《科創(chuàng)板日報》7月1日訊“AI熱潮”中，以GPU為首的芯片把握著AI技術發(fā)展的“命脈”、推進著技術不斷迭代。與此同時，AI的發(fā)展也已開始反哺芯片制造，如今AI更在短短5個小時內生成了一個工業(yè)規(guī)模的RISC-V CPU核心。
日前，中科院計算所的處理器芯片全國重點實驗室及其合作單位，用AI技術設計出了32位RISC-V CPU“啟蒙1號”——這是世界上首個無人工干預、全自動生成的CPU芯片。
這顆CPU采用65nm工藝，頻率達到300MHz，并可運行Linux操作系統(tǒng)，性能與Intel 80486SX相當，設計周期則縮短至1/1000。
(資料圖片僅供參考)
在AI技術的幫助下，研究人員5個小時就生成了400萬邏輯門，有行業(yè)媒體指出，這是目前GPT-4所能設計的電路規(guī)模的4000倍之大。
該團隊表示，其訓練過程需要不到5個小時，便能達到99.999999999%的驗證測試準確性。
“啟蒙1號”是基于BSD二元猜測圖（Binary Speculation Diagram）算法設計而來。研究人員通過AI技術，直接從“輸入-輸出（IO）”自動生成CPU設計，而無需工程師提供任何代碼或自然語言描述。
換言之，其將CPU自動設計問題轉化為“滿足輸入-輸出規(guī)范的電路邏輯生成問題”，僅需要測試用例，便可以直接生成滿足需求的電路邏輯，去除了傳統(tǒng)設計流程中的邏輯設計與驗證環(huán)節(jié)。
圖|傳統(tǒng)CPU設計流程與全自動CPU設計流程
值得注意的是，這一方法甚至自主發(fā)現(xiàn)了馮?諾依曼架構（一種將程序指令存儲器和數(shù)據(jù)存儲器合并在一起的電腦設計概念結構）。
該CPU已于2021年12月流片，回片后成功運行Linux操作系統(tǒng)和SPEC CPU 2000程序，相關論文則在今年6月末發(fā)布。
▌芯片巨頭競相應用AI幫助芯片設計
先進芯片制造必須經歷1000多個步驟。每個階段都需要進行復雜的計算，每一步都必須近乎完美，CPU設計制造自然也是如此。在這項頗具挑戰(zhàn)性的工作中，通常需要工程師團隊編寫代碼，之后在EDA工具的輔助下完成電路設計。在此過程中，還少不了反復測試與驗證優(yōu)化。
正是由于過程極為復雜繁瑣，且極為耗費人力物力，一項大型芯片設計項目有時候甚至需要數(shù)月甚至數(shù)年時間才能完成——以英特爾K486 CPU為例，僅僅驗證階段便需要190天。
隨著AI技術發(fā)展，越來越多的公司開始將其引入芯片設計制造。
英偉達創(chuàng)始人兼首席執(zhí)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(fā)），并研究如何更好地部署這一AI助手。
日本半導體企業(yè)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。
的確，在芯片設計環(huán)節(jié)中，AI“做得很好”，可以無限迭代，直至得出最佳解決方案。不止于此，在迭代的同時，AI還會學習，它會研究通過什么模式能創(chuàng)造最優(yōu)設計，因此AI實際上加快了芯片設計優(yōu)化布局的速度，并帶來更高性能與更低能耗。而在驗證與測試環(huán)節(jié)，AI也能最大限度地提高測試覆蓋率、節(jié)省時間。
至于AI會不會奪走芯片研發(fā)工程師的“飯碗”？AMD首席技術官Papermaster給出的答案是否定的，他認為AI不會取代芯片設計師，其將作為輔助工具，有著巨大潛力幫助加速設計。
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