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AI與機器學習協助晶片設計,成為半導體克服摩爾定律關鍵之一

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科技產業資訊室 (iKnow) - Kyle 發表於 2021年5月31日

圖、AI與機器學習協助晶片設計,成為半導體克服摩爾定律
 
如何突破摩爾定律對半導體設計限制,這一直是許多公司面臨挑戰。Synopsys公司表示,隨著他們開發出的先進AI設計自動化工具,未來全球新型晶片與處理器的開發及創新活動將得以繼續。

如今,晶片製造商面臨的挑戰絕不止是向晶片當中放進更多電晶體,同時還需要應對快速提升的系統複雜性。因此,進入後摩爾時代,如果採用AI與機器學習的方式改變晶片設計,才有機會推動半導體產業繼續前進。

半導體產業期望,從雲端到邊緣的AI運算可以再提升1000倍以上。如果產業界採用傳統方式將面臨研發時間過長,且成本過高的問題,如果能夠引進AI工具,就能以更快且成本更低的方式建構更強大的晶片,這絕對是改變遊戲規則的重大突破。

Synopsys公司就展示了一項案例,一位工程師在透過AI工具的協助下,短短幾周就解決了以往整個設計團隊需要幾個月才能解決的問題。

其實,輝達和英特爾等半導體巨頭已經開始使用AI來協助晶片設計一段時間了,所以Synopsys這一戰略並非是創新的。但是對於其他IC設計公司,尤其是新創公司來說,Synopsys的DSO.ai(Design Space Optimization AI)工具將能夠縮短與這些大廠的差距,也給市場帶來新的競爭,這絕對有助於晶片設計的發展。

從人才培育的觀點來看,全球半導體工程師的數量要在短時間內快速增加是不可能的任務。畢竟,這類人才培養週期非常長、且成為設計人才的比例極低。因此,使用AI工具彌合人才不足的問題,是目前半導體發展可以選擇的一條道路。

截至目前為止,AI已經不再是炒作的話題。其已經從手機應用中的美顏濾鏡到個性化推薦引擎、從自動駕駛汽車到大數據分析,都隨處可見。現在絕對是從最原始的IC設計開始採用AI技術的時刻。未來幾年人們將可以看到透過AI協助設計的晶片,給手機、穿戴式裝置甚至其他新興領域帶來更多創新與性能提升。

總之,摩爾定律的半導體時代,的確讓處理器達到令人難以置信的規模,但是隨著晶片複雜性提升,最終採用AI協助IC設計將成為趨勢。這一改變將讓市場進入全面提升智慧化的時代,也能換取更多經濟價值。如果半導體能夠在短時間,透過AI克服系統複雜度,這將給科技進步再一次帶來成長新動力。(738字)


參考資料:
Chips Designed By AI Are The Future Of Semiconductor Evolution Beyond Moore's Law. Forbes, 2021/5/25
 
 
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