人工智能驱动的EDA：未来与挑战

引言

在芯片设计领域，人工智能（AI）正逐渐成为推动革命性进步的引擎。全球科技巨头和EDA大厂都在竞相将其融入自身的工具和系统中，旨在加速芯片设计、模拟流程。这类努力的背后是美国国防部旗下的先进研究计划署（DARPA）所设定的“全自动芯片设计”目标，旨在通过AI实现全面自动化设计，尽管这一目标实现了潜在的巨大挑战，但却是半导体产业的一座丰碑。




全自动设计：挑战与梦想

在2004年的DARPA Grand Challenge中，AI技术首次以自动驾驶为主题，激发了科技界对未来交通的无限遐想。这场挑战赛展现了AI在复杂、动态环境中的潜力，尽管起初的成果并不理想，但却为当前自主系统的研发奠定了坚实的基础。对于DARPA而言，每一次挑战都旨在突破当前科技极限，实现对未来技术的预研和开拓。

ERI计划：走向自动化

DARPA的电子复兴运动（Electronics Resurgence Initiative, ERI）是其最新对半导体产业的重大挑战，旨在通过AI、自动化的EDA工具来降低SoC设计的成本与复杂度。其目标是创建一个基于软件的、全自动的实体布局工具，通过开源的智能设计，实现24小时内完成设计循环的可能性，无论是商用SoC还是国防要求的SoC都能实现快速、大量地小型化定制生产。

分析与应用


自动化路线图

在ERI计划中，具体地，IDEA团队正在努力实现零人工干预（No Human In the Loop）的布局生成，以助那些具有有限垫子设计经验的团队也能在24小时内完成电子硬件的实际设计。通过机器学习能力的提升，这些工具能够自动生成可制造的电路设计文件，将设计周期大幅缩短。

此外，POSH项目则着眼于构建开源硬件生态系统，产生经过验证的基本IP元素，大幅度降低混合信号电路（混合电路）的研发成本。

挑战与机遇并存


未来的IC设计流程与挑战：

人工智能将越来越多地渗透到芯片设计的工作中，从最初的线路布局到后续的电路模拟与分析，机器学习方法的效能正显著提升工程效率。但它并不能取代人的角色和价值。一方面，IC设计工程师的工作将发生重大转变，面对面社会最大的挑战之一是如何使AI系统适应不断演进的芯片设计复杂性，以及如何整合AI技术于现有的设计流程中，使其为设计人员提供高效辅助而非替代他们。

人才与文化挑战：

对于大部分半导体企业而言，自动化与智慧化的设计趋势将引发行业内部文化的深层变革。企业需要适应这一变化，调整工作流程，学习如何与AI工具有效协作，而不是习惯性地依赖人工。这一过程不仅仅是技术的变革，还涉及到企业文化和组织结构的调整。