人工智能（AI）已成为几乎所有技术领域最重要的关键词之一。曾经，开发出像人类一样思考和行为的机器是乌托邦式的愿景。而现在，这一愿景已经逐步成为现实。随着技术的不断创新，我们已经能够处理和解释比人脑高出诸多数量级的数据量， 并保持较低功耗水平。
人工智能应用正在积极影响着我们的生活，从通信、交通、银行和医疗系统等行业的数据中心，到我们的客厅，人们只要对着智能家庭娱乐设备发出简单的语音指令，就能如臂使指地进行自动操作，满足我们的要求。
如果把人工智能比作一场长跑，迄今为止，我们才刚刚迈出第一步。尽管我们看起来已经取得了很多进展，但在人工智能创新的道路上，我们所面临的挑战依然复杂又深刻，促使科学家们像是剥洋葱一样，一层一层地解决各种新的问题。
人工智能的转型正在数字经济的方方面面进行着，几乎所有的大型科技公司（甚至小型科技公司）都在计划人工智能项目，探索具有竞争力的应用人工智能的机会，我们应当抓紧一切机会，融合机器学习、神经网络、人工智能加速器以及大数据带来的潜力，推动人工智能的创新和发展。
新思科技（Synopsys）正在持续通过企业的AI战略来推动这一过程的前进，例如在我们的产品和内部流程中使用AI进行创新和提高效率，使用AI来构建全新的产品，解决围绕AI芯片设计的复杂挑战。
在基础研究层面，我们与全球领先的公司以及许多行业中默默耕耘的先行者一起，积极开展了几十个AI芯片设计项目。例如我们与IBM合作，共同研究如何在未来十年内将AI芯片的性能提高1000倍，这类项目也将有助于我们完善设计工具、方法论、丰富IP库，从而更好地设计出能够为未来AI系统提供动力的至关重要芯片。
现在，基于我们自身的经验及客户的反馈，我们希望能在芯片级层面，围绕“2021年AI芯片将如何创新”这一话题与大家分享我们的观点和看法。
AI硬件时代的架构感知设计工具
AI时代，开发创新硬件架构的重要性又一次被提到了最高级别，因为适用于AI的硬件架构既复杂又庞大，且其每瓦性能表现对实现生活中的实际应用至关重要。为此，我们为AI硬件架构开出了一个 "秘方"，包括新的计算模式、特定领域的架构以及专门为AI计算设计和优化的可配置的半导体元器件，同时也需要与算法、软件、系统集成和应用等领域进行深入合作。
AI芯片的开发需要重新调整端到端的硬件开发方法才能实现扩展。现有的工具正变得更加具有“架构感知”能力，因此新增的功能和方法可以显著加快新计算范式的实现。这些功能和方法包括：
● 验证解决方案，如原型设计和仿真。这些基于软件的验证技术将得到越来越多的使用，它们可以支持详细规则驱动的逻辑验证、形式化验证和详细的功率和时序分析；
● 与现行设计流程相比，新的设计实现解决方案需要在更高的抽象层次上契合设计人员的需求。该解决方案可实现在架构探索过程中准确预估功耗、性能、面积（PPA），并遵循高度收敛的路径，直至最终的签核和制造；
● AI时代，半导体IP将变得更加重要。设计团队希望采用经验证的设计元素来满足AI芯片的处理、内存和实时连接等要求。
● 从制造和良品率的角度看，使用新型材料、GAA三维堆叠架构和EUV技术也需要新的方法。新思科技的解决方案，如TCAD工具、掩模合成以及与物理实现流程的紧密集成，在帮助芯片公司优化AI芯片的制造流程方面发挥着关键作用。
与过去CPU和GPU驱动的架构不同，人工智能芯片将见证芯片设计中那些更具变革性的变化。
AI成为芯片设计主流
新思科技多年来一直在探索将AI应用于EDA和IP产品中的创新方法，并进行了大量投资。由于新思科技长期以来采用了大数据分析和启发方式，现在已能很好地实现EDA与AI之间的协同。相信随着我们在这方面的研究和学习不断深入，AI能越来越多地应用于IC设计流程的更多领域。一般来说，在具有以下特点的设计、验证和制造领域中，AI的价值将尤为凸显：
● 如果任何类型的设计任务中都涉及大量的启发式设计，AI将因其有效利用率大大提升而被普遍应用；
● 当出现大量手动重复性任务时，比如在调试过程中，AI将因其超高的效率，可以帮助节省大量时间而被普遍应用；
● 当某个设计步骤中存在海量的数据，且设计师也不知道该如何处理时，AI将因其可以减少搜索空间并提高效率而被普遍应用；
● 事务性任务，比如验证是不断重复运行相同的测试，AI可以帮助工具仅查看有更改的地方，从而显著减少计算时间，更快提供结果，AI将因其有针对性地提高效率，减少时间而被普遍应用。
新思科技在2020年初推出的DSO.ai开创了AI设计的新格局。
DSO指设计空间优化，它是EDA行业首次尝试将AI应用于非常复杂的设计任务中的产品。DSO.ai技术可以在芯片设计的巨大求解空间里搜索优化目标，从而实现最佳PPA。这一创新平台利用AI来获取由设计工具（如布局布线和电路版图生成）生成的大数据流，探索搜索空间，并使用强化学习技术来观察设计随时间的演变情况，同时调整设计选择、技术参数和工作流程，指导探索过程向多维度优化目标发展。像DeepMind这样的公司已经成功地利用强化学习为 "人类无法解决 "的问题提供了令人叹为观止的解决方案，从击败围棋世界冠军（2016年）到解决蛋白质折叠挑战，都证明了其价值。
2020年，Dso.ai的早期使用者开始尝试运用这一工具。在几十个设计项目中，DSO.ai表现非常出色，它可以在各类复杂任务中，用更少的时间得出更好的设计方案。这一明显的将使这项技术在2021年成为主流，令每个企业清晰感受到其设计团队生产力在飞跃，只有EDA的诞生或者RTL综合技术对EDA的颠覆才能与其相提并论。
DSO.ai也因此在2020年10月获得了ASPENCORE颁发 "年度创新产品 "奖。
AI拥有很大的潜力，可以实现生产力和效率的跨越式提升，我们认为这是EDA未来几年的主要创新领域。
使AI更值得信赖
“可信赖的人工智能”，这个词汇的含义很广泛，最近出现的频率也很高。这是因为随着人工智能的不断发展，AI的各个方面受到了越来越多的关注，其中最重要的有三个：
数据安全性：AI涉及到数据收集、处理和存储，因此整个流程都需要考虑数据安全性问题，也因此会对计算环境的方方面面，如硬件、软件、连接和数据加密等产生严格的要求。因此，AI必须重视数据的数量和质量，比如数据来自何处？数据是否可信？是否干净？又将达到何处？我们认为，随着数据价值的提升，AI与数据安全将成为未来几年备受关注的焦点。
功能安全性：我们在自动驾驶、机器人和工业自动化等领域对AI的依赖越来越深。为了降低使用AI带来的风险，我们必须确保AI的每个方面都能远超过 "比人做的好 "这一要求。由于通过强大的数据集来训练机器学习会有所帮助，而且随着捕捉到的信息越多，数据的相关性就越大，帮助AI的数学模型的训练效率提升，从而解决AI系统的延迟问题，缩短响应时间，加大其使用的必要性，我们有理由相信，随着人工智能的发展，功能安全将成为主要需求。
可靠性：AI必须在任何工作条件下都能做出准确、快速且实时的决策，比如，自主导航所规定的计算响应延迟限制为20ms。可靠性需求将为极端环境下的耐用性以及安全数据实践方面的测试引入新的测试标准。
从数据中心到掌上，再到边缘
目前很多公司在高性能计算系统和数据中心等领域开发出了运行海量数据的专用平台，其中大多数都在使用新思科技的设计工具和IP。但也有很多情况表明，AI被更多地使用在那些功能并不算强大且价格低廉的设备上，在我们身边就时常能看到，比如家里的智能移动设备和智能娱乐系统，以及需要AI增强功能的工业环境。
这些 "智能边缘 "系统所需的芯片与为数据中心设计的芯片大相径庭，所需要的开发解决方案也截然不同：其一，开发这些“智能边缘”系统所需的成本要低得多，解决方案也不需要那么复杂；其二，它们对某一特定功能通常非常专业化，解决方案应当有侧重点。鉴于企业正在将人工智能部署于更多的、不同的领域，未来将会有大量的实验方法、技术模式和商业模式被探索出来。
使用新思科技的工具，企业可以不用马上基于高度复杂的领先工艺的IC进行巨额投资，而是从头开发特定的应用程序，而要做到这一点，很大程度上则取决于我们拥有广泛的IP产品组合，设计人员可以利用经验证的功能块的效率，把时间和经历集中在更有价值的探索上。AI芯片可用于移动、物联网、汽车、数据中心和数字家庭等领域，新思科技的DesignWare IP可支持AI芯片所需的专用处理能力、高带宽内存吞吐量以及可靠的高性能连接等需求。
AI，从狭义到广义
AI通过高性能计算机来处理大数据已在某些特定领域的应用中证明了它的价值。我们在DSO.ai的介绍中也列举了很多AI应用领域，比如在预测性维护、健康科学研究、金融、芯片设计等高度复杂的技术领域中，AI都取得了很好的成绩。但由于AI的有效性大多源于对大量数据集的开发，而开发数据需要耗费大量成本和时间，因此并不是所有公司或者市场都有能力负担。
人工智能领域的企业现在还在不断对自己的商业模式进行尝试和微调，以拓展更广泛的市场应用。鉴于这一趋势还在继续，我们认为狭义人工智能的关注度还将持续一段时间。大型公司对人工智能的应用带来了AI的初始浪潮，随着随时间的推进，AI技术将会更加趋于平民化。而这一过程中，自然语言处理和人脸识别等技术的通用算法也会变得更加完善，价格变得更加实惠，使人工智能的应用将更加广泛，尤其是在消费品领域。
未来，相信会有更多领域的应用和产品将采用AI技术，这必定会给未来开发者们带来全新的挑战。为此，他们需要大量的实验与探索以实现AI技术的创新。而我们也相信，借助正确的技术、专业的知识和数据，AI一定会成为我们生活中更有意义的一部分。
来源： 新思科技
