目標(biāo) 5 年內(nèi) AI 完全自主設(shè)計(jì)芯片，英偉達(dá)谷歌 NYU 齊上陣

用生產(chǎn)式 AI 加速芯片設(shè)計(jì)，將會(huì)成為半導(dǎo)體行業(yè)基操。

在過去的?年?，算力巨頭英偉達(dá)、芯?設(shè)計(jì)公司 Synopsys、Cadence Design Systems，以及學(xué)術(shù)界開發(fā)人員都進(jìn)行了諸多的嘗試。

它們分別開發(fā)出一款 AI 工具 ——

旨在通過?動(dòng)編寫硬件代碼和驗(yàn)證代碼，加快?程師的?作速度，并通過總結(jié)筆記和狀態(tài)更新來幫助?型設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)協(xié)同?作。

讓 AI 參與芯片設(shè)計(jì)，全都是因 2023 年人工智能熱潮掀起，專用 AI 芯片的供應(yīng)一直處于緊張狀態(tài)。

與此同時(shí)，摩爾定律（即芯片中的晶體管數(shù)量大約每兩年翻?番）的預(yù)言終結(jié)，也促使許多公司開始探索全新的芯片架構(gòu)，以生產(chǎn)更多專用芯片。

專家表示，美國沒有足夠的?程師能夠?yàn)?AI 以及自動(dòng)駕駛汽車和??機(jī)等特定應(yīng)用設(shè)計(jì)這些先進(jìn)的芯片，而當(dāng)前這些應(yīng)?的需求都在不斷增長。

英偉達(dá) ChipNeMo，專供 AI 芯設(shè)計(jì)

英偉達(dá)應(yīng)用深度學(xué)習(xí)研究的副總裁 Bryan Catanzaro 表示，

由于 GPU 能夠同時(shí)處理成千上萬的任務(wù)，因此需要近千人來制造，?且每個(gè)人都必須了解設(shè)計(jì)的各個(gè)部分是如何協(xié)同?作的，同時(shí)還要不斷改進(jìn)。

對此，英偉達(dá)團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種全新定制化大模型 ChipNeMo，能夠執(zhí)行諸如回答有關(guān) GPU 架構(gòu)的問題，或生成芯片設(shè)計(jì)語言代碼等任務(wù)。

研究人員在開源 Llama 2 模型的基礎(chǔ)上，對這款 AI 系統(tǒng)進(jìn)行了訓(xùn)練。與此同時(shí)，該 AI 系統(tǒng)也是為了與 Synopsys 等現(xiàn)有設(shè)計(jì)?動(dòng)化?具配合使?。

英偉達(dá)的內(nèi)部工程師使用 ChipNeMo 一年以來，Catanzaro 稱，他們發(fā)現(xiàn)該系統(tǒng)在培訓(xùn)初級工程師、總結(jié) 100 個(gè)不同團(tuán)隊(duì)的筆記、狀態(tài)更新方面非常有用。

谷歌、芯片設(shè)計(jì) AI 公司上陣

對于谷歌 DeepMind，他們也開發(fā)了?套 AI 系統(tǒng)來改進(jìn)邏輯合成。

這是芯片設(shè)計(jì)的?個(gè)階段，包括將電路行為描述轉(zhuǎn)化為實(shí)際電路。谷歌表示，這些技術(shù)可能會(huì)被用于改進(jìn)自己的定制人工智能芯?，即「張量處理單元」（TPU）。

另外，芯片設(shè)計(jì)公司 Synopsys 去年發(fā)布了一款 AI 工具 —— 名為 Synopsys.ai Copilot。這是與微軟合作通過 OpenAI 的大模型開發(fā)的工具，旨在幫助工程師們開展合作。

該公司表示，微軟的內(nèi)部硅團(tuán)隊(duì)正在使用該工具來支持其工程需求。這款 AI 工具可以回答有關(guān)如何使?公司設(shè)計(jì)?具的問題，并能創(chuàng)建工作流程腳本。

它還可以生成 RTL（一種芯片設(shè)計(jì)語言，用于規(guī)范芯片架構(gòu)），只需用簡單的英語進(jìn)行對話即可。

學(xué)術(shù)界研究爆發(fā)

在學(xué)術(shù)界，也有諸多研究朝著這個(gè)方向開展。包括紐約大學(xué)在內(nèi)多所大學(xué)進(jìn)行的研究，致力于發(fā)現(xiàn)確定生成式 AI 加速芯片設(shè)計(jì)的其他方法。

其中一些研究得到了 Synopsys，以及芯片巨頭高通等公司的資助。

紐約大學(xué)坦登工程學(xué)院的?個(gè)團(tuán)隊(duì)通過與 ChatGPT 對話，在大學(xué)?個(gè)月的時(shí)間里設(shè)計(jì)出了?款芯片。

這項(xiàng)技術(shù)被稱為「Chip Chat」，研究人員只需與 ChatGPT 對話，就能自動(dòng)編寫描述芯片功能的芯片設(shè)計(jì)語言 Verilog。

紐約大學(xué)坦登工程學(xué)院電氣與計(jì)算機(jī)工程研究所副教授 Siddharth Garg 表示，「通過使用與 ChatGPT 相關(guān)的 AI 系統(tǒng)，研究人員希望將硬件設(shè)計(jì)時(shí)間加速到?個(gè)?或更短的時(shí)間」。

通常來說，設(shè)計(jì)一款最復(fù)雜的微芯?，可能需要耗費(fèi)長達(dá)半年，甚至更長的時(shí)間。

但這些 AI 工具并非，無所不能。

得克薩斯大學(xué)奧斯汀分校電氣與計(jì)算機(jī)工程學(xué)教授 David Pan 說，目前，這些工具主要用于培訓(xùn)年輕的芯片設(shè)計(jì)師、編寫硬件語言和報(bào)告錯(cuò)誤等方面。

目前的工具還有其他局限性。工程師必須仔細(xì)驗(yàn)證 AI 生成的輸出結(jié)果，而且目前還沒有?種解決方案可以自動(dòng)完成從設(shè)計(jì)到驗(yàn)證、實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)的晶體管以及檢查設(shè)計(jì)的電氣特性等整個(gè)芯片設(shè)計(jì)流程。

Synopsys 公司的 Krishnamoorthy 估計(jì)，利用生成式 AI 自主創(chuàng)建功能芯片的能力大約還需要 5 年時(shí)間。

參考資料：

• https://www.businessinsider.com/nvidia-uses-ai-to-produce-its-ai-chips-faster-2024-2

• https://www.wsj.com/articles/designing-chips-is-getting-harder-these-engineers-say-chatbots-and-ai-can-help-092b4c49

本文來自微信公眾號：新智元 （ID：AI_era）

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