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從算法到硬件以最高效率實現機器學習的AI應用
出自:大半導體產業網

半導體產業在自動駕駛汽車、智能手機、智能穿戴、通信、物聯網等新興領域的驅動下迎來了新一輪發展高潮,但同時其復雜度、性能、功率等挑戰是巨大的,過去將近十年,核心CPU的運算速度和功耗已經達到極致,滿足特定領域硬件加速的需求迫在眉睫,Mentor全球副總裁兼亞太區總裁Danny Perng指出,尤其是在機器學習以及人工智能領域,需要利用新的設計方法和設計工具加速芯片設計。

Mentor全球副總裁兼亞太區總裁Danny Perng

半導體行業被冷落多年后重新成為投資界的寵兒,數據顯示,2017年資本行業開始加大對半導體產業的投資,特別是在2018年達到了有史以來投資高點,其中相當大一部分投資聚集在人工智能和機器學習領域,據相關預測,在2025年有望達到5萬億美元的規模市場。Danny Perng指出AI不是一個新事物,特別是現在汽車的復雜度上升到新的數量級,促使系統公司加入數字孿生技術,在從系統到芯片到軟件的過程中找到解決難題的答案。

絕大部分應用都與人工智能息息相關,實際上人工智能就是模仿人的大腦,需要強大的存儲基礎,把訓練經驗積累起來快速運算做出決策。Danny Perng表示,根據不同的硬件架構有不同的考量,要在算法中做到最優化的方法之一是利用HLS(高階綜合工具)將人工智能、機器學習等技術融合在一起生成高效RTL代碼以加速ASIC的設計,在復雜多變的算法中加快高性能且低功耗的設計過程。

Danny Perng進一步解釋道,HLS基于高階綜合設計方法學,將設計層次抽象到算法級,將設計的低值且復雜的 領域交給工具自動完成,使設計人員能夠將更多的時間應用在算法設計、優化、架構探索等高價值領域,提高設計效率,專注產品質量的提升。他表示,希望通過EDA設計工具,免去設計工程師的基本的、簡單的工作,將精力注入更深層次問題的解決,尋找到更有效率更加創新性的東西,這也是應對半導體行業人才短缺的問題之一。

EDA工具解決的很多問題沒有精準的模型,以往傳統的算法會帶來各種各樣的問題,而用人工智能和機器學習的方式去解決,會產生比較好的結果。Danny Perng例舉了英偉達和谷歌的案例,利用Mentor HLS設計,將設計效率提高50%的同時,英偉達減少了80%的驗證成本;谷歌驗證RTL代碼的時間縮短兩倍,驗證的速度加快500倍,并且99%的錯誤都可以在C仿真階段暴露出來。

Mentor認為系統和IC是要并重的,現在除了設計公司,更多系統公司、供應商加入到芯片設計的領域中來,系統公司們非常清楚自己的應用場景,專注在特色上下功夫,而每一家的專注點又不一樣,一來芯片供應商不夠充分了解自身需求的芯片,二來也不會專門為其需求設計一款芯片,這促使系統公司們轉而利用EDA廠商提供的設計工具來自己設計芯片,特斯拉就是一個很好的例子。Danny Perng分析,為應對市場的快速需求,特斯拉開始自己設計計算機芯片,將處理速度提高10倍的同時大幅降低功耗,以進一步實現自動駕駛技術。其厲害之處就在于他的算法,因為他們知道需要什么東西,在他們的專業領域他們是最牛的,所以可以寫出最好的算法。

據悉,為了不斷實現設計工具的升級與創新,Mentor還在業務中引入了人工智能和機器學習等新技術、新應用,利用工具Caliber能夠提升后端DFM良率并且做出分析,在實現加快開發速度的同時可減少仿真次數。Danny表示,通過近幾年大力度的投入Mentor在Machine Learning領域真正能夠幫到客戶開發其理想產品。

確確實實,人工智能、機器學習等技術正在改變EDA設計工具,它將為整個EDA設計的發展帶來更多新的機會和可能性。Danny 稱,眼下CPU的運算速度和功耗已經達到了極致,西門子也是結合系統加上Mentor的 EDA直到IC實現Digital Twin,就是把西門子最強的建模(Modeling)外接的訊號接入進來不用再做出芯片,而是把算法集成(Algorithm Integrated)做到最佳,最終要達到最高效率實現Machine Learning或者AI應用。

 

 

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文章收入時間: 2019-03-29
 
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