2024 年及以后人工智能将如何改变半导体行业？

近年来，半导体行业发生了重大变革，主要是将人工智能（AI）融入半导体设计、生产和测试的各个环节。半导体行业促进了技术进步，推动了当代生活中必不可少的设备的发展。随着对更快、更小、更节能芯片的需求不断增长，该行业在缩小传统制造流程方面遇到了新的障碍。

芯片设计人员目前面临着各种挑战，需要进行彻底的调查和解决。半导体和系统行业利用人工智能 (AI) 来增强芯片设计流程、缩短上市时间并削减开支。根据德勤全球的数据，进入 2024 年，这些芯片的需求显得强劲，预计全年销售额将超过 500 亿美元，占预期芯片销售额的 8.5%。此外，展望未来，长期预测表明，到 2027 年，人工智能芯片（尤其是新一代人工智能芯片）的销售额有望达到 4000 亿美元。

幸运的是，人工智能已经成为重塑半导体格局的强大催化剂。本文将深入探讨人工智能如何彻底改变行业，强调通过硬件加速和算法实现来增强人工智能性能。

人工智能如何释放先进半导体设计的潜力

在快速发展的技术领域，随着我们迈向日益互联的数字世界，对下一代处理器的需求也在加剧。这种演变涉及许多设备，从智能手机、可穿戴设备到无人驾驶汽车，需要计算机系统能够快速分析数据并执行复杂的计算。

在这场数字革命中，电气设计自动化 (EDA) 领域在打造尖端半导体方面发挥着关键作用。 EDA 依靠知识产权 (IP)、硬件和软件的协作来推动芯片设计的创新。该领域最值得注意的进步之一是集成人工智能（AI），这是一种提高工程效率并加快上市时间的变革力量——这是半导体设计的两个关键方面。

踏上变革之旅，人工智能重塑先进的半导体设计，释放新的可能性，推动行业迈向创新和效率的未来。

用人工智能设计芯片

在半导体设计中，从RTL到GDSII的转变意味着芯片从高级逻辑表示到物理实现的转变。将人工智能集成到这个过程中可以提高关键阶段的优化、效率和精度。传统上，综合涉及将 RTL 设计转换为门级网表，定义芯片的逻辑结构。人工智能集成通过分析过去的模式、识别有效的路径和优化逻辑以提高性能来增强综合适应性。在低功耗综合中，人工智能的自适应特性擅长通过分析设计中的功耗意图来优化功耗。转向布局和布线，人工智能驱动的优化同时解决了平衡面积、功耗和时序约束的挑战，确保有效利用硅空间并提高性能。此外，人工智能通过更准确地预测和减轻时序违规、从过去的经验中学习以主动解决当前设计中的潜在问题并最大限度地减少迭代调整的需要来增强静态时序分析。

人工智能驱动的芯片设计进步

人工智能驱动的神经网络和遗传算法处于芯片设计革命的最前沿。受人脑的启发，神经网络可以有效地导航复杂的设计、识别模式并提出最佳配置。他们接受过广泛数据集的培训，加快了设计过程并提供创新的解决方案。作为神经网络的补充，遗传算法模拟自然，不断完善解决方案，揭示传统方法可能忽略的配置。芯片设计中的人工智能时代可以实现流程自动化，最大限度地减少人工工作，减少布局生成中的人为错误，并加快设计时间。在综合和优化中，人工智能驱动的工具可自动执行复杂的任务，确保设计始终满足或超过性能标准。

彻底改变半导体验证和测试以增强可靠性

人工智能对于通过高级验证增强半导体芯片的可靠性至关重要和测试。人工智能算法配备动态模式识别和机器学习功能，经过大量数据集的训练，擅长识别芯片设计中的潜在弱点。这种适应性可以实现早期问题检测，从而有助于在批量生产之前采取纠正措施。人工智能驱动的仿真工具利用复杂的算法，弥合了模拟环境与现实场景之间的差距，彻底改变了传统方法。通过广泛的培训对芯片行为有了深入的了解，这些工具可以提供更准确的预测，减少模拟结果与现实世界结果之间的差异，并为决策提供更可靠的基础。

人工智能驱动芯片设计的挑战

• 数据质量
  • 人工智能模型依赖于大量、高质量的数据集来进行有效的学习。
  • 获取半导体芯片设计的全面数据集可能具有挑战性。
  • 数据不足或不准确可能会导致模型有偏差、设计建议不理想以及错误风险增加。
• 复杂的算法
  • 开发强大的人工智能算法来处理多样化和复杂的设计场景是一项重大挑战。
  • 在设计过程中适应动态环境和意外挑战至关重要。
  • 算法可能需要帮助来提高预测或建议的准确性，尤其是在设计复杂性或变化的情况下。
• 可解释性
  • 人工智能模型通常作为“黑匣子”运行，给解释和解释决策过程带来了挑战。
  • 了解设计决策背后的基本原理对于验证和验收至关重要。
  • 缺乏可解释性可能会破坏对人工智能驱动的设计决策的信任，阻碍设计师的理解和验证。
• 工具集成
  • 将人工智能方法无缝集成到现有电子设计自动化 (EDA) 工具中具有挑战性。
  • 兼容性问题和协作工具开发的需求阻碍了人工智能顺利融入设计工作流程。
  • 工具集成的困难可能会减缓芯片设计中人工智能的采用，并限制其改进现有设计流程的有效性。

人工智能对未来半导体芯片设计趋势的影响

未来人工智能和半导体芯片设计趋势预示着一个创新、效率和适应性融合的时代，重新定义芯片开发的可能性。人工智能的发展有望促进半导体设计工作流程的进步，使该行业处于技术创新的前沿。人类的聪明才智和人工智能方法之间的这种合作开启了新的领域，为人工智能成为创造尖端半导体技术不可或缺的盟友的未来铺平了道路。此外，人工智能还改变了半导体制造，优化生产流程，预测维护需求，并通过预测性维护、产量优化和缺陷检测来提高制造工厂的效率并降低成本。

总之，人工智能融入半导体设计流程标志着效率、创新和可靠性的新时代。 ACL Digital 在 RTL 设计、验证、物理设计和模拟布局方面的熟练程度，加上人工智能的能力，凸显了业界对领先技术进步的奉献精神。展望未来，人类创造力与人工智能驱动的优化之间的协作有可能为半导体设计和制造带来更大的可能性。在不断发展的技术领域，ACL Digital 始终走在前沿，提供顶级的半导体设计解决方案。在精度和效率至关重要的领域，ACL Digital 对卓越的承诺是塑造电力电子未来的指导力量。