用人工智能来设计芯片有可行性么？
要理解其中的可行性，我们需要从芯片设计这个复杂的过程本身入手，看看AI能在哪些环节发挥关键作用，以及它如何克服我们可能遇到的挑战。
芯片设计：一场复杂的“搭积木”游戏
首先，我们得明白，设计一颗现代集成电路（IC），尤其是高性能的CPU、GPU或者AI加速器，是一项极其庞大和精密的工程。它涉及从最初的概念构思，到最终制造出可用的物理芯片的漫长链条。这个过程大致可以拆解成几个关键阶段：
1. 前端设计（逻辑设计）： 这一阶段是将芯片的功能需求转化为高层次的描述语言（如Verilog或VHDL）。然后通过逻辑综合工具，将这些高级描述转化为由逻辑门组成的网表。这就像是把抽象的想法变成具体的电路蓝图。
2. 物理设计（布局布线）： 这是将逻辑网表转化为物理版图的关键步骤。它包含：
布局（Placement）： 将数百万甚至数十亿个逻辑门和存储单元放置在芯片的有限空间内。目标是优化功耗、性能和面积（PPA）。
时钟树综合（Clock Tree Synthesis, CTS）： 确保时钟信号能够以几乎同步的方式到达芯片的每一个角落，这是保证芯片正常工作的基础。
布线（Routing）： 将这些逻辑门之间通过金属导线连接起来，形成实际的电路通路。这就像是在城市里铺设纵横交错的道路网络。
物理验证（Physical Verification）： 包括设计规则检查（DRC）、设计可制造性规则检查（LVS）等，确保设计的物理版图符合制造工艺的要求，不会出现制造错误。
3. 验证（Verification）： 芯片设计中，验证阶段占据了非常大的比例（通常是设计总时间的60%80%）。这是因为一次设计错误的成本极其高昂，修复一个bug可能需要重新流片，耗时数月甚至数年，花费数百万美元。验证的目标是穷尽所有可能的工作模式，确保芯片功能正确，不会出现任何错误。
4. 性能分析与优化： 在设计过程中，不断评估和优化芯片的性能、功耗和面积是必不可少的。
AI如何赋能芯片设计？
现在，让我们来看看AI是如何渗透到这些环节，并展现其强大能力的。
加速逻辑综合与优化： 传统的逻辑综合工具依赖于启发式算法和人工设定的规则。AI，特别是强化学习（Reinforcement Learning, RL），可以学习到比人类工程师更优的综合策略，从而在满足性能指标的同时，生成更小、更快、更省电的逻辑网表。例如，英特尔和Synopsys等公司已经在探索使用RL来自动化和优化逻辑综合过程，其效果已经展现出优于传统方法的潜力。
革命性的物理设计： 布局布线是AI最受瞩目的应用领域之一。在物理设计中，AI可以：
智能布局： 传统的布局算法往往需要大量的计算资源和试错。AI可以通过学习历史设计数据，或者通过强化学习直接在模拟环境中进行训练，来预测最佳的元件放置位置，从而显著减少功耗、延时，并提高面积利用率。谷歌在2019年发表的论文就展示了他们如何使用RL来完成芯片的布局任务，其速度和质量都达到了甚至超过了专业工程师的水平。这标志着AI在这一复杂优化问题上取得了突破性进展。
优化布线： 布线过程就像一个极其复杂的图论问题。AI可以通过预测不同布线路径的可能性和潜在问题，来指导布线工具进行更高效的连接，减少拥塞（congestion）和串扰（crosstalk），从而优化信号完整性。
预测性分析： AI可以提前预测设计中可能出现的时序违例（timing violations）、功耗热点或制造缺陷，让工程师能够及时进行调整，避免后期大量的迭代和返工。
提高验证效率和覆盖率： 验证是芯片设计的瓶颈，AI在此处大有可为：
智能测试用例生成： 通过机器学习，AI可以分析设计的功能需求和可能的错误模式，自动生成更具针对性的测试用例，从而更有效地发现潜在的bug，并提高验证的覆盖率。
故障预测与诊断： AI可以分析大量的仿真数据，识别出可能导致芯片失效的特定输入模式或设计缺陷，并帮助工程师快速定位问题的根源。
异常检测： 在大规模仿真过程中，AI可以识别出与正常行为不符的异常情况，及时发出警报。
设计自动化与效率提升： 整体而言，AI可以自动化许多过去需要大量人工干预的重复性任务，例如参数调优、设计规则检查的初步筛选等，让工程师能够将更多精力投入到创造性工作和更复杂的决策上。
挑战与未来展望
当然，AI在芯片设计中的应用并非一帆风顺，也面临着一些挑战：
1. 数据需求与训练成本： 训练高性能的AI模型需要海量的历史设计数据和大量的计算资源。获取高质量、标注清晰的设计数据本身就是一个挑战。
2. 模型可解释性： 有时AI模型给出的设计方案可能非常有效，但其背后的决策逻辑却难以理解。在对结果的可靠性要求极高的芯片设计领域，缺乏可解释性会增加工程师的顾虑。如何让AI的设计过程更加透明，使其输出的结果更容易被理解和信任，是重要的研究方向。
3. 泛化能力： AI模型在特定类型的芯片或特定工艺节点上可能表现出色，但将其泛化到全新的设计领域或工艺节点，仍然需要大量的重新训练和验证。
4. 实时性要求： 芯片设计过程中很多决策需要在有限的时间内做出，AI算法的计算效率和实时性也需要得到保证。
5. 人才的结合： AI工具只是工具，最终的成功离不开资深的芯片设计工程师的经验和智慧。AI需要与人类的专业知识相结合，形成人机协同的设计模式。
结论：AI是芯片设计不可或缺的驱动力
总而言之，用人工智能来设计芯片不仅是可行，而且是未来芯片设计领域发展的必然趋势。AI正在从根本上改变我们设计芯片的方式，它能够以前所未有的速度和效率，解决传统方法难以克服的复杂优化问题，并显著提升设计质量和良率。
从谷歌的RL布局突破，到EDA（电子设计自动化）厂商如Synopsys、Cadence、Siemens EDA等纷纷将AI技术集成到其设计工具中，再到Nvidia等芯片设计公司自己积极探索AI在自家芯片设计流程中的应用，都充分说明了AI在芯片设计领域的巨大潜力。
未来，我们可以预见，AI将更加深入地参与到芯片设计的每一个环节，从概念到制造的整个链条都将被AI优化和加速。它将帮助我们设计出性能更强、功耗更低、功能更复杂的芯片，从而推动计算、通信、人工智能等各个领域的飞速发展。AI不是要取代人类工程师，而是要成为人类工程师强大的助手，共同创造更美好的数字未来。
网友意见
其实 AI辅助logic IC design的实验室实例在早两年就有了，本质是要简化码农手调HDL硬逻辑的复杂性，缩短芯片设计周期，让领域性算法硬件在软件工程师主导的编程项目中快速迭代，进而在硬件与AI 算法之间发展出一种共生关系，进一步推动AI云端和硬件定制需求，也进而让开发工具成为护城河。 目前已知是Intel, Google, Xilinx, DARPA等都在投入这方面的研发和并购；
首先看看Intel收购eASIC的动机，它的商业模式介于传统Fabless和芯片设计服务公司之间。eASIC本质上是提供了一种生产流程简洁+功耗低+成本低但是性能也略弱版本的芯片（介于ASIC-FPGA），同时eASIC也提供基于这些芯片的“AI辅助design service”。这种一次性半定制芯片思路不错…写残了换一片再写，代价是流片后就无法再修改逻辑。但正确的定位应该是，eASIC是通向AI SdC的一条路径，而FPGA不是；但目前看来eASIC这样的SdC design service路线虽是方向但并不成熟，难度之一是制造/封装的硬迭代成本及其经济效益的掣肘，以及AI硬件本身就有很多异构思想，需要整合非冯结构/多时钟/不同指令长度的混构就成为了挑战…
另外对于“高级代码->RTL->GDS”的逻辑综合，这也是AI能否完成逻辑实现的关键，Xilinx为此已经买下3-4家公司了，自动综合也是主要面向AI任务及其workload的领域性需求，所以局部场景/算法的端到端HLS是当前可用的，比如用在低精度高层数MAC的神经网络推理任务，尤其是基于片上资源比较丰富的FPGA系统，还可以把控制部分的RTL代码独立出去交给平台或是三方ISV提供，进一步降低针对专用NN程序的逻辑综合难度，这样一来，参与任务编程的电路就仅承担DL模型的计算/ I/O和workload。但是这种高效端到端的synthesis对于通用处理器是没有可操作性的。
再说Google，曾经是发过一篇论文讨论用AI进行芯片布局并给出了实验室流片数据，文章发在了ArXiv论文集上面（点击链接），感兴趣的可以看看；大概证明的是AI在对芯片设计的过程数据进行了学习之后（+强化学习），算法能在24小时内为TPU或是RISC-V CPU项目输出图版设计（我有怀疑），且PPA极为优异，甚至可以模拟不同工艺下的PPA代价（当然EDA本身也可以）。这样设计的芯片应该更适用于当下AI算法的需求，倘若极大缩短了芯片设计周期，那么在硬件与AI算法之间就存在了一种共生关系，会进一步推动彼此进步；这个价值在于在可接受的PPA下，能在短时间完成芯片的布局就更有利于软硬件敏捷设计 —— 这个比较近似Intel寄予厚望的通向SdC Design service的eASIC半定制芯片。
另外，Google在这个AI程序里使用的layout/routing方法比以往复杂，为此还构建了一个图神经网络，这个GCN就是用来辅助处理电路网表中的非欧几何数据，但网表本身尺寸就足够有复杂性了（数百万到数十亿个节点）；这个过程最终会完成宏模块、时钟树和标准单元等布局布线的最优解，并遵守对布局密度和布线拥塞的约束，达到最优解的PPA（Floorplan布局规划的挑战就是要确定模块尺寸/位置/形状/宏模块摆放规则/路由/时钟等综合考量）。另外，Google还搞到了一个十分完整的PDK套件来免费给任何人使用（Skywater提供）里面包括了：design rules文档、晶体管spice仿真库、standard cell以及IP的各类库文件(verilog, cdl, lef, lib, spice)和GDS器件版图的验证参数等，目前这个PDK就托管在github供人下载。这样一来，就不单纯是云端EDA的用意了，更多是要做eASIC那种的SdC design service，再组合自己的AI辅助设计和算法商城，把Fabless的主要工作上云，并且降低设计门槛，尤其对于domain specific的算法团队和软件工程师能提供一种更友好、更统一的编程工具（可以联想Intel OneAPI）。
另外DARPA的电子复兴计划也有这方面的研究，我查了一下，也有知友回答过，基于的一个前提就是认为当前典型芯片设计周期是12-36个月，特别是logic IC的更小工艺节点上，自动化布局的算法就更复杂且任务量更加庞大了，因此DARPA资助了Synopsys和Cadence分别启动POSH和IDEA项目，希望研发一种基于AI算法的芯片敏捷设计平台来简化logic design…
BTW：我也在寻找国内能够scale的、domain specific的统一编程/编译项目。
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