AI芯片设计：10倍提速，2纳米，成本骤降！

当芯片设计驶入人工智能的快车道，一场深刻的变革正在悄然发生。在如今这个科技飞速发展的时代，芯片作为数字世界的基石，其复杂性与日俱增。尤其是在人工智能技术蓬勃兴起的背景下，如何在现有的系统级芯片（SoC）平台上，高效集成各种专用加速器——无论是视频处理、音频编码，还是至关重要的人工智能计算模块——并实现功耗、性能、面积（PPA）的最优化，已成为摆在所有芯片设计师面前的巨大挑战。传统的芯片设计流程正面临着效率瓶颈，而人工智能技术的融入，无疑为破解这一难题带来了全新的视角和强大的动力。

我们常常会发现，企业并不总是需要从零开始设计一个全新的SoC。更多时候，是在一个已经具备竞争力的成熟平台上，寻求进一步的升级与优化，比如植入一颗更高效的AI处理器。这就像给一辆性能卓越的汽车，加装一套更加智能、响应更迅速的辅助驾驶系统，不仅要让其运行速度更快、处理能力更强，还要确保其能耗更低、集成度更高。如何巧妙地划分软件与硬件的功能边界，如何对PPA指标进行精细化的调优，正是芯片架构探索的核心所在。AI的赋能，使得工程师们能够以前所未有的规模运行设计实验，通过海量的训练数据，精准地找到满足严苛需求的最优架构方案。

然而，将AI技术应用于芯片架构设计并非易事，它面临着一系列独特的挑战。在芯片设计的后端，比如物理布局和布线优化等领域，强化学习方法已经取得了显著成效。例如，在针对多物理场分析的优化过程中，强化学习即便在稀疏的样本集下，也能够有效地优化诸如热管理等复杂参数，这充分证明了其在解决复杂工程问题上的巨大潜力。这些成功案例为AI在更广阔的设计领域应用奠定了基础。

但当我们将目光转向芯片架构设计这一前端环节时，会发现情况要复杂得多。一个AI加速器或者一个MPEG视频编解码器，其内部架构可能有数千种甚至上万种组合方式。设计空间是如此庞大且多样化，以至于强化学习需要更密集、更细致的采样才能有效探索并找到最优解。传统的参数扫描方法，由于其耗时巨大、资源消耗多，早已无法适应现代芯片设计的快节奏需求。强化学习通过从初始样本状态出发，沿着最大化“奖励函数”的路径不断迭代优化，这一过程可能需要运行数百甚至数千次样本测试。这就对成本函数的计算提出了极其严苛的要求：它必须足够快速，以支持海量迭代；同时，又不能牺牲太多精度，要能与最终生产级的分析结果高度关联。如果一个优化方法计算速度再快，但其结果与实际生产存在巨大偏差，那么这种快速优化也便失去了其应有的意义。

在实际的芯片设计流程中，我们所考虑的架构设计通常从软件模型开始，比如使用MATLAB等工具进行建模，以便针对实际的应用负载进行快速的原型验证。随后，这些高层次的设计概念会被逐步映射到硬件领域，工程师们会使用C++、System C，或者行为级SystemVerilog等语言进行描述，为硬件探索做准备。紧接着，通过高层次综合（High-Level Synthesis，简称HLS）技术，这些高层次描述将被自动转换为可实现的功能性RTL（寄存器传输级）代码。从RTL代码开始，设计进入到物理综合和更深层次的物理实现阶段。在这个过程中，成本（如面积、功耗、时序等）数据会被不断反馈给强化学习系统，指导其进行下一轮的优化迭代。值得注意的是，成本函数需要在HLS之后以及物理实现之后分别进行计算，以确保反馈数据的准确性和可靠性，从而让强化学习能够真正有效地推动芯片架构的持续优化。

在芯片设计领域面临重重挑战之际，两大创新力量——Rise DA和Precision Innovations公司的携手合作，正为整个行业注入新的活力。

高层次综合（HLS）技术，作为连接软件与硬件设计之间的关键桥梁，其重要性不言而喻。它使得工程师能够用更贴近软件编程的语言来描述复杂的硬件功能，从而大大加速了设计进程。Rise DA公司，正是HLS领域的佼佼者。新媒网跨境获悉，该公司宣称其HLS工具在速度上比市场上的同类工具快了惊人的10倍，这无疑为追求极致效率的芯片设计团队带来了福音。更令人印象深刻的是，Rise DA工具综合后的设计结果，与客户经过后期物理综合的实际结果相比，在大多数情况下其相关性可以达到10%以内。这种高精度，得益于其内置的、对关键路径RTL综合的深刻洞察能力，能够确保从高层次抽象到具体硬件实现的质量。值得一提的是，Rise DA的解决方案具有极强的兼容性，能够无缝支持市面上任何RTL综合和实现工具，这让其在复杂的芯片设计生态系统中占据了有利地位。

而Precision Innovations公司的加入，则为芯片设计的后端实现评估带来了革命性的提速。他们通过深度整合由加州大学圣迭戈分校（UCSD）开发的开源平台OpenROAD，实现了这一突破。Precision公司将自己定位为OpenROAD生态系统中的“红帽”或“SUSE”，这寓意着他们不仅是开源技术的积极贡献者，更是将其商业化、产品化，为广大用户提供专业支持和服务的关键力量。正如Linux操作系统通过开源模式颠覆了软件世界，OpenROAD也正以开放创新的姿态，为芯片物理设计领域带来类似的变革。

Precision公司公布的数据令人信服：他们的解决方案在芯片面积评估上能够达到5%的超高精度，在时序评估上也能保持在20%的精度范围内。这些令人瞩目的成果，已经通过多项实际项目得到了验证，包括在12纳米工艺节点下的流片成果，以及对最先进的2纳米工艺节点进行准确评估的能力。更为突出的是，Precision公司的解决方案在吞吐量方面，比传统的专有工具快4到20倍，极大地缩短了设计迭代周期，提升了整体设计效率。

谈到设计相关性，Rise DA联合创始人艾伦·克林克（Allan Klinck）与Precision公司首席执行官汤姆·斯派鲁（Tom Spyrou）在一次交流中共同指出，在许多情况下，Rise DA能够在性能上实现仅几个百分点的相关性，这得益于他们能够对架构映射进行精细化管理，而无需采用任何“投机取巧”的设计手段，例如添加额外的“作弊单元”来勉强达到性能指标。这并不令人意外，因为在当今的芯片设计中，产品的最终性能在很大程度上，已经由其核心架构的优劣所决定。汤姆还进一步强调，即使在2-3纳米这样极其先进的工艺节点，他们的解决方案在不同工艺设计套件（PDK）之间也没有表现出显著的性能差异，这说明了其技术的普适性和鲁棒性。尽管，在某些情况下，Rise DA在面积相关性上可能会因为存储器大小等外部因素的影响而表现出更大的波动性，但这并不影响其在性能和整体优化方面的卓越表现。

更值得业界关注的是，这两家创新企业还共同推出了一种极具前瞻性的许可模式。他们的许可费用是基于用户数量和设计模块数量来计算的，而非传统上基于并行运行的任务数量。这意味着，设计师们可以根据实际需求，运行任意数量的并行任务，这对于需要进行海量迭代学习和大规模探索的AI驱动设计应用而言，无疑是巨大的福音。这种创新的许可模式极大地降低了AI驱动设计探索的成本门槛和技术限制，为芯片行业的加速创新提供了前所未有的自由度与便利。它鼓励设计师们大胆尝试、快速迭代，从而发现更多突破性的芯片架构解决方案，推动整个行业向更智能、更高效的未来迈进。

在芯片设计的自动化未来中，智能设计代理（Agentic support）正扮演着越来越重要的角色。艾伦·克林克（Rise DA联合创始人）在一次分享中进一步阐述道，强化学习的强大能力是通过一个“代理”来实现的。这个代理，可以被理解为一个高度智能化的软件实体，它能够通过与设计环境的持续交互，进行学习、推理，并不断优化其决策过程。这就像一位不知疲倦的数字设计师，通过反复试验和自我纠正，逐渐掌握设计艺术的精髓。

更令人兴奋的是，Rise DA和Precision Innovations还共同提供了一个创新的“设计代理”。这个智能代理能够从工程师们提出的设计要求提示开始，自动调用Rise DA的HLS工具，快速综合出一个未经时序优化的设计方案。随后，工程师可以与这个初步设计进行交互，对其进行精细化的调整和优化。这个经过初步生成和优化后的设计，不仅可以直接作为输入，喂给专门用于PPA优化的设计空间探索代理，让其进行更深层次、更全面的性能、功耗、面积优化，也可以根据具体项目需求，直接投入到后续的实现流程中。这种从高层次概念到初步硬件实现的自动化跳跃，极大地缩短了设计初期耗费的时间和精力。

新媒网跨境预测，这种智能设计代理代表了芯片设计领域的未来发展方向。它巧妙地将Rise DA在高层次综合领域的领先技术，与Precision Innovations基于OpenROAD项目提供的、经过严格验证的RTL到物理版图（RTL2GDS）的开源解决方案相结合。再辅以对AI学习应用极为友好的许可模式，这无疑是芯片设计自动化领域的一次具有里程碑意义的创造性飞跃。它不仅能够大幅缩短芯片产品的开发周期，降低传统设计流程中的高昂成本和复杂性，还能有效降低先进芯片设计的技术门槛，让更多的创新想法得以快速地从概念变为现实。

这项前沿技术的发展，离不开产业链上下游的紧密合作与技术融合。我们鼓励业界同仁持续关注Rise DA、Precision Innovations以及OpenROAD项目在各自领域的最新进展。值得一提的是，Rise DA和Precision公司已经计划在2026年2月联合举办一场线上研讨会，届时将向全球分享更多关于AI在芯片架构探索中的前沿信息和实践经验。OpenROAD项目最初由现在Precision Innovations公司的核心团队，在获得美国国防高级研究计划局（DARPA）和加州大学圣迭戈分校（UCSD）的资助下成功开发。时至今日，他们仍在积极地为OpenROAD项目的持续演进和技术贡献着力量，充分展现了开源精神在推动高端科技领域创新发展中的强大生命力与深远影响力。这种开放合作、共享共赢的模式，必将加速整个半导体产业的迭代升级，共同迎接一个更加智能、高效的“芯”未来。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-chip-design-10x-speed-2nm-cost-cut.html