DSO.ai与新思科技共同探讨人工智能驱动芯片设计发展趋势

DSO.ai自推出以来就占据了半导体行业的头条，并在2020年ASPENCORE全球电子成就奖中获得“最佳创新产品奖”。Designer Digest邀请部分创新者来到新思科技机器学习卓越中心(ML CoE)，共同探讨人工智能驱动芯片设计的发展趋势。

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什么是DSO.ai？为什么被认为是芯片设计技术的突破？

设计空间优化是利用最新的机器学习技术搜索大设计空间的一种新方法。DSO.ai的灵感来源于AlphaGo——，这是一款在2016年通过自学掌握了围棋玩法的计算机程序，打败了人类专家。

芯片设计也是一个潜在的解决空间，比Go游戏大几万亿倍。搜索这个巨大的空间是一项高度劳动密集型的工作，通常需要几周的时间才能完成，而且往往要依靠过去的经验和群体知识作为指导。DSO.ai引入了一种新的生成式优化模型，该模型利用强化学习(RL)技术独立搜索设计空间，寻找最优解。

——托马斯安德森博士

卓越机器学习中心负责人

新思科技

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从半导体公司的角度来看，DSO.ai有哪些不同？

我相信人工智能和大数据的出现为整个EDA行业提供了一个新的维度。历史上第一次，我们让数据生成算法，而不是相反。这种新模式给设计探索过程带来了很大的自主性。

本质上，这使得人工智能可以高效地与开发人员一起工作。DSO.ai充分探索芯片设计工作流程中的各种选择，同时大量影响较小的决策以高度自动化的方式做出。人工智能水平的生产力意味着整个团队可以提升其专业性，从而可以承接更多的项目，将流程拓展推向新的极限，缩短上市时间。

——Stelios迪亚曼提迪斯

人工智能产品总监

新思科技

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DSO.ai是芯片设计的“一键式”吗？

真正的能力还是掌握在开发者手里。DSO.ai不使用有限的手动搜索方法，而是自动执行搜索过程，由用户决定关注哪些空间。这从根本上改变了我们对芯片设计的看法。

未来的开发者将能够利用人工智能以更高的抽象层次和处理能力完成设计过程。开发者的角色将不再是安排和运行实验，而是引导人工智能技术关注哪些设计空间，最终根据经验确定要实现哪些目标。这样，开发人员可以花更多的时间分析特定的问题，并在预期的结果中做出更好的权衡。

乔沃尔顿医生——

产品工程总监

新思科技

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DSO.ai的典型应用有哪些？

DSO.ai可用于优化芯片设计工作流程的输入参数和选择，以满足特定项目的确切需求。该功能的第一个典型应用领域是优化设计步骤和基本工具设置。然而，它的作用远远不止于此。

开发人员可以使用DSO.ai在设计过程中搜索许多其他输入选项。例如，DSO.ai可以微调库单元以提供最佳频率或最低功率；采用现有方案，最小化芯片尺寸；确定工作电压有多高将实现功耗和性能之间的最佳平衡；探索定制时钟结构或配电网络的不同效果。

——马特菲利普

首席产品工程师

新思科技

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DSO.ai是否需要建设专门的数据中心？

这当然可能是使用大数据的一种方式，但我们认为这不是解决EDA问题的正确方式。相反，我们选择设计自己的算法，本质上可以执行更多的计算任务，但同时也可以在现有的EDA计算环境中有效运行。

这是一个迭代的完美过程。在设计进化过程的初期，有更多的选择可以探索，因此DSO.ai可以有效地进行更多的计算。随后，设计空间变得越来越小，计算带宽也相应减少。

另一个重要的方面是学习。DSO.ai会逐渐学习之前的设计版本。例如，当有新的网络列表时，DSO.ai不会从头开始，而是根据之前的设计，使用学习引擎来推断下一个动作。

—— Benoit Claudel博士

首席研发工程师

新思科技

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有一个大家一直感兴趣的问题。人工智能会取代开发者吗？

人工智能是一个新生事物，这个话题在很多行业都存在。就EDA而言，我想在Design Compiler出现的早期也有类似的讨论，比如它是如何通过引入RTL综合来促进电路设计模式的发展。

目前，我们似乎正处于类似的十字路口。尽管摩尔定律正在逐渐放缓，但技术飞跃正在刺激设计的巨大创新。就像20世纪80年代末的Design Compiler一样，我们的愿望是人工智能将推动我们的客户在未来30年开启半导体创新的新篇章。

——普拉内普拉卡什

研发总监

编辑：jq

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