三星将使用新思科技提供的 AI 功能 &mdash；&mdash；DSO。ai&mdash；&mdash； 来设计下一代 Exynos 处理器。

　　 Exynos 芯片在三星的智能手机、平板电脑中都有使用，并且还有少量提供给国产手机厂商使用。

　　 新思科技是全球最大的芯片设计软件供应商之一，这家公司的董事长表示，DSO。ai 是第一个用于处理器设计的商业 AI 软件。

　　 受 AlphaZero 启发的 AI 设计师

　　 AI 设计芯片并非将工作全部交给 AI，而是使用强化学习自动设计空间，寻求最佳解决方案。

　　 这就要简单说一说芯片的设计流程。

　　 首先，一款芯片要先完成其逻辑设计部分，这部分由人类工程师完成。之后开始进行布局走线设计，也就是确定每个晶体管的放置位置以及它们如何连接。

　　 而现代芯片一般有数十亿乃至上百亿个晶体管，设计布局和测试通常需要几个工程师花费 20~30 周才能完成。

　　 面对无数种选择，最终的布局设计需要达到性能、功耗和面积三个目标之前的权衡。

　　 这个无数种到底有多大呢？反正比 AlphaGo 下围棋还要复杂得多。围棋的空间大约有 10³；⁶⁰个状态，而芯片设计可能包含 10⁹⁰⁰⁰⁰种可能性。

　　 工程师对不同的设计将如何芯片具有一种本能的理解，但是这种理解很难写成计算机代码，但却和强化学习有着异曲同工之妙。

　　 强化学习通过奖励或惩罚来训练算法，DSO。ai 则受到 AlphaZero 的启发。

　　 AlphaZero 通过 AI 自我博弈来学会下围棋、国际象棋，DSO。ai 通过电脑生成的大型数据流学习如何做出优化决策，在学习的过程中以更短时间找到更可靠的设计方案。

　　 △ 谷歌用 AI 找到了人类工程师更好的芯片布局

　　 DSO。ai 对设计速度的提升效果明显，新思科技说，这项工具在一些情况下将芯片频率提高了 18%，功耗降低了 21%，同时将工程时间从六个月缩短到了一个月。

　　 △ DSO。ai 在不同芯片设计中对效率的提升

　　 而且 AI 还会不断自学提高能力，从一个项目中获得的经验会被保留下来，用于未来的芯片设计工作。

　　 国外遍地开花，国内尴尬

　　 除了新思科技外，一些公司也在研究自己的芯片设计 AI 工具，其中最知名的就是谷歌和英伟达。

　　 去年 4 月，谷歌团队 arXiv 发布了一篇论文，表示在 6 小时内，AI 可以生成与人类相当或者更强的芯片设计结果，最终这篇论文于两个月前正式发表在 Nature 上。

　　 谷歌现在正将 AI 用于设计下一代 TPU。英伟达也将使用 GPU 来优化下一代 GPU 设计。

　　 据传闻，谷歌的下一款智能手机 Pixel 6 的自研芯片也可能是使用 AI 来完成辅助设计，不过谷歌发言人拒绝对此发表评论。

　　 另外，另一家 EDA 厂商 Cadence 也与近期推出了 AI 设计工具。

　　 国外芯片软件技术遍地开花，而中国芯片厂商则面临着尴尬的局面。由于市场上三大 EDA 软件公司 Synopsys、Cadence、Mentor 均来自美国，且占据着中国 95% 的市场份额。

　　 美国一些政界人士呼吁将软件加入出口管制清单，中国芯片企业可能面临着软件断供的风险。

　　 面对国产 EDA 软件研发以及 AI 设计技术落地的不足，国内半导体行业仍然任重道远。

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