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熱啟動使效率加倍，DSO.ai持續(xù)引領AI新時代芯片設計

（2025年3月29日更新）

1956年人工智能（AI）當概念被提出時，即使是想象力最豐富的預言家也應該很難預測到2022年AI，能夠預測天氣，診斷和治療疾病，甚至，AI被稱為工業(yè)糧食的半導體產(chǎn)業(yè)仍在發(fā)生變化。

芯片采購網(wǎng)專注于整合國內外授權IC代理商現(xiàn)貨資源，芯片庫存實時查詢，行業(yè)價格合理，采購方便IC芯片，國內專業(yè)芯片采購平臺。

隨著半導體制造技術的不斷發(fā)展，單芯片集成的晶體管數(shù)百億，系統(tǒng)越來越復雜，設計挑戰(zhàn)越來越大。但與此同時，終端應用的軟件和算法加速迭代，以月或年為周期更新的芯片越來越難以滿足終端需求，芯片設計周期迫切需要縮短。

EDA工具與AI技術的結合不僅可以設計PPA更好的芯片（性能、功耗和面積）也可以顯著縮短芯片設計周期。在實現(xiàn)更好、更快、更便宜的芯片愿景的同時，也將大大降低芯片設計的門檻，使更多的人和企業(yè)能夠設計所需的芯片，這將對芯片行業(yè)產(chǎn)生深遠的影響。

2020年，新思科技推出了業(yè)內首個用于芯片設計的自主人工智能應用——DSO.ai (Design Space Optimization AI)。作為人工智能和推理引擎，DSO.ai在芯片設計的巨大解決空間中搜索優(yōu)化目標。

目前，英特爾、聯(lián)發(fā)科、三星、索尼、瑞薩電子等世界頂級芯片設計公司已被采用DSO.ai，在不同的芯片工藝節(jié)點和不同類型的芯片設計中，一般提高了4-5倍甚至更高的效率。

一旦嘗試，芯片公司就會喜歡它DSO.ai，還有一個熱啟動的絕招。

各種芯片各種芯片AI設計

將AI技術與EDA工具結合有兩個核心價值。首先，我們試圖讓步EDA更智能，減少重復和復雜的工作，讓用戶設計相同甚至更短的時間PPA更好的芯片；二是大大降低用戶門檻，解決人才短缺的挑戰(zhàn)。

DSO.ai更智能的核心價值是在巨大的芯片設計解決方案空間中搜索優(yōu)化目標，利用強化學習優(yōu)化功耗、性能和面積。

無論是x86架構、Arm架構或傳感器，無論是最先進的工藝，還是成熟的工藝，都可以使用DSO.ai實現(xiàn)PPA同時縮短設計周期。

當然，在實際使用中DSO.ai在設計芯片時，不同的開發(fā)者會有不同的優(yōu)化目標。例如，手機芯片開發(fā)者專注于CPU圖像傳感器開發(fā)者更愿意縮短設計周期，加快產(chǎn)品上市，DSO.ai能靈活解決差異化需求，提高效率幾倍。

DSO.ai新思科技之所以能在不同的工藝節(jié)點和不同的技術架構中實現(xiàn)顯著的效率提升，核心原因是基于新思科技EDA該領域積累了多年豐富的行業(yè)經(jīng)驗AI自動化學習能力和底層算例將需要開發(fā)者反復嘗試的重復和復雜的工作移交給開發(fā)者AI快速探索萬億計的設計方法，找到最優(yōu)解，具有普遍的適用性。

DSO.ai第二大核心價值可以幫助傳統(tǒng)芯片設計公司解決人才短缺的挑戰(zhàn)，大大降低芯片設計的門檻。

在數(shù)字化趨勢下，大型系統(tǒng)級公司開始開發(fā)自己的芯片，通過定制芯片優(yōu)化其應用或工作負荷。然而，大型系統(tǒng)級公司往往缺乏芯片設計經(jīng)驗和經(jīng)驗豐富的芯片設計人才，DSO.ai完美解決大型系統(tǒng)級公司面臨的挑戰(zhàn)。

借助DSO.ai，只有幾年工作經(jīng)驗的開發(fā)人員，也能達到多年經(jīng)驗豐富的開發(fā)人員的設計水平。

DSO.ai這兩個優(yōu)勢將惠及幾乎各種類型的芯片設計公司，典型的是通用芯片公司和系統(tǒng)級客戶。

對于通用芯片公司，DSO.ai目標是通過模擬驗證、快速原型等更快、更容易使用的工具，模擬芯片生產(chǎn)前的實際性能和功耗，節(jié)省成本和設計周期。對于系統(tǒng)級公司，DSO.ai通過各種IP幫助他們解決芯片架構和工藝選擇的模塊和設計工具。

提高數(shù)量級性能，大大降低門檻

由于需要更強的計算能力作為支撐，DSO.ai由于云計算的普及，新思科技普及，新思科技也與云服務提供商合作提供DSO.ai解決方案。

當然，就像云計算的普及不是一蹴而就的，一開始，DSO.ai在芯片設計公司眼里，這也是一件新事。一開始，頂級芯片設計公司是為了DSO.ai態(tài)度也有點謹慎，但對DSO.ai測試結束后，他們發(fā)現(xiàn)他們得到了PPA在縮短設計周期的同時，大幅度提升。DSO.ai它很快得到了世界頂級芯片設計公司的認可。

典型的例子是英特爾、聯(lián)發(fā)科、三星、索尼和瑞薩電子。

英特爾發(fā)現(xiàn)，面對優(yōu)化高性能芯片PPA在縮短設計周期的目標時，有許多關鍵挑戰(zhàn)需要解決，包括：設計尺寸大、運行時間長；對于大尺寸的設計，最終RTL到GDS收斂周期較長；在最后階段實施多個手動ECO延長設計關閉時間；跨設計向量優(yōu)化PPA增加實驗數(shù)量等。

英特爾在實際情況下使用DSO.ai芯片設計周期和技術PPA優(yōu)化設計時間結果質量提高約40%，運行時間加快約20%。英特爾通過將軍DSO.ai并入?yún)^(qū)塊布局布線（PnR）有助于縮短芯片設計周期，實現(xiàn)最佳流程PPA，減少人工//ECO收斂工作中的攪拌，及時向RTL業(yè)主提供反饋，以修復嚴重違反時間路徑的問題。

英特爾的例子也充分說明了DSO.ai易于定制的特點可以很好地解決芯片設計中計時或功耗帶來的挑戰(zhàn)，通過創(chuàng)建布局指標來幫助緩解擁塞點和使用庫單元數(shù)量的限制。

聯(lián)發(fā)科和三星也被采用DSO.ai先進工藝技術改進Arm架構移動CPU性能和功耗。在三星的案例中，DSO.ai成功應用于技術開發(fā)Voptz和Ftarget通過自動探索大量電壓，優(yōu)化應用程序（V）/目標頻率（F）找出最高基準分數(shù)和最長電池時間的最佳組合。此外，DSO.ai RL通過分析之前操作中的選擇，自動學習并生成更好的組合。

結果顯示，三星在4nm Arm Big CPU在相同的工作電壓下，DSO.ai頻率提高了13%-80%；在相同的工作頻率下，功耗可以降低25%。

展示了三星的實踐AI驅動解決方案提高了生產(chǎn)力，幫助開發(fā)者輸出高質量的結果。

雖然和設計CPU但索尼在設計傳感器時，需要在最短的時間內滿足各種類型的終端的需求，縮短設計周期，提高結果質量（PPA）。

因此，索尼在傳感器設計過程中也成功地采用了它DSO.ai與專家工程師的人工操作相比，技術并驗證了其出色的性能，DSO.ai只有1/4的設計周期和1/5的設計工作量才能達到最佳效果，成功降低了3%的功耗，進一步提高了設計結果的質量。

與冷啟動相比，索尼發(fā)現(xiàn)熱啟動有一些優(yōu)點，比如只需要1/2周期，減少1/3的工作量。

熱啟動也是新思科技DSO.ai的絕招。

熱啟動，DSO.ai的絕招

之所以說是絕招，是因為目前行業(yè)一體化AI的EDA在工具中，只有新思科技DSO.Telit代理ai提供熱啟動模式。

眾所周知，AI該技術需要使用大量的計算資源來模擬人腦的神經(jīng)思維，而計算資源的缺乏往往受到限制AI高端應用或大型企業(yè)部署技術。DSO.ai將每次操作的學習經(jīng)驗保存到培訓數(shù)據(jù)庫中，然后利用培訓數(shù)據(jù)庫提高設計探索效率，減少執(zhí)行時間，降低計算資源的要求。

DSO.ai有兩種模式：熱啟動和冷啟動。

冷啟動實際上是一種沒有訓練數(shù)據(jù)的模式，需要執(zhí)行和創(chuàng)建訓練數(shù)據(jù)，并選擇使用自己的非訓練抽樣來分配第一個參數(shù)。介紹了一個新的設計DSO.ai它始于冷啟動，因此需要進行大量的培訓工作，并且必須在同一過程中進行多次。

熱啟動模式是將冷/熱啟動的結果作為一種過程模式，在有培訓數(shù)據(jù)的情況下自動學習，以尋求最佳解決方案。熱啟動的顯著優(yōu)點是可以減少工作量，縮短周期。同時，熱啟動也可以減少對計算能力的需求。

在實踐中，英特爾發(fā)現(xiàn)，有了熱啟動模式，更少的工程師可以實現(xiàn)更好的設計效果。聯(lián)發(fā)科還意識到，如果你了解設計參數(shù)并實現(xiàn)它PPA熱啟動可以提高生產(chǎn)力，進一步實現(xiàn)復雜的計算和決策。