三星宣佈正在使用人工智慧技術設計晶片，晶片設計走入人工智慧時代了嗎？據悉，三星使用新思科技的人工智慧軟體自動設計尖端電腦晶片，希望加快未來處理器的研發速度。新思科技董事長兼聯席首席執行官Aart de Geus對外表示，這是第一個真正意義上用人工智慧進行設計的商用處理器。目前，谷歌、英偉達等晶片廠商也開始嘗試同樣的設計路線。
相比傳統晶片設計有何優勢？
三星正在使用的這款人工智慧軟體叫做DSO.ai，是新思科技在2020年年初推出的，目標是提供更好、更快、更便宜的半導體産品。
三星電子執行總裁Jaehong Park表示，DSO.ai找到了一個系統化的最優解決方案，超越了三星此前可以達到的晶片PPA結果。而且，這樣的結果未來需要很多專家用一個月的時間進行實驗，而DSO.ai僅需三天就可以達成。
晶片設計潛在的解決方案空間非常大。據了解，DSO.ai引入了一種新的、可自動生成的優化模式。它可以使用強化學習（RL）技術來自主搜索設計空間的最佳解決方案。
目前，強化學習技術在博弈、決策等領域得到廣泛應用。世界上第一個打敗人類職業圍棋選手的AlphaGo，可以説是強化學習最有影響力的應用之一，也是DSO.ai的靈感來源。
據新思科技首席産品工程師Mat Philip介紹，面對特定項目的差異化需求，DSO.ai可以用來優化輸入參數以及晶片設計工作流程的選擇。工程師可以使用DSO.ai進行更多設計流程中的參數輸入，例如微調庫單元以提供最佳頻率或最低功率，採用現有平面圖並儘量縮小晶片尺寸，確定多高的工作電壓會實現功耗與性能的最佳權衡，在定制時鐘結構或者電源分佈網路時探索不同效果等。
一位不願透露姓名的積體電路資深分析師指出，從時間成本上來看，以海思為例，如果設計一款麒麟9000通常來説需要設計經驗超過10年以上的設計師，同時設計週期可能會長達半年的時間。雖然DSO.ai的能力不能與高階的晶片設計師的能力劃等號，但是它可以完成一些複雜程度和創新能力要求偏低，對重復設計模組要求更多的設計環節，這是人工智慧更擅長的領域，整體來看可以幫助傳統晶片設計實現提速、提效。
晶片設計走入人工智慧時代？
用人工智慧來設計晶片，需要大量的雲計算能力，可能會調用超強的數據中心才能進行開發。“未來大規模採用人工智慧進行晶片設計，應該不會全方位普及。”該分析師認為，用高階的工程師和人工智慧設計結合，或者部分模組與人工設計結合的方式，可能是未來業界的一個發展趨勢。目前來看，晶片設計仍然需要有經驗的高階架構設計團隊來進行整體框架的設計，還沒有走到全面由人工智慧完成的階段。
從技術層面來看，DSO.ai能夠大幅度縮短開發週期和開發難度，不過這款軟體尚未産品化，仍是新思科技EDA工具下的一個子工具集。根據目前發佈的消息來看，DSO.ai會參與到下一代Exynos晶片的開發中，不過三星官方尚未公佈具體會使用在哪款機型上。
與三星合作開發手機晶片，並不是新思科技DSO.ai的第一次實踐。今年4月，新思科技宣佈與瑞薩電子合作，將DSO.ai設計系統引入到汽車晶片設計中，瑞薩電子EDA部門數字設計技術部總監Satoshi Shibatani公開表示了對於DSO.ai的認可，並希望在未來擴大與新思科技的合作，幫助設計團隊釋放更高的生産力。
谷歌、英偉達也開始嘗試使用人工智慧技術設計晶片。谷歌多年來一直在研究如何使用機器學習來製造晶片，《自然》雜誌上的一篇論文透露，這一研究或將走入商業應用階段。谷歌自己的TPU（張量處理單元）晶片即將發佈新版本，該晶片為人工智慧計算進行了優化。目前NVIDIA也與谷歌一樣，專注于使用人工智慧技術生産更好的GPU和雲計算TPU平臺，以增強他們的競爭地位。
短期來看，不論是傳統EDA廠商，還是晶片廠商，嘗試用人工智慧設計晶片更多地是幫助改善自己的産品和服務。
從各大廠商的動向來看，人工及人工智慧相結合的設計思路或將推動晶片設計走入人工智慧時代。人工可以實現整個架構的創新和一些顛覆性的技術應用，而人工智慧則可以輔助人工完成一些更加簡單、流程化的任務。
