AMD蘇姿豐霸氣官宣 「AI設計師」引領芯片新紀元？

　　在2023世界人工智能大會上，美國超威半導體公司（AMD）董事會主席兼首席執行官蘇姿豐表示，未來*會有人工智能主導的芯片設計師這樣的設定，對下一代來說，跨學科可能是所有工作最需要關注的事情。

　　比如僅僅硬件深度設計的專家是不夠的，你必須真正了解硬件是如何與軟件和算法結合在一起，因為這將有助于更好的設計硬件，那些能夠真正跨越端到端、能夠去思考系統的使用方式、去思考客戶的部署方式、以及應用會是什么樣子的工程師，才能有更好地設計產品的基礎。

　　一、AI和設計結合

　　早在2021年，楷登電子(美國 Cadence 公司)宣布推出*創新的基于機器學習 (ML)的設計工具Cerebrus，擴展數字芯片設計流程并使之自動化，讓客戶能夠高效達成要求嚴苛的芯片設計目標。Cadence數字與簽核事業部產品工程資深群總監劉淼表示，Cerebrus是完全基于機器學習人工智能引擎的一款EDA工具，可以實現數字芯片自動化和規模化。

　　據官方介紹，Cerebrus采用獨特的機器學習 ML 技術，推動 Cadence RTL-to-signoff 實現流程，提供高達 10 倍的生產力，將設計實現 的 PPA (Power, Performance, Area即功耗、性能、面積三個評價芯片的最重要標準的縮寫) 結果提高 20%。

　　Cerebrus概念圖，圖源：百度

　　二、中科院團隊用AI設計了一顆CPU

　　今年六月底，來自中科院的團隊在預印本平臺arxiv上發表了重磅論文《Pushing the Limits of Machine Design：Automated CPU Design with AI》(機器設計新突破：使用人工智能自動設計CPU)，其中使用了人工智能的方法，團隊使用了該訓練集在5小時內完成了算法的訓練，并且把生成的BSD(Binary Speculation Diagram)送入EDA軟件中進行綜合，在經過FPGA驗證后進行了流片，最后CPU芯片能跑在300MHz時鐘頻率并且能成功運行Linux和Dhrystone。

　　三、行家發聲

　　英偉達創始人兼首席執行官黃仁勛強調了英偉達加速計算和AI解決方案在芯片制造中的潛力，他認為芯片制造是加速計算和AI計算的“理想應用”。

　　另一芯片巨頭AMD首席技術官Mark Papermaster也透露，目前AMD在半導體設計、測試與驗證階段均已開始應用AI，未來計劃在芯片設計領域更廣泛地使用生成式AI。同時，AMD已在試驗GitHub Copilot（由GitHub和OpenAI合作開發的代碼生成算法），并研究如何更好地部署這一AI助手。

　　日本半導體企業Rapidus社長小池淳義表示，將引進人工智能和自動化技術，以約500名技術人員確立量產工序。公司已有人才、設備、技術齊備的頭緒，預計2027年啟動量產。