如今半導體行業(yè)正在經(jīng)歷一場復興。5G、自動駕駛、超大規(guī)模計算和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)強勁增長，這些趨勢的背后是AI和ML的應用。新的應用和技術(shù)間的相互依賴性，正在產(chǎn)生對更強計算、更多功能、更快數(shù)據(jù)傳輸速度的需求。所以對芯片工作者有一個新的挑戰(zhàn)，那就是下一代芯片的開發(fā)必須更快、更智能。

　　要開發(fā)芯片，必然離不開EDA工具的支持，EDA近幾十年與芯片隨之發(fā)展。上世紀60年代，芯片剛出現(xiàn)的時候，芯片設(shè)計需要完全自定義布局，都是手工畫。隨著芯片規(guī)模的不斷擴大，開始將一些流程做成標準單元，通過原理圖網(wǎng)表自動實現(xiàn)。再后來芯片的性能和功能要求不斷增大，就出現(xiàn)了RTL綜合語言。然后就是現(xiàn)在的自動化布局與布線。那么EDA的下一步是什么呢？Cadence給出的答案是：EDA的下一步要進入機器學習的年代。

　　三年磨一劍，EDA裝上AI的引擎

　　三年前，Cadence開始探索將EDA工具走向人工智能。三年后的今天，Cadence交出了滿意的答卷。他們開發(fā)了一個新的工具——Cerebrus。據(jù)Cadence數(shù)字與簽核事業(yè)部產(chǎn)品工程資深群總監(jiān)劉淼先生的介紹，Cerebrus這個詞來自于拉丁語，是大腦的意思，顧名思義，它會結(jié)合一些AI的知識，做類似人腦的行為。

　　Cerebrus是業(yè)界首款完全基于機器學習人工智能引擎的EDA工具，可以擴展數(shù)字芯片設(shè)計流程并使之自動化。它有三大很關(guān)鍵的提升：第一，它是生產(chǎn)力和功耗、性能與尺寸（PPA）層面的革命，也就是芯片性能的革命，基于獨一無二的增強型機器學習，它可以帶來約10倍生產(chǎn)力的提升，還有20%的PPA結(jié)果改進。第二，它會帶來全新的RTL-to-GDS全流程自動優(yōu)化，提升設(shè)計團隊的工作效率。第三，其大規(guī)模的分布式計算，提供可擴展的本地或基于云的設(shè)計探索，實現(xiàn)更快的流程優(yōu)化。

　　Cerebrus的面世標志著 EDA 行業(yè)迎來了一場顛覆性的革新，它代表了PPA和生產(chǎn)力的下一個飛躍，也預示著EDA工具開始進入ML時代。Cerebrus已經(jīng)超出了普通的EDA工具，它用一種全新的自動學習方式凌駕于其他EDA工具之上，以機器學習為核心的數(shù)字芯片設(shè)計工具將讓工程團隊有更多機會在項目中發(fā)揮更大的影響力，因為他們可以告別重復性的手動流程。

　　在如何優(yōu)化AI算法的問題上，據(jù)劉淼先生解釋，Cadence采取的策略是與產(chǎn)業(yè)合作，比如臺積電，通過工藝線的調(diào)整來優(yōu)化模型。除此之外，Cadence擁有大量的數(shù)據(jù)可以供Cerebrus進行增強型的自學習，通過概率論找到一個最優(yōu)解。

　　Cerebrus 是更廣泛的 Cadence 數(shù)字全流程的一部分，可與 Genus? Synthesis Solution 綜合解決方案、Innovus? Implementation System 設(shè)計實現(xiàn)系統(tǒng)、Tempus? Timing Signoff Solution 時序簽核解決方案、Joules? RTL Power Solution、Voltus? IC Power Integrity SolutionIC 電源完整性解決方案和 Pegasus? Verification System 各個工具平臺無縫集成合作，為客戶提供快速的設(shè)計收斂和更好的可預見性。這款全新工具和更廣泛的設(shè)計流程支持Cadence 的智能系統(tǒng)設(shè)計（Intelligent System Design?）戰(zhàn)略，該戰(zhàn)略旨在驅(qū)動普適智能，實現(xiàn)卓越設(shè)計。

　　Cerebrus讓芯片設(shè)計走向“共同富?！?/p>

　　就像人類發(fā)展的三部曲一樣，首先要解決溫飽問題，然后再解決小康問題，最后才能走向共同富裕。在芯片設(shè)計的輔助上，Cerebrus也有這樣的深層次意義。

　　劉淼先生解釋道，當下半導體人才荒的問題已經(jīng)是燃眉之急，企業(yè)缺人、搶人是常態(tài)。Cerebrus的出現(xiàn)，正是解決了最基本的問題，其全流程的自動優(yōu)化給很多剛畢業(yè)的學生或者比較缺乏經(jīng)驗的學生提供了指引，他們可以利用Cerebrus很快解決芯片設(shè)計實現(xiàn)的問題。這就解決了芯片設(shè)計當中的“溫飽”問題。當然這也特別符合中國現(xiàn)在的需求，中國那么多初創(chuàng)企業(yè)找不到人，但是必須要做，用EDA工具解放人，讓人做更加有意義的事情。

　　芯片不止要設(shè)計出來，還要讓芯片做得更好，這就是要解決小康問題，Cerebrus可以幫助工程師做各種各樣的探索，通過探索可以得到最優(yōu)解，不光能夠?qū)崿F(xiàn)芯片，還可以讓你的芯片性能比別人家好。如下面這個例子，客戶期待在最新CPU實現(xiàn)達到2GHz的速率，Cerebrus的自動布局規(guī)劃能同時優(yōu)化布局規(guī)劃與實現(xiàn)流程，而且它可以在任何方向自動調(diào)整，并且調(diào)整完了以后，可以再去調(diào)用Innovus找到最佳的位置得到很好的結(jié)果。最終達到了總失效改進高達83%，漏電功耗降低17%。以此，Cerebrus達到了“小康”的階段。

　　類似的案例還有與瑞薩的合作，Cerebrus憑借其創(chuàng)新的ML能力，搭載Cadence的RTL-to-signoff工具流程，帶來了自動化流程優(yōu)化和布局規(guī)劃優(yōu)化，將設(shè)計性能提高10%以上。三星代工廠也已在多個應用中采用了Cerebrus以及Cadence的數(shù)字設(shè)計實現(xiàn)流程。因為三星觀察到，在一些最關(guān)鍵的模塊上，僅用短短幾天時間Cerebrus便使得功耗降低超過8%，而過去通過人工操作需要數(shù)月才能實現(xiàn) 。此外，三星正在使用Cerebrus進行自動布局規(guī)劃電源分配網(wǎng)絡(luò)選型，這使最終設(shè)計時序提高50%以上。由于Cerebrus和數(shù)字化實現(xiàn)流程提供了更卓越的PPA結(jié)果和顯著的生產(chǎn)力提升，該解決方案已成為三星DTCO計劃的寶貴補充。

　　劉淼先生很客觀的表示，Cerebrus或許能解決80%的問題，但剩下20%的工作仍需要人來完成，共同富裕是可望不可及的，需要我們?nèi)祟惞餐?。Cerebrus的意義是將人類從繁瑣的工作中解放出來，來思考那20%更有價值的工作，例如芯片堆疊、芯片架構(gòu)等難度更大的工作。

　　關(guān)于未來Cerebrus的發(fā)展，劉淼先生也透露到：“要讓現(xiàn)有的模型做的更加準，概率論的精度問題也是我們一直努力的方向。再就是會根據(jù)不同的芯片和工藝來自己構(gòu)建模型庫，這些模型與客戶沒有強相關(guān)?！?/p>

　　結(jié)語

　　回看Cadence三十多年的發(fā)展歷程，從最開始的追求芯片卓越設(shè)計，到2000年以后在系統(tǒng)層面的創(chuàng)新，到現(xiàn)在以AI為引擎的Cerberus的出現(xiàn)，Cadence一直在與時俱進，迎合客戶的發(fā)展方向。