客戶創(chuàng)建自己的可擴展EDA AI和相關(guān)流程?；谠撈脚_構(gòu)建的自定義AI應(yīng)用能夠確保可驗證性，這對于處理極低故障率（如PPB或PPT級別）尤為重要。
（四）芯行紀(jì)科技有限公司
AmazeFP：智能布局規(guī)劃工具，對于AI技術(shù)的應(yīng)用及云原生特性表現(xiàn)出色，能夠為芯片設(shè)計提供高效的floorplan解決方案。
AmazeSys：與AmazeFP等其他工具一起，構(gòu)成了一套完整的AI驅(qū)動的芯片設(shè)計工具鏈，提升了芯片設(shè)計的整體效率和質(zhì)量。
AmazeECO：在芯片設(shè)計的生態(tài)系統(tǒng)優(yōu)化方面發(fā)揮作用，通過AI技術(shù)實現(xiàn)對芯片設(shè)計全流程的優(yōu)化和協(xié)同，提高設(shè)計效率和產(chǎn)品質(zhì)量。
AmazeDRCLite：為設(shè)計規(guī)則檢查（DRC）提供輕量級的AI解決方案，能夠快速準(zhǔn)確地識別設(shè)計中的違規(guī)項，幫助工程師及時修正問題，確保設(shè)計符合制造工藝的要求。
Amaze*-ME機器學(xué)習(xí)平臺：貫穿所有工具的機器學(xué)習(xí)平臺，為整個芯片設(shè)計流程提供了強大的AI支持，使得各工具之間能夠更好地協(xié)同工作，充分發(fā)揮AI技術(shù)的優(yōu)勢。
（五）廣立微電子股份有限公司
SemiMind平臺：接入DeepSeek，能夠?qū)崿F(xiàn)三方面功能：集成行業(yè)Know-how與海量工藝數(shù)據(jù)，構(gòu)建專業(yè)領(lǐng)域知識庫；支持用戶通過低代碼/無代碼的方式，快速搭建定制化功能模塊；智能化升級數(shù)據(jù)分析軟件平臺，提供個性化的推薦、自動化的流程管理以及實時的數(shù)據(jù)分析。
（六）億靈思（eLinx）
FPGA芯片設(shè)計EDA軟件：接入DeepSeek后，支持快速生成FPGA功能模塊、精確識別代碼語法和邏輯錯誤、提升代碼性能三個主要功能。
（七）黛西軟件
國產(chǎn)工業(yè)軟件企業(yè)：與DeepSeek大模型、通義千問達成深度技術(shù)融合，將支持通過復(fù)雜數(shù)據(jù)分析與預(yù)測模型優(yōu)化仿真參數(shù)設(shè)計、減少試錯成本。例如在汽車碰撞仿真中，AI自動推薦最優(yōu)材料組合方案，縮短了驗證周期。此外，該合作還將支持跨學(xué)科仿真，自動識別多學(xué)科仿真沖突（如結(jié)構(gòu)強度與熱力學(xué)矛盾）并提供優(yōu)化建議。
加入星球，攜手求知
