來源：本文由半導(dǎo)體行業(yè)觀察翻譯自semiengineering，作者 Ann Steffora Mutschler ，謝謝。

 

人們正在角逐如何在巨大的市場和應(yīng)用中應(yīng)用分析、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)，而半導(dǎo)體設(shè)計(jì)和制造領(lǐng)域無疑是最有前景的一個(gè)領(lǐng)域。

 

機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)/人工智能（ML / DL / AI）的關(guān)鍵是了解設(shè)備如何對真實(shí)事件和刺激作出反應(yīng)，以及如何優(yōu)化未來設(shè)備。這需要篩選越來越多的數(shù)據(jù)，通過自動(dòng)化來識(shí)別復(fù)雜模式、異常情況以及找到適當(dāng)?shù)奈恢谩?

eSilicon營銷副總裁Mike Gianfagna說，“我們收集的數(shù)據(jù)用來開發(fā)我們自己的方法。目前的存儲(chǔ)器，我們看的是設(shè)計(jì)、內(nèi)存以及對不同的內(nèi)存配置建模。你可以在它上面運(yùn)行模型與真實(shí)應(yīng)用作比較。所以我們采用參數(shù)化的通用內(nèi)存模型并將其映射至實(shí)際內(nèi)存。我們也可以從之前的設(shè)計(jì)中看人力和時(shí)間表，還可以對計(jì)算資源和EDA許可做同樣的工作。如果你只有12000個(gè)CPU但需要24000個(gè)，那么你需要使用基于云的解決方案來實(shí)現(xiàn)。但那不會(huì)很快發(fā)生，你需要對此進(jìn)行規(guī)劃，很大一部分是圍繞存儲(chǔ)器的?！?

這只是縮短設(shè)計(jì)周期并基于經(jīng)驗(yàn)減少潛在問題的一系列活動(dòng)的開始。

Synopsys驗(yàn)證組營銷副總裁Michael Sanie說，“整個(gè)行業(yè)正在學(xué)習(xí)如何使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來構(gòu)建和調(diào)試系統(tǒng)。有許多關(guān)于何種堆?？梢杂糜贏I算法的建模和模擬，這里的目標(biāo)是將人工智能用于工具以及其它地方?！?

在很大程度上，這是對系統(tǒng)級設(shè)計(jì)和復(fù)雜程度的認(rèn)識(shí)，即使這些工具需要其它工具的幫助。

Cadence的營銷總監(jiān)Steven Lewis說，“現(xiàn)在，隨著EDA生態(tài)系統(tǒng)在機(jī)器 學(xué)習(xí)方面的工作，我們正試圖弄清楚它如何能夠幫我們解決更大的驗(yàn)證問題，整個(gè)問題就回歸到，‘這不是早期的10個(gè)晶體管’。我很贊同這點(diǎn)。構(gòu)成一個(gè)存儲(chǔ)器要10億個(gè)晶體管，那就需要知道如何布局，如何在物理層面布線。如何對這些電路執(zhí)行最最好的布局，如何放置這些組件？這一直是機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的一部分。然而我們不把它稱為機(jī)器學(xué)習(xí)，但它確實(shí)是我們試圖找出最佳方法的算法的一部分。

如果你可以處理特定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，開始了解7nm晶體管的行為方式，那你就知道了大部分流程了，因此你可以更好地判斷什么時(shí)候開始放置它們，什么時(shí)候開始布局，什么時(shí)候開始分析?！?

前段時(shí)間，芯片制造商開始推動(dòng)六西格瑪設(shè)計(jì)（six-sigma designs），但是一旦復(fù)雜到一定程度，達(dá)到要求的六西格瑪質(zhì)量所需的模擬開始花費(fèi)大量時(shí)間時(shí)，他們就不再討論這種方案了。但隨著汽車制造商對無缺陷電子產(chǎn)品的需求，又掀起了關(guān)于六西格瑪?shù)挠懻?，在合理的時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的唯一方法就是利用機(jī)器學(xué)習(xí)。

Lewis說，“通過機(jī)器學(xué)習(xí)，我們可以對晶體管的行為進(jìn)行編程，因此從統(tǒng)計(jì)角度講，我不必進(jìn)行1000萬次的模擬。我可以使用算法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來保持一定精度的條件下確定需要運(yùn)行的最少模擬次數(shù)。如果我可以編程更多的算法，如果我可以對更多我進(jìn)行的工作編程，那我就可以只收集這些數(shù)據(jù)的同時(shí)還保證工作的質(zhì)量。這就是機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助我們的地方?！?

這一定程度上已經(jīng)在設(shè)計(jì)領(lǐng)域發(fā)生了，但它在未來會(huì)有更加顯著的使用。

ArterisIP的首席技術(shù)官Ty Garibay說，“這項(xiàng)技術(shù)可以使你實(shí)現(xiàn)過去不能實(shí)現(xiàn)的事情。你可以通過這種技術(shù)來確定通孔位置。如果你無法證明某件事，你可以使用排除法。使用傳統(tǒng)的功能安全的形式，你可以放下兩件相同的事情，就像在汽車制動(dòng)系統(tǒng)，發(fā)動(dòng)機(jī)控制，安全氣囊控制系統(tǒng)那樣。但當(dāng)我們通過電線驅(qū)動(dòng)時(shí)，通常是在你的汽車中創(chuàng)建一個(gè)服務(wù)器，將功能整合到系統(tǒng)中并通過電線進(jìn)行通信。目前777型噴氣式飛機(jī)可以做到這一點(diǎn)，但是成本/功能差別很大。為了將它應(yīng)用于汽車，我們需要開發(fā)新技術(shù)并找到應(yīng)用它們的方法，取代過去已驗(yàn)證但太貴且速度很慢的技術(shù)，”

大量的數(shù)據(jù)

 

這將需要篩選大量的數(shù)據(jù)。

NetSpeed Systems營銷和業(yè)務(wù)開發(fā)副總裁Anush Mohandass說，“在硅谷，幾乎每個(gè)人都擅長獲取某種形式的數(shù)據(jù)。但真正厲害的人是那些經(jīng)歷完整鏈條的人，他們理解了從了解到行動(dòng)的數(shù)據(jù)鏈。我們已將此放回到我們的設(shè)計(jì)環(huán)境和IP中。機(jī)器學(xué)習(xí)是其中的一個(gè)方面?！?

Mohandass說，利用機(jī)器學(xué)習(xí)關(guān)鍵的一點(diǎn)就是挖掘第一手?jǐn)?shù)據(jù)?！澳闶褂玫挠?xùn)練數(shù)據(jù)是什么？它有多大？它們之間有偏差嗎？你是否偏向于某種形式的設(shè)計(jì)或其它設(shè)計(jì)？我們花了大量時(shí)間讓我們的訓(xùn)練加快速度，沒有任何偏差。第二個(gè)方面是一量你獲得了數(shù)據(jù)，你如何將它深刻理解？第三是我們的機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境，驅(qū)動(dòng)力是什么？如何驅(qū)動(dòng)客戶？

在生成數(shù)據(jù)時(shí)，尤其如果你輸入到了機(jī)器學(xué)習(xí)引擎時(shí)，數(shù)據(jù)量對于你來說會(huì)爆炸。你看的不是數(shù)百和數(shù)千行，而是數(shù)百萬行，因此，突然看到一百萬事物的圖表是沒有任何意義的，所以你試圖使它們聚集并觀察其趨勢?！?br />

在數(shù)據(jù)挖掘的情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)非常實(shí)際的用途是搜索異常。

UltraSoC首席執(zhí)行官Rupert Baines表示，“我們已經(jīng)完成了很多本地工作，所以呈現(xiàn)的結(jié)果價(jià)值很高，內(nèi)容很好?，F(xiàn)在大多數(shù)情況下，這意味著一位工程師正在看它、閱讀并繪制它。在某個(gè)時(shí)候，她會(huì)說，'看起來很奇怪'，并且會(huì)運(yùn)行一些腳本來試圖找出它看起來很古怪的原因?！?

通過幫助他們找到問題，引起他們對突然改變的行為模式的注意，可以幫助加速工程師的工作。

Baines說，“這可能是像相機(jī)應(yīng)用中那些不變的像素。你說，'看起來很奇怪'，你期望像素發(fā)生變化。這可能意味著攝像頭出現(xiàn)故障，卡住了。也可能是一個(gè)安全應(yīng)用程序，其中永遠(yuǎn)不訪問安全內(nèi)存的一個(gè)特定進(jìn)程，并且它會(huì)嘗試這樣做，異常檢測器會(huì)說'這是不對的，開燈并發(fā)出警報(bào)。至少好的一方面，是會(huì)發(fā)出警報(bào)。這就像一個(gè)防盜報(bào)警器。如果夜間有人在你家外面踱步，你有一個(gè)可以檢測到他們移動(dòng)的光線感應(yīng)器，此時(shí)它打開燈并發(fā)出警報(bào)——即使他們沒有真正嘗試進(jìn)入，即使你的鎖仍然完好無損，他們無法進(jìn)入房子，但你會(huì)知道有人在試圖做一些事情。它是TrustZone、OmniSecure或諸如此類的之上的一個(gè)額外的安全層?！?

機(jī)器學(xué)習(xí)和仿真

 

正在使用機(jī)器學(xué)習(xí)的另一個(gè)領(lǐng)域是確定如果在下個(gè)月運(yùn)行仿真或者如果將仿真與其他仿真器進(jìn)行比較，仿真的可重復(fù)性如何。這也適用于制造測試，結(jié)果的周期之間要相關(guān)，信號(hào)之間也要相關(guān)。

西門子公司Mentor的產(chǎn)品營銷經(jīng)理Mark Olen說，“機(jī)器學(xué)習(xí)帶來的挑戰(zhàn)是你放棄了人類控制事物的能力，這是關(guān)鍵所在。如果我使用帶有便攜式激勵(lì)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在我的1000個(gè)CPU上進(jìn)行模擬，它將根據(jù)設(shè)計(jì)響應(yīng)的方式產(chǎn)生一組結(jié)果，因?yàn)樗鼜脑O(shè)計(jì)的響應(yīng)中學(xué)習(xí)。

但假設(shè)在運(yùn)行幾個(gè)小時(shí)后，我們發(fā)現(xiàn)設(shè)計(jì)中存在兩個(gè)bug，我們將設(shè)計(jì)發(fā)送給設(shè)計(jì)人員，他們修復(fù)以太網(wǎng)模塊或修復(fù)結(jié)構(gòu)仲裁方案或其他之后，再次運(yùn)行仿真。如果使用機(jī)器學(xué)習(xí)再次仿真，則會(huì)得到不同的結(jié)果。你不會(huì)得到完全相同的周期間相關(guān)性，因?yàn)樵O(shè)計(jì)運(yùn)行不同，可能是因?yàn)閷λ男迯?fù)。然而，這對工程師造成了很大的不確定性，因?yàn)樗麄儽硎舅麄兿胍谕耆嗤臈l件下運(yùn)行完全相同的激勵(lì)，但實(shí)際上設(shè)計(jì)發(fā)生了改變。

正因?yàn)槿绱?，我們在我們的某些技術(shù)中進(jìn)行了切換，這些技術(shù)可以關(guān)閉部分機(jī)器學(xué)習(xí)功能，以便能夠以前所做的某種模擬模式運(yùn)行。與此同時(shí)，有一些先進(jìn)的客戶對這一理念感到滿意，并且正在使用全部功能?！?br />

隨著設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)反復(fù)運(yùn)行仿真，將進(jìn)入片外指標(biāo)的數(shù)據(jù)挖掘。這里，Mentor內(nèi)部和其客戶有用的是一個(gè)名為Jenkins的開源軟件生態(tài)系統(tǒng)。 Olen 說，“這是一個(gè)非常熱門的話題，所有人都喜歡它，因?yàn)樗敲赓M(fèi)的。但也不是完全免費(fèi)的，因?yàn)榧词顾且粋€(gè)開源的生態(tài)系統(tǒng)，你必須作為用戶進(jìn)行投資來進(jìn)行實(shí)際整合。我們投入了大量資金將我們的系統(tǒng)整合到Jenkins環(huán)境中。”

Jenkins的主要優(yōu)勢之一就是它能夠像觸發(fā)器一樣。 他說，“你可以有一個(gè)定時(shí)觸發(fā)器表明每個(gè)人在星期五晚上回家時(shí)，有10000臺(tái)臺(tái)式電腦閑置，讓我們使用它們。因此，在周五下午9點(diǎn)，無論是否需要都會(huì)免費(fèi)地開始回歸運(yùn)行。然后，一旦這些回歸運(yùn)行的結(jié)果完成，我們可以將所有結(jié)果合并后發(fā)回給Jenkins，以便它可以在周一早上出現(xiàn)在工程師辦公桌的某個(gè)副總裁的電子郵件中，‘好消息是，我們進(jìn)行了800小時(shí)的模擬，沒有失敗?！硪粋€(gè)觸發(fā)事件不是基于時(shí)間，而是基于條件。例如，如果設(shè)計(jì)中存在一定程度的代碼更改，或每次修改文件時(shí)，可啟動(dòng)回歸運(yùn)行。你可以在晚上8點(diǎn)結(jié)束時(shí)自動(dòng)發(fā)言。如果白天有超過三個(gè)文件被修改，那么晚上開始回歸運(yùn)行?！?

這會(huì)在運(yùn)行后運(yùn)行并伴隨數(shù)據(jù)的高峰之后產(chǎn)生回歸運(yùn)行。這不是交易數(shù)據(jù)。這不是關(guān)于總線確認(rèn)、取指或芯片上實(shí)際發(fā)生的事情。相反，這是模擬的所有結(jié)果，例如檢測到的錯(cuò)誤，覆蓋率以及周期運(yùn)行。但其中一個(gè)問題是，從那里有必要弄清楚如何組合多種類型的數(shù)據(jù)并將其放入可開采的大型數(shù)據(jù)庫中。

Olen說，“所以，如果我運(yùn)行了10000個(gè)CPU，并且考慮到這一點(diǎn)，并在遍布全球的模擬農(nóng)場中找出多少工作是多余的和無用的，是否有機(jī)會(huì)實(shí)際完成相同的工作量下一次使用5000個(gè)CPU而不是10000？ 當(dāng)然，從來沒有人這樣做。他們實(shí)際上是仍然使用10000個(gè)CPU使工作量翻倍，這樣就能擴(kuò)大范圍”

解決重大難題

 

Cadence研發(fā)部高級主管David White自20世紀(jì)90年代初期一直致力于機(jī)器學(xué)習(xí)，他們合作編輯并共同編寫了機(jī)器學(xué)習(xí)的第一本教科書。他說這是一套有趣的工具，可以解決特定問題。 “在2009年左右，當(dāng)我與越來越多的客戶合作時(shí)，我開始看到相同類型的問題越來越嚴(yán)重。問題主要在三個(gè)方面。第一個(gè)是規(guī)模。我們正在處理越來越大的設(shè)計(jì)，更多的設(shè)計(jì)規(guī)則和更多的限制，結(jié)果就是越來越多的數(shù)據(jù)。無論是模擬數(shù)據(jù)，提取數(shù)據(jù)，處理越來越多的形狀和幾何圖形，更大的技術(shù)文件，數(shù)據(jù)對我們造成的壓力越來越大。

現(xiàn)在你已經(jīng)有了更復(fù)雜的設(shè)計(jì)和電子規(guī)則，芯片，封裝和電路板之間有更多的相互作用，散熱成了一個(gè)問題，所以現(xiàn)在復(fù)雜度和總體規(guī)模都在增長。第三，這兩者都開始影響半導(dǎo)體設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)的生產(chǎn)力，因?yàn)橐?guī)模和復(fù)雜性會(huì)造成越來越多的不確定性，導(dǎo)致更多的重新設(shè)計(jì)，進(jìn)度錯(cuò)亂等問題。”

White說，這些問題的核心是，該行業(yè)正在處理更多的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)問題，這需要數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的解決方案。而且，關(guān)鍵是要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可用于數(shù)據(jù)挖掘的格式。 White說，“任何使用機(jī)器學(xué)習(xí)的操作或解決方案都會(huì)在前端使用某種形式的分析和數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化和某種形式的并行化，通常情況下，人們會(huì)稱之為機(jī)器學(xué)習(xí)，即使它們之間并沒有明確的界限。”

—Ed Sperling contributed to this report.

致謝：本文由電子科技大學(xué)低功耗集成電路與系統(tǒng)研究所黃樂天老師和陳家豪同學(xué)協(xié)助校對。

原文鏈接：https://semiengineering.com/applying-machine-learning-to-chips/

2018-03-29  來源：半導(dǎo)體行業(yè)觀察 

文章關(guān)鍵詞： 韋爾半導(dǎo)體股份  香港華清電子(集團(tuán))有限公司  AI