《電子技術(shù)應(yīng)用》
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IC設(shè)計業(yè)的變與不變

2020-09-25
來源:半導(dǎo)體行業(yè)觀察
關(guān)鍵詞: AI IC

  IC設(shè)計工作的未來是什么?AI會取代IC設(shè)計人員嗎?這些是我最近參加的許多技術(shù)會議上反復(fù)提出的問題。每個有效的AI算法的基礎(chǔ)都是由一群智能IC設(shè)計人員設(shè)計的電子芯片。具有諷刺意味的是,IC設(shè)計人員可能正在設(shè)計可能替代其工作的技術(shù)。如果屬實,這是一個令人生畏的前景。但是,通過檢查IC設(shè)計的過去和現(xiàn)在,我們可以認(rèn)識到,今天的IC設(shè)計已經(jīng)不是過去。綜上所述,我們還可以意識到IC設(shè)計工作不太可能消失。但是,他們肯定會發(fā)生較大變化。

  自動化,效率低下和需求

  首先,行業(yè)中需要識別三種模式:自動化,效率低下和需求。首先,當(dāng)今的IC設(shè)計人員正在使用大量的自動化技術(shù)。當(dāng)今機(jī)器的仿真能力直接繼承自昨天的競爭性IC解決方案。也就是說,過去的IC設(shè)計工作現(xiàn)在是自動化的。自動化的趨勢使IC設(shè)計人員能夠在綜合體系中向上發(fā)展。現(xiàn)在,我們能夠提供非常復(fù)雜的解決方案,因為我們正在利用創(chuàng)新的自動化技術(shù)。

  其次,仍有許多IC效率低下問題尚未解決。例如,在RF設(shè)計中,通信還不是全雙工的,天線仍然不在芯片內(nèi)。如果這項技術(shù)得到發(fā)展,通信速度將提高一倍,RF模塊將變得更小。諸如此類的技術(shù)問題仍然需要不斷的創(chuàng)新和關(guān)注。

  第三,自動化和低效率模式的結(jié)合產(chǎn)生了對聰明的IC設(shè)計人員解決未解決問題的巨大需求。我們已經(jīng)知道如何設(shè)計20dBm PA,那么為什么不讓機(jī)器為我們完成這項任務(wù)呢?自動化的過程為設(shè)計團(tuán)隊排查新問題留下了更多的時間和資源。對設(shè)計人員的需求將保持穩(wěn)定,直到不再存在RF和IC效率低下的情況為止。此外,隨著自動化技術(shù)的發(fā)展,由于消除了勞動密集型的工作,該領(lǐng)域的IC設(shè)計人員將擁有更多有趣的頭腦風(fēng)暴解決方案。從本質(zhì)上講,隨著突破的出現(xiàn),IC設(shè)計工作將不斷被重新定義,這種轉(zhuǎn)變也將延續(xù)到未來。

  向過去學(xué)習(xí)

  為了了解設(shè)計的發(fā)展軌跡,我采訪了Silicon Labs的兩位資深I(lǐng)C設(shè)計師。我們談到了他們對IC設(shè)計的最早記憶,并僅憑回憶和觀點(diǎn)而不是依靠隨附的文檔討論了他們對行業(yè)未來的看法。

  我與之交談的第一位設(shè)計師是Silicon Labs的研究員。他分享的第一個見解是他設(shè)計的第一個電路是差分運(yùn)算放大器和20階開關(guān)電容濾波器。整個模擬芯片大約為30 mm2,規(guī)模為5,000個晶體管。相比之下,當(dāng)今的芯片帶有數(shù)以萬計的運(yùn)算放大器和濾波器,晶體管的數(shù)量可能在數(shù)億個以上。當(dāng)然,僅幾十年來,我們就朝著更復(fù)雜的設(shè)計邁進(jìn)了一步。我的同事還描述了設(shè)計師在剛開始他的職業(yè)生涯時可以使用的技術(shù),并說了如何在帶有綠色屏幕的Tektronix圖形終端上完成布局,這實際上是一個很大的存儲范圍。終端沒有顏色,但是設(shè)計人員使用了一層金屬和一層多晶硅來進(jìn)行布線。今天,設(shè)計人員可以訪問許多層以進(jìn)行布線以創(chuàng)建設(shè)備。如今,在布局中使用無色顯示器聽起來像是種“自殺”行為。

  我聽到另一位工程師的類似觀點(diǎn),他詳細(xì)介紹了他在Tektronix顯示器上的經(jīng)驗,解釋了該顯示器如何消耗約1kW,高約4‘,具有永久圖形的綠屏以及2個用于XY輸入的指輪。指輪裝置工作得很好,并且監(jiān)視器由一條140kbps電纜驅(qū)動,該電纜被綁在地板上,從計算機(jī)中心室穿過大廳。他還告訴我,設(shè)計師過去常常在文本編輯器上鍵入網(wǎng)表。他們將從白板設(shè)計開始,為節(jié)點(diǎn)編號,然后輸入網(wǎng)表進(jìn)行仿真。當(dāng)前,我們只能設(shè)計片上系統(tǒng)(SoC)IC,因為我們具有圖形用戶界面,使我們能夠在模擬域中放置和檢查數(shù)千個晶體管,而不必?fù)?dān)心節(jié)點(diǎn)號或網(wǎng)表輸入錯誤。

  1980年代中期的另一個古老而有趣的IC傳統(tǒng)是在芯片級。由于設(shè)計人員沒有Layout vs Schematic Software(LVS),因此他們必須共同制作合理規(guī)模的紙張打印輸出來創(chuàng)建網(wǎng)。該紙模擬包括兩個或三個大約3’寬的打印輸出,這些打印輸出粘貼在地板或多個桌子上,以覆蓋各個芯片的寬度。他們會從頂級網(wǎng)表逐個驗證到每個區(qū)塊網(wǎng)的每個引腳的連接性,然后用彩色鉛筆標(biāo)記每個網(wǎng)的“點(diǎn)亮”狀態(tài)。盡管在當(dāng)時的技術(shù)看來,這似乎是一個不錯的解決方案,但它卻不必要地重復(fù)和累人。

  有趣的是,自動化和AI并不是IC設(shè)計的新知識,而是植根于過去。正如我們所看到的,IC設(shè)計人員一直依靠自動化來使流程的任務(wù)強(qiáng)度降低,但是現(xiàn)在系統(tǒng)比以往任何時候都更加復(fù)雜。但是,某些過程仍然只能由人的頭腦來完成,例如模擬設(shè)計。模擬設(shè)計是確定設(shè)備尺寸并使用特定設(shè)備配置實現(xiàn)模擬功能的直觀過程。盡管計算機(jī)可以幫助您進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算和估算電路的工作點(diǎn),但人的思維卻更擅長直觀,智能的設(shè)計。現(xiàn)在的問題是,人工智能的最新發(fā)展是否使機(jī)器足夠智能以取代IC設(shè)計人員?

  從這里,我們可以推測出一些結(jié)果。首先,這種復(fù)雜的設(shè)計原則的自動化應(yīng)該被視為一件好事,而機(jī)器則應(yīng)被視為人類思維的延伸。隨著計算機(jī)變得越來越智能,人類有更多時間專注于新穎概念并達(dá)到新的里程碑。此外,自動化設(shè)計過程已經(jīng)發(fā)生了數(shù)十年。在1980年代,我的一位長期設(shè)計師同事介紹了Bell Labs的一些工程師如何成

  功地實現(xiàn)了運(yùn)放和開關(guān)電容濾波器的自動化設(shè)計。他們本質(zhì)上使用已知的拓?fù)洌缓笫褂脙?yōu)化方法來選擇組件大小。作為一名IC設(shè)計師,我喜歡這種選擇拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)背后的批判性思維,而不是優(yōu)化組件所費(fèi)力的工作,這使我感受到了自動化的便利。

  人與機(jī)器:機(jī)器的可靠性如何?

  我從同事那里學(xué)到的關(guān)于1980年代的故事表明,真正需要IC設(shè)計中的人類智能。例如,其中一個故事描述了貝爾實驗室內(nèi)部的一組數(shù)學(xué)專家如何進(jìn)行一項有關(guān)應(yīng)用約束并最大程度地減少進(jìn)行優(yōu)化所需的模擬軌跡的項目。為此,他們進(jìn)行了帶隙設(shè)計,目的是最大程度地減小PVT上輸出電壓的變化百分比和失配,同時將PSRR和功率保持在一定范圍內(nèi)。他們決定將優(yōu)化的參數(shù)簡化為mV變化,而不是百分比變化。幾周后,他們帶著演示文稿返回,并為他們將可變性降低了幾個數(shù)量級而感到自豪,這在最初看起來非常美妙,有些難以置信。

  我們應(yīng)該將這次事件的結(jié)果歸因于機(jī)器還是人類?人為制造的機(jī)器與人一樣會犯錯。這就是為什么在任何自動化過程的頂部始終需要人類觀察者的原因。例如,當(dāng)今的計算速度以指數(shù)級提高,這使我們能夠運(yùn)行芯片的所有可能的變體來確定其是否可以工作。盡管速度很快,但在此過程中并入一個真正的人可以保證檢測到問題的可能性更高,尤其是在模擬系統(tǒng)中。因此,我堅信我們不能僅僅依靠機(jī)器來發(fā)現(xiàn)問題,因為問題可能會在機(jī)器中永久存在。我們必須接受人類是不完美的,而機(jī)器自然是不完美的。

  我從過去挑選的故事突出了人與機(jī)器之間的對比。但是,隨著研究人員和企業(yè)家對設(shè)計流程的自動化進(jìn)行更多的實驗,類似的情況繼續(xù)發(fā)生。與過去相比,我推測未來自動化的發(fā)展將集中在更棘手的問題上,而這些問題甚至可能不在我們的視野中。

  最初,工程師構(gòu)建了更簡單的系統(tǒng),但承擔(dān)了所有分析負(fù)擔(dān)。提出新的設(shè)計并建立分析模型需要大量的精力。由于無法使用模擬器和其他自動化流程,工程能力僅限于數(shù)千個晶體管。幸運(yùn)的是,隨著技術(shù)的進(jìn)步,我們可以在數(shù)小時內(nèi)測試想法,而無需建立分析模型。例如,有更多的仿真帶寬可以驗證十億個晶體管SoC的功能。

  另一方面,隨著復(fù)雜性的增加和芯片的體積越來越大,驗證和驗證周期也變得更長,因此更加費(fèi)力。就像我的一位同事喜歡說的那樣,我們花了10%的時間來提出聰明的主意,但是我們90%的時間只是在驗證所說的主意。

  演變:我們對就業(yè)市場有何期待?

  回顧過去到現(xiàn)在的軌跡,可以為未來建立一個令人興奮的可能性。更多的自動化為創(chuàng)造性和批判性思維開辟了時間。也許很快,機(jī)器將能夠復(fù)制設(shè)計,甚至提出新的設(shè)計思路。機(jī)器也將參與繁瑣的驗證過程。這將為IC設(shè)計人員提供處理“有趣和令人興奮的問題”的機(jī)會。盡管這些愿景是理想的,但我們不應(yīng)該太渴望AI在不久的將來完全接管。第一步,AI可以開始自動進(jìn)行平面規(guī)劃,然后進(jìn)行布局。然后,AI可以慢慢地爬向核心設(shè)計功能,從而為設(shè)計師提供更多的思維空間,讓他們專注于新問題。

  在IC設(shè)計工作方面,團(tuán)隊合作和協(xié)調(diào)將變得更加重要。設(shè)計團(tuán)隊不斷壯大,以應(yīng)付龐大的現(xiàn)代IC規(guī)模。工程師和工程職能部門之間的通信可能會占用更多帶寬。如果我們要構(gòu)建我們今天夢dream以求的大型系統(tǒng),那么未來的IC設(shè)計人員將需要成為協(xié)作決策者。解決合作問題也將是一個教育和文化問題。STEM學(xué)生不僅需要技巧技能,還需要專注于軟性和人際關(guān)系技巧,例如溝通,創(chuàng)造力,想象力和團(tuán)隊合作精神。當(dāng)人類的思維在所有領(lǐng)域受到激發(fā)并與其他偉大的思維一起工作時,它就有能力產(chǎn)生強(qiáng)大的力量。

  一位年輕的工程系學(xué)生曾經(jīng)問我是否應(yīng)該轉(zhuǎn)行,從硬件工程轉(zhuǎn)向軟件開發(fā)。年輕工程師普遍關(guān)心的是市場上是否需要他們的研究領(lǐng)域。我對這個難題的回應(yīng)是,始終鼓勵學(xué)生自己了解市場,并了解如何為成功做好準(zhǔn)備。因為激情決定職業(yè)滿意度,所以我無法說出哪個工作更好或者哪個工作的薪水更高。這個旅程非常個人化。僅憑我的經(jīng)驗,我可以向?qū)C設(shè)計感到好奇的學(xué)生保證,由于許多問題需要解決,因此對其技能的需求不會很快消失。不同之處在于,由于AI和自動化的加入,未來的問題類型可能會根本不同。但是,我非常希望我們進(jìn)入一個人類與機(jī)器可以和諧協(xié)作的未來。



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