當(dāng)掌舵者們齊聚一堂,交流想法,探討未來的可能性,不同的觀點相互碰撞,新的創(chuàng)意和解決方案便由此誕生,為整個行業(yè)掀起變革。
在今年于美國硅谷舉辦的 CadenceLIVE Silicon Valley 2023 用戶大會的生成式 AI 小組討論會上,幾位與會者便借此機(jī)會暢所欲言,碰撞出了思想的火花。此次小組討論共分為四個部分,本文是該系列文章中的第二篇。
在本系列第一篇文章《一場產(chǎn)品開發(fā)和用戶體驗的雙重變革》中,我們介紹了小組討論中各方的觀點:將生成式 AI 功能集成到 EDA 工具中將如何革新芯片設(shè)計。
對此,來自 TECHnalysis Research 的主持人 Bob O’Donnell 指出:
“如果ChatGPT 在某處產(chǎn)生了‘幻覺(Hallucination)’,也許再人工檢查一遍就萬事大吉。但若 ChatGPT 對一個電路的組成要素產(chǎn)生了幻覺,問題就大了?!?/p>
基于此,Bob 提出了第二個問題 :
“生成式 AI 能夠處理哪些可能的錯誤,這將對芯片開發(fā)有何影響?”
以下為小組各方代表的回答總結(jié)。
1. AI的應(yīng)用與概率有關(guān)
Cadence 公司
我們認(rèn)為這依舊屬于概率 (Probability) 的問題。AI 在很多情況下能夠顯著提升生產(chǎn)力。例如,AI 可以優(yōu)化布局布線工具的設(shè)置,改善功率、性能和面積 (PPA),但不建議用它進(jìn)行邏輯門綜合,因為 AI 沒辦法實現(xiàn)高達(dá)90%的準(zhǔn)確度。另一個用例是,AI 還可以輔助分析錯誤的根本原因。總的來說,AI 在入門級應(yīng)用的適用范圍很廣。
另外,IP 這一點值得深入討論。在訓(xùn)練模型上,使用公開可用的數(shù)據(jù),還是某個 IP 的專有知識或數(shù)據(jù)觀點,這二者有很大的區(qū)別。有兩個方面需要考慮。首先,可以提供經(jīng)過部分或初級訓(xùn)練的技術(shù),讓客戶根據(jù)自己的需求和專有信息,進(jìn)一步訓(xùn)練。這種方法可以讓客戶掌握訓(xùn)練知識,有效滿足他們的特定用例和操作需求。
數(shù)據(jù)依靠工具的運行逐漸積累,Cadence 目前將數(shù)據(jù)匯總在 AI 驅(qū)動的大數(shù)據(jù)分析平臺 Cadence JedAI Platform 中,為客戶提供有價值的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。我們開發(fā)了多個內(nèi)部測試用例和設(shè)計,用于產(chǎn)品開發(fā)和完善。我們使用內(nèi)部的工具套件,進(jìn)行內(nèi)部測試和算法優(yōu)化。利用內(nèi)部工具,再加上生態(tài)系統(tǒng)的優(yōu)勢,Cadence 能夠預(yù)先訓(xùn)練默認(rèn)的 AI 系統(tǒng),將其作為 1.0 版提供給客戶。在此基礎(chǔ)之上,客戶可以根據(jù)自己的具體需求不斷構(gòu)建和完善成自己的版本。
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2. 大語言模型在數(shù)據(jù)分析上獨具優(yōu)勢
Cisco 公司
大型語言模型 (large language models,即 LLM) 提供了獨特的機(jī)會,能夠以不同的方式分析數(shù)據(jù)。它們不僅可以勝任與語言相關(guān)的任務(wù),還能夠從大型數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)、抽象和內(nèi)部語法,從而提供有價值的觀點和推理結(jié)果。
雖然 GPT-4 可能無法直接用于芯片數(shù)據(jù)庫或其他非語言環(huán)境,但大型數(shù)據(jù)集訓(xùn)練這種模式,可以讓 AI 模型有能力理解并捕獲從語法到敘事的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。這種理解能力可用于構(gòu)建大型序列、二維或高維模型,讓它們具備高度可預(yù)測性,并有助于根據(jù)特定數(shù)據(jù)特征去進(jìn)行推理。因此,大型模型的應(yīng)用價值不僅僅局限于語言本身。
3. AI 擅長推理結(jié)果與表現(xiàn)形式
加州大學(xué)伯克利分校
機(jī)器學(xué)習(xí)工具讓我們可以理解數(shù)據(jù)集內(nèi)的映射過程,發(fā)現(xiàn)其中的結(jié)構(gòu)和表現(xiàn)方式。比如說,我們很難摸清楚某個畫家創(chuàng)作的方法和過程。但是,借助機(jī)器學(xué)習(xí)工具,我們有可能通過分析作品數(shù)據(jù),來呈現(xiàn)復(fù)雜的繪制過程,這正關(guān)乎推理結(jié)構(gòu)和表現(xiàn)形式。
有趣的是,如果可以訪問足夠廣泛的語料庫,無論是內(nèi)部語料庫,還是(理想情況下)涵蓋全世界語言的語料庫,就可以實現(xiàn)超線性學(xué)習(xí)。換言之,AI 可以融合最出色的人類創(chuàng)意,媲美頂級設(shè)計人員,生成水平相近的芯片設(shè)計。盡管有關(guān)知識產(chǎn)權(quán)還尚存顧慮,但這方面的潛力是巨大的。
4. AI 成功應(yīng)用于五種數(shù)據(jù)類型
Meta 公司
到目前為止,AI 最成功的應(yīng)用集中于五種數(shù)據(jù)類型:文本、圖像、視頻、聲音和代碼。如果客戶的應(yīng)用基于這幾種,那么 AI 成功的可能性就大大提高。只要證實了結(jié)果,即使驗證不是很詳細(xì),方向上也不會出什么岔子。比如說,修改電路時,使用可以快速評估等效是否存在的等效檢查工具是非常有價值的;即使10次結(jié)果里對了1次,也無可厚非。
但如果是處理不同的數(shù)據(jù)或涉及到物理方面,就必須考慮采用遷移學(xué)習(xí)。即使一些物理效應(yīng)可以用文本描述,但如果向ChatGPT提出一個物理問題,它很可能會給出錯誤的回答,因為這需要使用物理模型。
我們預(yù)計,未來兩年內(nèi)將出現(xiàn)更多驗證技術(shù),用來評估生成式 AI 在 EDA 領(lǐng)域之內(nèi)或之外的使用效果。這一范疇將不僅限于 EDA ,而是拓展到各種技術(shù)堆棧層,成為一種普遍趨勢。
5. AI 可以帶來前所未有的改變
Cadence 公司
AI 其實能夠使競爭環(huán)境更加公平,篩選出真正經(jīng)驗豐富以及更有才能的人。與經(jīng)驗少的人相比,經(jīng)驗豐富的人懂得如何利用 AI 來提升認(rèn)知,從而真正提升自己的水準(zhǔn)。他們會關(guān)注到以往那些難以發(fā)現(xiàn)的復(fù)雜問題,或探索新的設(shè)計架構(gòu)。經(jīng)驗豐富的人最終會借助 AI 這一利器,上升到新的高度和水平,達(dá)到質(zhì)變。在未來,我們將與現(xiàn)在大有不同——以 AI 為工具,獲得新的啟蒙,重塑自我。
但 AI 不會取代人類。相反,AI 將增強(qiáng)人類的能力,讓我們做出有意義的進(jìn)步。AI 可以讓我們創(chuàng)造出以前無法制造的芯片,達(dá)到前所未有的性能水平和可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。AI 相當(dāng)于是催化劑,為人類賦能,讓我們能夠完成以前無法企及的任務(wù),取得突破性的進(jìn)步。
6. AI 模型助力工程設(shè)計格局的完善
Arm 公司
AI 模型可以讓當(dāng)前的工程設(shè)計格局不斷完善。這些工具將專注于優(yōu)化設(shè)計周期,實現(xiàn)高效分析,并基于特定的指標(biāo)有效衡量成功結(jié)果。設(shè)計通常通過布局布線來實現(xiàn),以此考慮改善 PPA,但現(xiàn)在還需要考慮其他方面。
利用微架構(gòu)方面的知識,我們現(xiàn)在可以探索各種技術(shù),如存儲器放置和蝶式連接,這是單憑演算法無法捕獲的。我們要關(guān)注來自數(shù)據(jù)庫的線長和其他指標(biāo),確保實現(xiàn)最佳結(jié)果。雖然機(jī)器學(xué)習(xí)重視了 PPA 的幾個關(guān)鍵方面,但它無法保證實現(xiàn)最佳結(jié)果,因為還需要確定最佳內(nèi)存延遲、連接性和其他參數(shù),而這需要更多分析。
這些工具將提供更大的靈活性,幫助我們開發(fā)新的分析方法,并基于特定的標(biāo)準(zhǔn)來衡量成功。設(shè)計互連連接器和 CPU 面臨的挑戰(zhàn)是截然不同的,訓(xùn)練 AI 來理解這些挑戰(zhàn)不僅僅是比較性能指標(biāo)那么簡單。
本文的討論就此結(jié)束。下一個問題是:
“基于生成式人工智能的工具能否啟發(fā)感興趣的人從事電路或芯片設(shè)計,進(jìn)而解決業(yè)內(nèi)的人才短缺問題?”
此外,“這些工具是否有助于打造多種多樣的芯片,擴(kuò)大芯片設(shè)計的可能性?”
在之后的文章中我們將繼續(xù)討論。
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