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AI芯片設(shè)計(jì)需要新的EDA方法論和工具

作者:王瑩 時(shí)間:2019-09-25 來(lái)源:電子產(chǎn)品世界 收藏

  王?瑩?(《電子產(chǎn)品世界》,北京?100036)

本文引用地址:http://2s4d.com/article/201909/405200.htm

  編者按:科技日新月異的數(shù)字時(shí)代,人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)在半導(dǎo)體業(yè)的應(yīng)用中快速增長(zhǎng)。日前,公司ICEDA部門的掌舵人 Joseph Sawicki先生在“2019 論壇”北京站期間,談了人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)在下一個(gè)10年帶來(lái)的機(jī)遇,以及EDA設(shè)計(jì)和驗(yàn)證方法論和工具需要哪些新變革。

1 本土企業(yè)正在加快和機(jī)器學(xué)習(xí)的創(chuàng)新

  Joseph最近拜訪了中國(guó)的一家初創(chuàng)公司,該公司在2年前(2017年)剛成立,在大約6個(gè)月以前(2019年2月)剛把自己的芯片送交制造。該公司可以說(shuō)取得了巨大的成功,因?yàn)橹换艘荒臧氲臅r(shí)間。這家公司的燒錄過(guò)程和程序令Joseph印象深刻,因?yàn)槭艡C(jī)架上都是刀片服務(wù)器,上面所運(yùn)行的都是(人工智能)解決方案,正在對(duì)成千上萬(wàn)個(gè)視頻流進(jìn)行圖像識(shí)別??梢姡@些仿真和/機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的技術(shù)和工具的運(yùn)用,正是使這家初創(chuàng)公司可以在如此短的時(shí)間內(nèi)取得巨大成功的原因之一。

  實(shí)際上,現(xiàn)在整個(gè)半導(dǎo)體業(yè)迎來(lái)了一個(gè)絕佳的機(jī)遇。據(jù)普華永道的調(diào)研顯示,AI很可能是推動(dòng)半導(dǎo)體業(yè)成長(zhǎng)的下一個(gè)10年周期的催化劑。麥肯錫咨詢公司預(yù)測(cè),AI正在為半導(dǎo)體業(yè)開啟數(shù)十年來(lái)的最佳商機(jī),因?yàn)锳I可以助力半導(dǎo)體公司從技術(shù)堆棧中獲得高達(dá)40%~50%的產(chǎn)值,而移動(dòng)時(shí)代只為半導(dǎo)體業(yè)提供了價(jià)值20%的產(chǎn)值。

  那么,是什么因素在驅(qū)動(dòng)這樣的機(jī)遇呢?正是由于現(xiàn)在有越來(lái)越多海量的數(shù)據(jù)被移到了網(wǎng)絡(luò)上,無(wú)論是車與車之間的智能網(wǎng)聯(lián),還者是智慧城市、工業(yè)化物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用以及消費(fèi)者層面的應(yīng)用等。未來(lái)10年,人們會(huì)看到這些高速數(shù)據(jù)將在網(wǎng)絡(luò)上呈現(xiàn)數(shù)十倍的增長(zhǎng),這為AI/ML帶來(lái)了巨大機(jī)遇。

  這些機(jī)遇會(huì)給市場(chǎng)帶來(lái)哪些不同影響?一方面企業(yè)會(huì)把越來(lái)越多的數(shù)據(jù)放在數(shù)據(jù)中心進(jìn)行管理,更多的是放在邊緣進(jìn)行處理,未來(lái)6年,邊緣計(jì)算每年都會(huì)有成倍的增長(zhǎng)(如圖1)。

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  風(fēng)險(xiǎn)投資公司怎樣看待這次機(jī)遇的?記得2001年互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅時(shí),風(fēng)投公司大大降低了對(duì)半導(dǎo)體業(yè)的投資,過(guò)了很長(zhǎng)時(shí)間,風(fēng)險(xiǎn)投資也仍然是有限的,但是現(xiàn)在這些資金又回來(lái)了——絕大多數(shù)資金涌向了AI/ML。從圖2可見,風(fēng)險(xiǎn)投資在過(guò)去短短幾年有很大的回歸和劇烈的增長(zhǎng),現(xiàn)在很多公司已著眼于AI/ML。

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  現(xiàn)在AI芯片業(yè)有3種類型的企業(yè):傳統(tǒng)芯片設(shè)計(jì)公司,阿里等擁有海量數(shù)據(jù)的云端公司,初創(chuàng)企業(yè)。

  認(rèn)為這3類企業(yè)正在越來(lái)越多地進(jìn)行聯(lián)合,即傳統(tǒng)芯片公司可能會(huì)加強(qiáng)自己的原有設(shè)計(jì)能力,也會(huì)設(shè)計(jì)以數(shù)據(jù)中心為主的芯片;同時(shí)也有云端數(shù)據(jù)公司在和初創(chuàng)公司進(jìn)行聯(lián)合,或者向初創(chuàng)公司投資,以采用新型算法。但無(wú)論誰(shuí)會(huì)成功,這個(gè)市場(chǎng)在未來(lái)幾年里的發(fā)展都會(huì)是非常激動(dòng)人心的。

2 EDA設(shè)計(jì)和驗(yàn)證方法論需要新轉(zhuǎn)變

  相比傳統(tǒng)的芯片設(shè)計(jì)開發(fā)流程,現(xiàn)在AI時(shí)代的芯片設(shè)計(jì)方法論有何特點(diǎn)?首先,設(shè)計(jì)層級(jí)要從RTL(寄存器傳輸級(jí))往上走,諸如C++甚至C系統(tǒng),因?yàn)檫@些更高層級(jí)的設(shè)計(jì)語(yǔ)言可以更好地集成到AI平臺(tái)。其次,傳統(tǒng)的開發(fā)流程中,我們可能更關(guān)注的是設(shè)計(jì)上的規(guī)范和架構(gòu);現(xiàn)在的AI時(shí)代,更加需要關(guān)注的是應(yīng)用的驗(yàn)證,而不是去驗(yàn)證設(shè)計(jì)本身的正確性。

  2.1 設(shè)計(jì)方法論的轉(zhuǎn)變

  對(duì)于設(shè)計(jì)芯片公司,未來(lái)設(shè)計(jì)方法論會(huì)有顛覆性的改變。

  將來(lái)絕大多數(shù)AI/ML會(huì)發(fā)生在邊緣,對(duì)于半導(dǎo)體公司來(lái)說(shuō)最重要的就是著眼于價(jià)值堆棧,必須定制出一些架構(gòu)來(lái)滿足用戶的體驗(yàn)。

  之前提到SoC(系統(tǒng)芯片),更多的是其指標(biāo)規(guī)格,例如內(nèi)存的大小,方法論更多的是RTL,然后才是在芯片上進(jìn)行驗(yàn)證——這種驗(yàn)證是為了讓芯片的性能更強(qiáng)。

  但是AI時(shí)代需要定制架構(gòu)滿足消費(fèi)者的用戶體驗(yàn),這樣的原生環(huán)境就是AI的開發(fā)平臺(tái),設(shè)計(jì)語(yǔ)言可以是C或C++。

  最重要的是,在設(shè)計(jì)業(yè)中有時(shí)會(huì)發(fā)現(xiàn)CPU太慢,有時(shí)GPU功耗太高,那么應(yīng)該怎么辦呢?需要找到一個(gè)很好的路徑,就是在原生設(shè)計(jì)環(huán)境中最好地運(yùn)用AI,以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的用戶體驗(yàn)。

  HLS(高階綜合)可以作為連接AI原生環(huán)境和芯片的橋梁,幫助客戶更好地設(shè)計(jì)架構(gòu),管理內(nèi)存的分配、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的寬度和縱深,以及決定在里面布設(shè)多少管道等。管理好這些因素,才能為垂直應(yīng)用提供經(jīng)過(guò)優(yōu)化的IC軟件體驗(yàn)(如圖3)。

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  關(guān)于HLS,已經(jīng)開發(fā)出了工具箱,其中4種不同的設(shè)計(jì)是可選的,這些設(shè)計(jì)也呼應(yīng)了FPGA。值得一提的是,Mentor做IP不是要在消費(fèi)者芯片上直接進(jìn)行應(yīng)用,而是更多地幫助用戶具有駕馭最新設(shè)計(jì)方法論的能力。

  現(xiàn)在已有許多客戶在用HLS的方式來(lái)設(shè)計(jì)AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的芯片,例如NVIDIA(英偉達(dá))公司是業(yè)界的領(lǐng)導(dǎo)者,他們利用這種方法論,生產(chǎn)率已經(jīng)提高了50%。更重要的是,其驗(yàn)證成本降低了80%。

  2.2 驗(yàn)證方法論的改變

  傳統(tǒng)芯片驗(yàn)證的測(cè)試方法是要測(cè)試規(guī)則、架構(gòu)和規(guī)范等。在AI時(shí)代更多的是垂直應(yīng)用,因此需要進(jìn)行的驗(yàn)證是在應(yīng)用層面,即需要技術(shù)仿真出AI引擎,然后在CPU系統(tǒng)上可以把這些數(shù)據(jù)推送到AI引擎,這樣就會(huì)生成一個(gè)界面,可以產(chǎn)生一個(gè)虛擬的PCI,也可以執(zhí)行用戶想要執(zhí)行的應(yīng)用,包括整個(gè)代碼的處理等,性能、功耗以及數(shù)據(jù)都可以給到。這意味著還沒(méi)到芯片層,用戶就可以理解整個(gè)過(guò)程的性能表現(xiàn)如何。

3 Mentor的解決方案

  在AI仿真和其它領(lǐng)域會(huì)有怎樣的優(yōu)勢(shì)?Joseph稱,Mentor既有設(shè)計(jì)工具,也有驗(yàn)證工具。Mentor最大的優(yōu)勢(shì)是在仿真方面的方法論,例如虛擬化環(huán)境,還有整個(gè)系統(tǒng)自動(dòng)化地把算法帶到陣列上。

  當(dāng)然,在Mentor公司內(nèi)部工具中使用AI/ML,也能夠更加有效地實(shí)現(xiàn)這些新的技術(shù)。Mentor被西門子收購(gòu)后開發(fā)了許多技術(shù),還有模式分析方面的OPC,可使數(shù)千個(gè)CPU 24小時(shí)不間斷地運(yùn)行,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)提高效率,可以把整個(gè)時(shí)間和復(fù)雜性降低3~4倍。

4 Mentor如何打造出具有優(yōu)勢(shì)的EDA工具

  無(wú)論是Calibre還是Tessent都有一些共性。如果能做到以下3點(diǎn),成功的概率就會(huì)非常大。

  首先必須要有一批非常具有熱情的開發(fā)者,這些開發(fā)者希望能向市場(chǎng)提供不同的產(chǎn)品,也就是不只是開發(fā)一個(gè)產(chǎn)品,產(chǎn)品要能帶來(lái)不同才是價(jià)值所在。

  其次,這些工程師團(tuán)隊(duì)必須非常密切地和客戶一起工作,因?yàn)檫h(yuǎn)離客戶就無(wú)法找到很好的解決問(wèn)題的方式。

  第三,要找準(zhǔn)客戶最困難的問(wèn)題在哪里。就像的Calibre設(shè)計(jì)工具和Tessent測(cè)試工具,要找到每個(gè)產(chǎn)品的關(guān)鍵問(wèn)題所在。

5 被西門子并購(gòu)后的轉(zhuǎn)變

  Mentor和西門子公司在2017年合并,現(xiàn)在是西門子PLM軟件公司下的一家獨(dú)立運(yùn)營(yíng)的子公司。合并后的理念是向更強(qiáng)、更大的方向發(fā)展,即不僅要單項(xiàng)強(qiáng),而且要做更廣泛的業(yè)務(wù),特別是在整個(gè)EDA(電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化)行業(yè)——從芯片一直到系統(tǒng),甚至到工業(yè)應(yīng)用——提供一攬子的整體解決方案。

  合并后,西門子加強(qiáng)了對(duì)Mentor在EDA技術(shù)的投資,在一年多的時(shí)間內(nèi),Mentor先后收購(gòu)了5家公司,并加強(qiáng)了HLS等研發(fā)。

  合并后,西門子PLM軟件公司現(xiàn)已成為全球第一大工業(yè)軟件公司(如圖4)。目前,西門子的數(shù)字化部門(包括Mentor)已經(jīng)達(dá)到了42億美元的營(yíng)業(yè)額,居行業(yè)第一。西門子工業(yè)的年收入增長(zhǎng)值每年超過(guò)10%。

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  2019年Mentor公司進(jìn)入中國(guó)30周年。1989年,作為第一家跨國(guó)大型EDA公司進(jìn)駐中國(guó),第一間辦公室設(shè)在北京。

*本文來(lái)源于科技期刊《電子產(chǎn)品世界》2019年第10期第1頁(yè),歡迎您寫論文時(shí)引用,并注明出處。



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