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2023-06-30 13:12:34
20年前,芯片制造商必须购买Unix机器进行电子设计自动化(EDA),英特尔(Intel)基于开明自利(Enlightenedself-interest)的动机,协助新思科技(Synopsys)、益华计算机(Cadence)、MentorGraphics(已于2017年被西门子《Siemens》购并)等公司,将EDA工具转移到X86平台,以降低设计成本并增加扩展性。
如今芯片设计或将受人工智能(AI)驱动,出现同样巨大的转变。根据TheNextPlatform报导,英特尔、超威(AMD)和其他公司正瞄准5nm、3nm,甚至2nm及更小的晶体管几何结构,传统方法基本上无法实现这样的微缩,因此半导体制造商转向表达式微影,利用算法仿真制程作业来打造光罩,提高将芯片放置到晶圆上的效率。
NVIDIA先进技术事业副总裁VivekSingh表示,每个芯片设计大约由100层组成,包含数兆个多边形或图案,每一层都个别编码成用于设计模板的光罩,使用昂贵的镜头依次转印、形成一个由晶体管和导线组成的3D结构芯片。随着晶体管和导线不断微缩,晶体管的图像变得愈来愈模糊,若不采取措施,将无法转印出任何内容,而解决方案就是表达式微影。
NVIDIA推出cuLitho表达式微影软件函式库,将高度平行处理的工作负载从CPU转移至GPU,以大幅提升性能和效率。晶圆厂使用cuLitho可以生产3~5倍以上的光罩,且功耗会比目前低9倍。台积电正在将cuLitho与晶圆作业整合,设备制造商ASML也将其对GPU的支持整合到运算微影软件产品中,新思则将cuLitho整合至其软件和系统中。
AI正迅速进入半导体的布局和设计。NVIDIA日前展示如何使用已有4年历史的DREAMPlace深度学习工具包,来决定将内存等晶体管区块、PCI-Express控制器或内存控制器等模拟组件放置在半导体组件上,加速此高度人工化的流程。新思的EDA工具也正朝AI转向。该公司在2020年推出AI芯片设计应用程序DSO.ai,最初用来优化半导体设计中的功率、效能和面积(PPA),后来设计人员将其用途扩大,用来确定流程规划的最佳配置,加快从一种设计移到另一种设计的速度。新思日前推出Synopsys.ai,将AI和机器学习技术应用于EDA流程的每个部分:DSO.ai(设计空间优化)、VSO.ai(验证空间优化)和TSO.ai(测试空间优化)。此外,半导体设计领域人才持续短缺也推动了对AI的需求,不仅可用来协助实现制程自动化,还可降低进入该产业的门槛。
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