CPU 晶体管密度的指数图
借助 SysMoore ， 我们正在从芯片系统设计转向芯片系统设计 ， 如上图所示 ， 以弯曲长期以来一直由摩尔定律主导的半导体创新曲线 。
半导体创新曲线
电子设计自动化工具制造商 Synopsys 的联合创始人、首席执行官兼董事长 Aart de Geus 上周在 ISSCC 上发表了开幕主题演讲2022芯片大会 。 de Geus 在主题演讲中展示的图表上没有的一件事是大部分从业者想要注入的一个想法 ， 那就是计算引擎和其他类型的 ASIC 肯定会变得更加昂贵 ， 即使打包小芯片的成本也是如此或者构建晶圆级系统并不会消耗来自使用更小的芯片组或在电路中添加大量冗余并且从不切割它所带来的更高良率的所有好处 。
随着行业共同设计硬件和软件以从系统中榨取每瓦特的最高性能 ， 我们将摆脱大规模制造的批量经济性 。 到目前为止 ， 计算引擎或网络 ASIC 可能有数十万到数百万个单元 ， 随着时间的推移提高产量并降低每单元的制造成本 。 但是在这个 SysMoore 时代 ， 任何给定的半导体综合体的数量都会下降 ， 因为它们不是通用的 ， 就像服务器和 PC 中的 X86 处理器或用于智能手机和平板电脑的 Arm 片上系统在过去十年和一半 。 如果每种设备的产量下降一个数量级 ， 而行业需要生产更多类型的设备 ， 这也会给单位成本带来上行压力 。
“EDA 在概念上相对简单 ， ”de Geus 解释道 。 “如果你能捕获数据 ， 你就可以对其进行建模 。 如果你可以建模 ， 也许你可以模拟 。 如果你可以模拟 ， 也许你可以分析 。 如果你可以分析 ， 也许你可以优化 。 如果你可以优化 ， 也许你可以自动化 。 实际上 ， 我们不要忘记最好的自动化是 IP 重用——它是最快、最有效的一种 。 现在观察这一点很有趣 ， 如果你看看底层 ， 会发现我们已经建立了我们仍在建设的东西的数字双胞胎 。 如果我们现在说我们将向我们的客户和世界提供 1000 倍以上的芯片功能 ， 那就是 Metaverse 的概念——有些人称之为 Omniverse、Neoverse、
由一个充满小芯片和封装的现代芯片复合体组成的复杂性令人麻木 ， 在其许多可能的变化中创建最有效实施的压力是推动人工智能辅助自动化下一个水平的原因 。 我们正在从计算机辅助设计（工作站帮助芯片设计师）转向电子设计自动化 ， 其中逻辑的综合以及该逻辑及其存储器和互连的布局和布线由 Synopsys 提供的工具完成 ， 我们称之为 AIDA ， 人工智能设计自动化的缩写 ， 让我们想起 Ada Lovelace ， 当然 ， Charles Babbage 的差异引擎程序员 。
这张图表以一种有趣的方式记录了复杂性的规模 ， 因为底部的两个已经被计算机自动化了——IBM 的 Deep Blue 使用蛮力算法下棋
谷歌的 AlphaGo 使用 AI 强化学习下围棋
正如我们两年前在 ISSCC 2020 上所报道的那样 ， 谷歌一直在利用从 AlphaGo 中吸取的经验教训在芯片上进行逻辑块的布局和布线 ， 而 Synposys 正在将 AI 嵌入其工具堆栈的所有部分 ， 称为设计空间优化 ， 或 DSO 。 国际象棋比赛有大量可能的走法 ， 而围棋有更多数量级 ， 但两者都是“输赢”算法 。 对于逻辑块的布线和布局 ， 或者将计算复合体从无数部分粘合在一起的可能方法 ， 情况并非如此 。 这些不是零和算法 ， 而只是更好或更坏的选择 ， 比如去看眼科医生 ， 坐在那台装有所有爆破镜片的烦人机器后面 。
逻辑元件和互连的可能组合是一个非常大的数据空间 ， 并且本身需要大量的计算才能将 AI 添加到设计堆栈中 。 自从第一个 CAD 工具被广泛使用以来 ， 这个数量一直在以对数形式增加 。
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