晓查 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

刚刚发布新款折叠屏手机的三星，又搞了个大新闻：

下一代手机芯片将使用AI来设计。

据外媒《连线》的报道，三星将使用新思科技（Synopsys）提供的AI功能——DSO.ai——来设计下一代Exynos处理器。

Exynos芯片在三星的智能手机、平板电脑中都有使用（主要是韩国与欧洲市场），并且还有少量提供给国产手机厂商使用。

新思科技是全球最大的芯片设计软件（EDA）供应商之一，这家公司的董事长表示，DSO.ai是第一个用于处理器设计的商业AI软件。

受AlphaZero启发的AI设计师

AI设计芯片并非将工作全部交给AI，而是使用强化学习自动搜索设计空间，寻求最佳解决方案。

这就要简单说一说芯片的设计流程。

首先，一款芯片要先完成其逻辑设计部分，这部分由人类工程师完成。之后开始进行布局走线设计，也就是确定每个晶体管的放置位置以及它们如何连接。

而现代芯片一般有数十亿乃至上百亿个晶体管，设计布局和测试通常需要几个工程师花费20~30周才能完成。

面对“无数种”选择，最终的布局设计需要达到性能、功耗和面积（即PPA）三个目标之前的权衡。

这个“无数种”到底有多大呢？反正比AlphaGo下围棋还要复杂得多。围棋的搜索空间大约有10³⁶⁰个状态，而芯片设计可能包含10⁹⁰⁰⁰⁰种可能性。

工程师对不同的设计将如何芯片具有一种本能的理解，但是这种理解很难写成计算机代码，但却和强化学习有着异曲同工之妙。

强化学习通过奖励或惩罚来训练算法，DSO.ai则受到AlphaZero的启发。

AlphaZero通过AI自我博弈来学会下围棋、国际象棋，DSO.ai通过电脑生成的大型数据流学习如何做出优化决策，在学习的过程中以更短时间找到更可靠的设计方案。

△ 谷歌用AI找到了人类工程师（a）更好的芯片布局（b）

DSO.ai对设计速度的提升效果明显，新思科技说，这项工具在一些情况下将芯片频率提高了18%，功耗降低了21%，同时将工程时间从六个月缩短到了一个月。

△ DSO.ai在不同芯片设计中对效率的提升

而且AI还会不断自学提高能力，从一个项目中获得的经验会被保留下来，用于未来的芯片设计工作。

国外遍地开花，国内尴尬

除了新思科技外，一些公司也在研究自己的芯片设计AI工具，其中最知名的就是谷歌和英伟达。

去年4月，谷歌团队arXiv发布了一篇论文，表示在6小时内，AI可以生成与人类相当或者更强的芯片设计结果，最终这篇论文于两个月前正式发表在Nature上。

谷歌现在正将AI用于设计下一代TPU。英伟达也将使用GPU来优化下一代GPU设计。

据传闻，谷歌的下一款智能手机Pixel 6的自研芯片也可能是使用AI来完成辅助设计，不过谷歌发言人拒绝对此发表评论。

另外，另一家EDA厂商Cadence也与近期推出了AI设计工具。

国外芯片软件技术遍地开花，而中国芯片厂商则面临着尴尬的局面。由于市场上三大EDA软件公司Synopsys、Cadence、Mentor均来自美国，且占据着中国95%的市场份额。

美国一些政界人士呼吁将软件加入出口管制清单，中国芯片企业可能面临着软件断供的风险。

面对国产EDA软件研发以及AI设计技术落地的不足，国内半导体行业仍然任重道远。

参考链接：
[1]https://www.wired.com/story/samsung-ai-designed-chip-soon-others-too/
[2]https://blogs.synopsys.com/from-silicon-to-software/2021/06/16/ai-chip-design-tools/
[3]https://www.synopsys.com/glossary/what-is-design-space-optimization.html
[4]https://www.forbes.com/sites/karlfreund/2021/08/09/using-ai-to-help-design-chips-has-become-a-thing/?sh=30048de55d9d