人工智能在芯片制造中的應(yīng)用

人工智能算法、訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需要的數(shù)據(jù)、芯片制造技術(shù)，以及人工智能和芯片制造之間所存在一些共同之處，芯片制造過程本身就是一個(gè)不斷學(xué)習(xí)和創(chuàng)新的過程，在這個(gè)過程中，人工智能發(fā)揮了巨大作用。所以，我們有理由相信，隨著未來越來越多新科技的應(yīng)用與發(fā)展，AI將對(duì)整個(gè)行業(yè)產(chǎn)生巨大沖擊。

一 AI在芯片設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

芯片設(shè)計(jì)是芯片制造的核心，也是最具挑戰(zhàn)的部分，其過程包括選擇合適的材料和結(jié)構(gòu)，建立合適的設(shè)計(jì)方法和流程，設(shè)計(jì)具有特定功能和性能要求系統(tǒng)。AI驅(qū)動(dòng)芯片設(shè)計(jì)的關(guān)鍵是將數(shù)據(jù)輸入到模型中并創(chuàng)建所需的模型，以便計(jì)算機(jī)可以自動(dòng)生成模型的特定算法。在過去十年中，人們?cè)谛酒O(shè)計(jì)方面取得了很大的進(jìn)步，但由于缺乏對(duì)新材料和新結(jié)構(gòu)（例如半導(dǎo)體工藝技術(shù)）方面理論基礎(chǔ)認(rèn)識(shí)和大量知識(shí)積累，芯片設(shè)計(jì)仍然面臨著很多挑戰(zhàn)。AI在芯片設(shè)計(jì)中的應(yīng)用為工程師提供了一種獨(dú)特而有趣地結(jié)合人工智能算法與芯片制造過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬優(yōu)化方法來提高計(jì)算機(jī)生成模型（例如用于模擬晶體管制造）的質(zhì)量和速度。

二 人工智能的挑戰(zhàn)

芯片設(shè)計(jì)人員需要進(jìn)行大量的試驗(yàn)，以便找出可以改進(jìn)的地方。由于設(shè)計(jì)人員無法完全理解數(shù)據(jù)流以及計(jì)算過程，所以通常需要花費(fèi)數(shù)周時(shí)間才能完成設(shè)計(jì)，這就使得芯片的工作速度變慢，隨著摩爾定律失效，摩爾定律也不再適用于芯片制造領(lǐng)域時(shí)，芯片制造廠不得不考慮重新設(shè)計(jì)或提高速度。雖然新設(shè)計(jì)的方法可能會(huì)減少制造時(shí)間并縮短計(jì)算周期，但其仍然具有局限性。

三 關(guān)于芯片設(shè)計(jì)與制造的一些思考

設(shè)計(jì)一款芯片，如果僅僅是靠“看”，而不是“聽”和經(jīng)驗(yàn)來進(jìn)行設(shè)計(jì)，很難實(shí)現(xiàn)。設(shè)計(jì)過程中的每一個(gè)步驟都是一種“學(xué)習(xí)過程”，而且這種“學(xué)習(xí)”具有一定的規(guī)律性。如果我們能夠更好地理解芯片開發(fā)流程里的每一個(gè)步驟，并讓它們有序進(jìn)行，那么將大大提升芯片開發(fā)的效率。這也是為什么我們需要將AI技術(shù)應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)制造中，AI芯片開發(fā)過程包括一個(gè)高度自動(dòng)化的工作流，而實(shí)際生產(chǎn)則需要更多人參與到其中。因此我們?cè)谧鲂酒O(shè)計(jì)和制造的時(shí)候也應(yīng)該有足夠多的技術(shù)人員和工程師參與進(jìn)來。這樣才能讓AI芯片發(fā)揮出真正的價(jià)值；而只有這樣才能讓我們與制造環(huán)節(jié)更加緊密地結(jié)合起來。