從算法到硬件以最高效率實(shí)現機器學(xué)習的AI應用

半導體產(chǎn)業(yè)在自動(dòng)駕駛汽車(chē)、智能手機、智能穿戴、通信、物聯(lián)網(wǎng)等新興領(lǐng)域的驅動(dòng)下迎來(lái)了新一輪發(fā)展高潮，但同時(shí)其復雜度、性能、功率等挑戰是巨大的，過(guò)去將近十年，核心CPU的運算速度和功耗已經(jīng)達到極致，滿(mǎn)足特定領(lǐng)域硬件加速的需求迫在眉睫，Mentor全球副總裁兼亞太區總裁Danny Perng指出，尤其是在機器學(xué)習以及人工智能領(lǐng)域，需要利用新的設計方法和設計工具加速芯片設計。

Mentor全球副總裁兼亞太區總裁Danny Perng

半導體行業(yè)被冷落多年后重新成為投資界的寵兒，數據顯示，2017年資本行業(yè)開(kāi)始加大對半導體產(chǎn)業(yè)的投資，特別是在2018年達到了有史以來(lái)投資高點(diǎn)，其中相當大一部分投資聚集在人工智能和機器學(xué)習領(lǐng)域，據相關(guān)預測，在2025年有望達到5萬(wàn)億美元的規模市場(chǎng)。Danny Perng指出AI不是一個(gè)新事物，特別是現在汽車(chē)的復雜度上升到新的數量級，促使系統公司加入數字孿生技術(shù)，在從系統到芯片到軟件的過(guò)程中找到解決難題的答案。

絕大部分應用都與人工智能息息相關(guān)，實(shí)際上人工智能就是模仿人的大腦，需要強大的存儲基礎，把訓練經(jīng)驗積累起來(lái)快速運算做出決策。Danny Perng表示，根據不同的硬件架構有不同的考量，要在算法中做到最優(yōu)化的方法之一是利用HLS（高階綜合工具）將人工智能、機器學(xué)習等技術(shù)融合在一起生成高效RTL代碼以加速ASIC的設計，在復雜多變的算法中加快高性能且低功耗的設計過(guò)程。

Danny Perng進(jìn)一步解釋道，HLS基于高階綜合設計方法學(xué)，將設計層次抽象到算法級，將設計的低值且復雜的 領(lǐng)域交給工具自動(dòng)完成，使設計人員能夠將更多的時(shí)間應用在算法設計、優(yōu)化、架構探索等高價(jià)值領(lǐng)域，提高設計效率，專(zhuān)注產(chǎn)品質(zhì)量的提升。他表示，希望通過(guò)EDA設計工具，免去設計工程師的基本的、簡(jiǎn)單的工作，將精力注入更深層次問(wèn)題的解決，尋找到更有效率更加創(chuàng )新性的東西，這也是應對半導體行業(yè)人才短缺的問(wèn)題之一。

EDA工具解決的很多問(wèn)題沒(méi)有精準的模型，以往傳統的算法會(huì )帶來(lái)各種各樣的問(wèn)題，而用人工智能和機器學(xué)習的方式去解決，會(huì )產(chǎn)生比較好的結果。Danny Perng例舉了英偉達和谷歌的案例，利用Mentor HLS設計，將設計效率提高50%的同時(shí)，英偉達減少了80%的驗證成本；谷歌驗證RTL代碼的時(shí)間縮短兩倍，驗證的速度加快500倍，并且99%的錯誤都可以在C仿真階段暴露出來(lái)。

Mentor認為系統和IC是要并重的，現在除了設計公司，更多系統公司、供應商加入到芯片設計的領(lǐng)域中來(lái)，系統公司們非常清楚自己的應用場(chǎng)景，專(zhuān)注在特色上下功夫，而每一家的專(zhuān)注點(diǎn)又不一樣，一來(lái)芯片供應商不夠充分了解自身需求的芯片，二來(lái)也不會(huì )專(zhuān)門(mén)為其需求設計一款芯片，這促使系統公司們轉而利用EDA廠(chǎng)商提供的設計工具來(lái)自己設計芯片，特斯拉就是一個(gè)很好的例子。Danny Perng分析，為應對市場(chǎng)的快速需求，特斯拉開(kāi)始自己設計計算機芯片，將處理速度提高10倍的同時(shí)大幅降低功耗，以進(jìn)一步實(shí)現自動(dòng)駕駛技術(shù)。其厲害之處就在于他的算法，因為他們知道需要什么東西，在他們的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域他們是最牛的，所以可以寫(xiě)出最好的算法。

據悉，為了不斷實(shí)現設計工具的升級與創(chuàng )新，Mentor還在業(yè)務(wù)中引入了人工智能和機器學(xué)習等新技術(shù)、新應用，利用工具Caliber能夠提升后端DFM良率并且做出分析，在實(shí)現加快開(kāi)發(fā)速度的同時(shí)可減少仿真次數。Danny表示，通過(guò)近幾年大力度的投入Mentor在Machine Learning領(lǐng)域真正能夠幫到客戶(hù)開(kāi)發(fā)其理想產(chǎn)品。

確確實(shí)實(shí)，人工智能、機器學(xué)習等技術(shù)正在改變EDA設計工具，它將為整個(gè)EDA設計的發(fā)展帶來(lái)更多新的機會(huì )和可能性。Danny 稱(chēng)，眼下CPU的運算速度和功耗已經(jīng)達到了極致，西門(mén)子也是結合系統加上Mentor的 EDA直到IC實(shí)現Digital Twin，就是把西門(mén)子最強的建模（Modeling）外接的訊號接入進(jìn)來(lái)不用再做出芯片，而是把算法集成（Algorithm Integrated）做到最佳，最終要達到最高效率實(shí)現Machine Learning或者AI應用。