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计算机芯片的设计者必须考虑很多事情，比如时钟树

芯片设计师的主要工具制造商之一Cadence Design Systems的高级产品管理团队总监Kam Kittrell在通过Zoom接受ZDNet采访时说：“无论何时你进入时钟树，这都是非常困难的一步。”，一个新发布的软件程序，旨在通过使用机器学习来帮助芯片设计人员自动化所涉及的一些步骤。

大脑是Cadence销售的工具链的一部分，正如Kittrell所说，该工具链从一种非常高级的语言“一直到最后一个通孔和导线”，即芯片的各个部分。正如他所指出的，这就像一条由数百个步骤组成的汽车装配线，而大脑在装配线中插入了一个新的部分，它接管了设计师的一些手工工作，并通过机器学习程序将其自动化

Cadence声称，大脑可以将人类芯片设计师的生产力提高一个数量级，同时也可以将芯片质量的三个主要指标——性能、电源效率和正方形面积的紧凑程度——提高20%。这三个指标通常被称为“PPA”、功率、性能和面积

大脑在AWS和其他云平台上运行，但也可以在本地运行。

此外：谷歌的深度学习在人工智能芯片中找到了一条关键路径

该工具的推动力是芯片复杂性正在加速，同时芯片制造面临着未来更具挑战性的物理约束摩尔定律在原子尺度附近的崩溃

“几年前，是手机推动了芯片设计，然后出现了云技术，再加上5G，人工智能，”Kitrell总结了需要集成到芯片上的技术的发展历程汽车制造商表示，他们需要5G和人工智能，而芯片的设计越来越难。”

随着苹果、英特尔和其他公司正在设计的部件中的晶体管尺寸缩小到一米的30亿分之一，而将数十亿个这样的晶体管封装在一个面积可能只有几平方毫米的区域内，根据PPA的要求，在单个部件中满足所有AI和5G功能，这是令人望而生畏的。

Kittrell说：“我们有多个载体聚集在一起，随着我们进入更深层次的技术节点，这变得越来越困难。”

Kittrell说，大脑工作的秘密在于工具链已经“非常算法化”。工程师们已经习惯于通过多变量计算来获得最佳解决方案。”这些都是很难解决的数学密集型问题。”

要尝试解决这些问题的不同方法，程序员需要进行实验

“你拿一个网络列表的10亿个实例，”机器对组成电路的部件的描述，“它们都连接在一起，”优化问题是“为了缩短连接距离，你把它们放在哪里，如何用五层金属将它们连接起来，”他说

Kittrell说，最好的程序员可以随时运行三到五个实验。大脑可以同时运行50到100次。

“你给它一个向量，你关心什么，”Kitrell解释道，从PPA中可以看出。大脑“可以快速找到解决方案的好方法”。工程师可以保持一个变量不变，比如芯片面积，并让大脑用其他指标进行实验。在实验结束时，大脑将重放实验以显示优化中的每一步，工程师可以使用该步骤链上的任何点作为新优化的起点。

优化也可以保存，这样，客户就可以积累一个优化库，然后将其作为未来工作的基础

Cadence的客户，如生产工业和汽车芯片的日本瑞萨公司，以及三星的合同芯片制造部门，都表示，Cerburus帮助提高了他们芯片的PPA和工程师的生产率。

制造Cerburus的勇气就是所谓的强化学习。然而，基特雷尔拒绝具体说明RL方法的细节。”我们没有透露太多的细节，除了它是具有强化学习能力的ML，”他说，并指出芯片设计中的人工智能领域“目前是一个高度竞争的领域。”

Cadence显然积累了大量关于芯片设计过程的具体知识，这可以用来通知RL。

这就引出了时钟树。

如果你不知道的话，时钟树是一种方式，计算机芯片的基本鼓拍，维持操作节奏的振荡时钟信号，分布在芯片的电路中

问题在于，制作一个好的时钟树并不是一件可以单独完成的事情。理想情况下，它可以与许多其他变量结合，以一种整体的方式解决PPA问题。”很难得到一个好的时钟树，但你不只是希望最终得到最好的结果，”基特雷尔解释说

在大脑的RL的帮助下，时钟频率可以变成一个变量，使最好的芯片成为可能。

大脑使用的RL模型通常不会事先以特定的方式进行训练，因为“我预先训练过的任何东西都可能像水晶花瓶一样，放一个芯片进去，整个东西就毁了，“考虑到大量的变量，Kitrell解释道。”因此，我们的要求是，即使不经过培训，我们也应该能够快速找到解决方案。”

此外：谷歌同时利用人工智能将计算机芯片的设计游戏化，以前的实验结果可以适应一组新的变量

当被问及大脑有多少是由内部设计的时，Kitrell观察到，“当然，我们站在许多优秀技术的肩膀上，”他解释说，大量现成的开源软件可以用来构建，这意味着“我们在五、六年前不会想到这个。”，Cadence正在申请大脑计划的专利，并投资于其持续发展。

询问该计划是否将取代人类发明，Kitrell说，仍然有想象甚至不存在的可能性的空间。

你可能听说过谷歌最近利用深度学习来解决提出一个好的电路布局平面图的问题。Kitrell认识这项工作的作者，他认为谷歌的工作是一种“灵感”，但预测它不会取代使用工具的人类工程师

“现在对工程师的需求已经达到了极限，”基特雷尔说，“我们将使人们能够与他们现在拥有的工程师一起完成工作，而不是让任何人陷入困境。”

他补充道，“我们很乐意与谷歌的同行们进行对比。”

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2023-03-22 10:04:39