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生成式 AI 进入模型驱动时代

深圳(耀创)电子科技有限公司 2024-04-13 08:12 次阅读

随着 ChatGPT 和大型语言模型 (LLM) 呈现爆炸式增长,生成式人工智能 (Generative AI) 成为近来的一大热词。由此引发了一场争论:哪种 AI 模型使用的训练参数最多?与此同时,更多人意识到,需要针对特定的应用对模型进行更广泛的训练。因此,只要说到“生成式 AI”这个词,我们很自然地就会联想到要使用经过训练的模型。但是,生成式 AI 的起源和含义可以追溯到业界开始讨论模型之前。“生成式 AI”一词的含义是什么?为这一颠覆性技术的发展奠定基础的基本概念是什么?

生成式 AI 的早期阶段

在经过训练的 AI 模型出现之前,生成式 AI 的核心理念是创建一个能够生成新的原创内容的智能系统。生成式 AI 最早的例子之一是进化算法。进化算法受到自然选择过程的启发,旨在通过迭代进化和改进现有算法来生成新的解决方案。

生成式 AI“模型前时代”取得的另一项重要进展是专家系统领域。专家系统旨在捕捉人类专家在特定领域的知识和专长,并利用这些数据生成智能输出。虽然这些规则和启发式方法可以被视为“模型”,但它们的训练方式与如今的 LLM 并不相同。

生成式 AI 在电子系统中的应用

生成式 AI 已经日臻成熟,正在整个电子系统的芯片设计、3D-IC 封装、印刷电路板 (PCB) 和热分析等各个方面大展身手,带来了革命性的变化。利用生成式 AI 技术,设计人员可以提高效率、优化性能并加快开发进度。

芯片设计

生成式 AI 有助于自动执行复杂集成电路的 layout 设计和优化。通过在大量数据(包括现有芯片设计和性能指标)上训练 AI 模型,生成式 AI 算法可以生成满足功耗、速度和面积利用率等特定要求的新型芯片布局。这使设计人员能够探索更广阔的设计空间,从而提高芯片性能并缩短设计周期。

3D-IC 系统

生成式 AI 可以发挥关键作用,用于优化单个封装内多个堆叠芯片的设计和布局。通过分析电源分配、信号完整性和热管理等各种因素,生成式 AI 算法可以生成经过优化的 3D-IC 架构和实现方案,从而最大限度地减少信号干扰、降低功耗并提高整体系统性能。

PCB 设计

设计工具可自动生成符合特定设计约束条件的 layout,如信号完整性、电源分配和器件摆放。这可以简化 PCB 设计流程,减少设计迭代次数,提高整体设计质量。

Cadence于去年发布了Allegro X AI technology,这是 Cadence 新一代系统设计技术,在性能和自动化方面实现了革命性的提升。这款 AI 新产品依托于 Allegro X Design Platform 平台,可显著节省 PCB 设计时间,与手动设计电路板相比,在不牺牲甚至有可能提高质量的前提下,可自动执行 PCB 布局设计和小至中型 PCB 布线设计,将物理布局布线和分析用时从数天缩短至几分钟。


欢迎阅读《产品前沿 I 生成式 AI 助力 PCB 设计:打破限制,解锁无限可能》了解更多。

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热分析

生成式 AI 可用于对整个电子系统进行热分析。生成式 AI 算法可以仿真系统内的散热和气流,优化组件、散热器和冷却机制的摆放,确保高效的热管理。这有助于防止系统过热、提高系统可靠性并延长电子设备的使用寿命。

今年2月,Cadence推出 Celsius Studio,率先在业内提供完整的用于电子系统的 AI 散热设计和分析解决方案。融合 FEM 和 CFD 引擎,Celsius Studio 可用于 PCB 和完整电子组件的电子散热设计,也可用于 2.5D 和 3D-IC 封装的热与热应力分析。当前市场上的产品主要由不同的零散工具组成,而 Celsius Studio 引入了一种全新的方法,通过一个统一的平台,热、应力和电子散热可以实现设计同步分析,让设计人员可以无缝利用 ECAD 和 MCAD 对机电系统进行多物理场仿真。


基于模型的生成式 AI

随着深度学习技术不断进步,生成式对抗网络 (GAN) 和变分自编码器 (VAE) 等 AI 模型也在不断完善,使得“生成式 AI”这一术语得到了更多的关注和认可。这些模型出现于2010年代中期,它们能够生成逼真且具有创造性的内容,引发了更多关于生成式 AI 的讨论和研究。

值得注意的是,在 AI 模型出现之前,“生成式 AI”一词可能在不同的语境中使用过,流行程度也不尽相同。该术语首次使用的确切时间很难确定,因为它很可能是随着 AI 技术的进步和人们对创造性内容生成技术的探索而逐渐出现的。

电子系统设计中的大型语言模型(LLM)

大型语言模型 (LLM) 是生成式 AI 在电子设计领域的最新创新成果。这些 AI 模型在大量文本的基础上经过训练,可以生成“人话”并执行复杂的任务,因此成为电子设计过程中的重要工具。LLM 的应用分为三类:设计资源的智能搜索、设计资源的深度推理以及在高层次方向上生成设计和资源。

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在设计资源的智能搜索方面,LLM 可用于筛选大量设计数据,包括原理图、设计规范和技术文档。LLM 能够理解搜索查询的上下文和语义,与传统的基于关键字的搜索算法相比,LLM 可以提供更准确、更相关的搜索结果。这有助于大大减少查找相关设计资源所需的时间和精力,从而加快设计进程。

在改进和清理设计方面,LLM 可以提供有价值的见解和建议。LLM 能够分析设计资源并找出潜在问题,针对设计提出修改建议,从而解决这些问题。例如,LLM 可提供 PCB layout 修改建议,以提高信号完整性,或提供芯片设计修改建议,以降低功耗。设计人员可以利用这些建议来优化设计,确保设计满足所需的性能规范。

Cadence Optimality Intelligence System Explorer 运用 AI 驱动的多学科设计分析优化(Multidisciplinary Design Analysis and Optimization, MDAO) 技术,在 3D 电磁仿真、高速信号和电源完整性分析中快速地优化设计,在不损失精准性的情况下,平均速度比传统手动操作快 10 倍,在一些设计上甚至实现了高达 100 倍的速度提升。


用于 3D 电磁(EM)分析的 Cadence Clarity 3D Solver 和用于高速信号完整性(SI)和电源完整性(PI)分析的 Sigrity X 技术是首个支持 Optimality Explorer 的 Cadence 多物理场系统分析软件产品。有了 Optimality Explorer,Clarity 和 Sigrity X 求解器可以显著提高设计人员的生产力和效率,使设计团队能够探索整个设计空间并快速有效地收敛最佳设计。


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