AI能否超越人類(lèi)工程師而設計出更好的芯片？

Synopsys公司CEO Aart de Geus 在Hot Chip論壇主題演講中給我們分享了有關(guān)于A(yíng)I（人工智能）設計芯片等問(wèn)題，明確指出：由AI完全自主設計芯片，并且利用人工智能技術(shù)像“建筑師”那樣設計和優(yōu)化整個(gè)芯片是完全可行的。

Synopsys公司一直致力于在EDA工具中使用人工智能，并且早在去年Synopsys的旗艦級人工智能DSO.AI已經(jīng)部署到工具包中，DSO可以處理芯片設計中幾乎所有的任務(wù)，涉及到幾乎所有的物理層（layout等）設計，并且DSO本身就是為空間優(yōu)化而生，并且還在持續不斷的探索中。熟悉芯片設計的人都知道，空間優(yōu)化這項任務(wù)規模不容小覷，光是節點(diǎn)點(diǎn)位和線(xiàn)路路徑的空間位置優(yōu)化就可能達到10的90000次方量級，而中國象棋的搜索空間也才10的360次方左右。

想要實(shí)現如此復雜的空間搜索優(yōu)化，Synopsys采用了一種叫做“強化學(xué)習”的技術(shù)（不需要海量數據的深度學(xué)習技術(shù)），強化學(xué)習技術(shù)讓系統從零開(kāi)始,先隨機設計芯片，并且對每次設計進(jìn)行打分；隨著(zhù)時(shí)間的推移，不斷的設計并且打分，系統會(huì )自動(dòng)優(yōu)化其得分數，從而一遍遍強化自身，并且不用大量占用內存來(lái)讀取訓練數據。

然而客戶(hù)還可以更進(jìn)一步在Synopsys的強化學(xué)習算法上使用Google的搜索算法來(lái)獲取更好的結果，并且還具備從客戶(hù)先前錄制好的芯片中進(jìn)行學(xué)習的能力。De Geus在Hot Chip演講中舉例說(shuō)，某個(gè)客戶(hù)的CPU設計通過(guò)學(xué)習工程師的方案后AI強化學(xué)習設計出的在總功率上有9-13%的提升，在泄露功耗上有30%的縮減，而且其多層設計綜合設計的速度比最好的專(zhuān)家團隊還要快2-5倍。

 客戶(hù) CPU 設計的性能與功耗比較圖（黃點(diǎn)是工程師團隊，藍點(diǎn)代表設計未經(jīng)訓練的工具和紫點(diǎn)是由工具訓練的工具。由于經(jīng)過(guò)訓練的算法在最優(yōu)解上收斂得更快，所以紫色點(diǎn)更少）

對于Synopsys CEO De Geus EE times也進(jìn)行了專(zhuān)訪(fǎng)，并與之就AI設計芯片這一話(huà)題進(jìn)行了廣泛且深入的討論。

“我聽(tīng)說(shuō)過(guò)很多次，芯片設計要遵循摩爾定律。但是我們反過(guò)來(lái)看，制造技術(shù)的發(fā)展其實(shí)已經(jīng)跟上了設計的進(jìn)展，EDA和Synopsys讓以前的不可能變成可能。并且我們還看到了人工智能革命可能就在‘電子設計自動(dòng)化’黎明的前夜?！?/span>

“在許多方面，我們破解了設計師是如何設計的這一難題，我們掌握了其大門(mén)的密碼，并且進(jìn)行了不小的革新?；仡^看上個(gè)世紀80年代中期，Synopsys推出了設計自動(dòng)化軟件，可以完成某些設計師需要花費數周才能完成的任務(wù)，并且得到的結果更加出色?！薄爱斎?，很多人聽(tīng)了后都覺(jué)得難以置信，也有不少人擔憂(yōu)這會(huì )影響大家的工作，甚至丟了飯碗；但是更多的人會(huì )覺(jué)得如果利用這種優(yōu)勢我們能做的更多更好?！?/span>

像是DSO這樣的人工智能工具與傳統工具不同之處在于：其是從單個(gè)工具到整個(gè)設計流程的轉變----把不同工具融合為一體；而且Synopsys早在35年前就開(kāi)始著(zhù)手統一了，當然原來(lái)是合成統一的融合，而現在還加入了人工智能。Synopsys能幫助設計師們成為架構師，讓設計人員從提升自我，從更高的維度去思考問(wèn)題，從繁雜的事物中抽身出來(lái)解決更復雜的問(wèn)題。

對于客戶(hù)來(lái)說(shuō)，自然是希望獲得質(zhì)量、時(shí)間和成本之間的平衡，由于最新的芯片中會(huì )有全柵極晶體管、微處理器等全新的技術(shù)，其復雜度增加了數倍不止，并且功耗和散熱也是個(gè)令人頭疼的問(wèn)題。拋開(kāi)這些常見(jiàn)問(wèn)題，還有其他六個(gè)需求使得芯片設計最優(yōu)解這個(gè)問(wèn)題變得更加多維化，而這也恰恰是人工智能所擅長(cháng)的一點(diǎn)（多維因素交叉設計）。DSO·AI工具在優(yōu)化器件物理布局的同時(shí)，還可以對于芯片結構、時(shí)鐘體系以及應用軟件進(jìn)行優(yōu)化，舉例來(lái)說(shuō)，之前某個(gè)客戶(hù)單獨使用DSO優(yōu)化就帶來(lái)了5%功耗縮減，給AI訪(fǎng)問(wèn)并發(fā)時(shí)鐘的模塊加快了~13%，并且通過(guò)AI優(yōu)化軟件應用，平衡了芯片的工作負載峰值，從而是模塊總功率減少了10%，整個(gè)芯片功耗減少了25.6%之多。并且這一切的優(yōu)化都是由人工智能完成，不僅縮短了設計時(shí)間還取得了更好的設計結果。

人工智能優(yōu)化時(shí)鐘序列是個(gè)里程碑式的創(chuàng )舉，從原先優(yōu)化物理層面發(fā)展到了優(yōu)化通常只能由架構師才能動(dòng)的微架構領(lǐng)域；但是De Geus也表示，人類(lèi)不會(huì )完完全全的不干預，我們應該把AI看為一個(gè)自動(dòng)化的工具，一種更為先進(jìn)和智能的工具。

“要問(wèn)DSO最大的優(yōu)勢是什么，答案是：縮短時(shí)間。如果能用原先需要使用的時(shí)間的一半來(lái)完成整個(gè)工作，并且完成的結果還比之前時(shí)更好，那么對于芯片這種動(dòng)輒需要18-24個(gè)月的行業(yè)來(lái)說(shuō)，速度能加快一倍，那你的反應又會(huì )是什么呢？對于廠(chǎng)商來(lái)說(shuō)，ASSP/ASIC模型對于鬼片廠(chǎng)商更具吸引力?！?/span>

“當然有很多人會(huì )說(shuō)，這樣設計出的芯片是由軟件定義的，但是我們仔細想想，芯片設計其實(shí)是用最優(yōu)解來(lái)定義的，并且DSO還能做一些人類(lèi)不擅長(cháng)做的工作，例如聯(lián)通硬件來(lái)優(yōu)化軟件應用，并且最優(yōu)化的調整功耗?！?/span>

回到功耗改進(jìn)方面，我們不難發(fā)現25%的巨大提升不亞于前進(jìn)了一個(gè)或者兩個(gè)制程節點(diǎn)，等于是人工智能幫助人類(lèi)延長(cháng)了摩爾定律，又或者是目前節點(diǎn)還有很多的性能還沒(méi)有壓榨出呢？EE Times記者問(wèn)。

“當然是兩者都有，當你忽然意識到我們本可以做到這樣獲得如此程度的改進(jìn)，那我們還有必要去進(jìn)入一個(gè)新的節點(diǎn)嗎？當然追求性能極致的人會(huì )做出這樣的決定：去下一個(gè)節點(diǎn)使用DSO。”

不僅僅是持續推動(dòng)芯片設計行業(yè)的發(fā)展，人工智能工具還能讓更多的初創(chuàng )公司加入到芯片設計大軍中來(lái)，距離來(lái)說(shuō)：超級數據中心；超級計算機需要性能很強的芯片，往往都需要量身定制特殊芯片，而DSO的人工智能能夠大規模的進(jìn)行加速，并且設計出比設計師還好的芯片，這聽(tīng)起來(lái)蠻玄乎的，但是Synopsys的客戶(hù)比任何人都清楚，這其實(shí)就是事實(shí)。

也正如De Geus所說(shuō)，在人工智能能夠大面積鋪開(kāi)接管人類(lèi)主導的設計任務(wù)之前，設計師們必須學(xué)會(huì )信任人工智能工具。如果我們能在一半的時(shí)間完成一件時(shí)間，那么理論上我們可以完成原先兩倍的任務(wù)，并且我們能在一半的時(shí)間內完成一件事，并且還完成的更好，我們既有理由從繁雜的事物中抽身出來(lái)，轉而專(zhuān)注于更高一級的事情?？偠灾?，人工智能將對人類(lèi)的未來(lái)的20年內產(chǎn)生巨大的影響。

責編：我的果果超可愛(ài)

編譯自：Can AI Design a Better Chip Than a Human?    --EE times