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在“AI热潮”中，以GPU为首的芯片掌握着AI技术发展的“命脉”，推动技术不断迭代。 与此同时，AI的发展也开始反哺芯片制造，现在AI仅用了5个小时就生成了工业规模的RISC-VCPU内核。
日前，中国科学院计算技术研究所处理器芯片国家重点实验室及其合作单位利用AI技术，设计出了32位RISC-V CPU“启蒙一号CPU芯片”。
该CPU采用65nm工艺，主频高达100%，可运行Linux操作系统。 其性能与Intel相当，设计周期缩短至1/1000。
在人工智能技术的帮助下，研究人员在5小时内生成了400万个逻辑门。 有行业媒体指出，这比目前GPT-4可以设计的电路尺寸大4000倍。
该团队表示，其训练过程只需不到 5 小时即可实现 >99.% 的验证测试准确性。
《启示一号》是基于BSD二值猜图（ ）算法设计的。 研究人员利用人工智能技术直接从“输入输出（IO）”自动生成CPU设计，无需工程师提供任何代码或自然语言描述。
换句话说，它将CPU自动设计问题转化为“满足输入输出规范的电路逻辑生成问题”。 只需要测试用例，就可以直接生成满足要求的电路逻辑，省去了传统设计过程中的逻辑设计和验证环节。 。
图|传统CPU设计流程与全自动CPU设计流程
值得注意的是，这种方法甚至自主地发现了冯·诺依曼架构（一种包含程序指令存储器和数据存储器的计算机设计概念结构）。
该CPU于2021年12月流片，芯片返还后成功运行Linux操作系统和SPEC CPU 2000程序，相关论文于今年6月底发表。
▌芯片巨头竞相应用AI助力芯片设计
先进的芯片制造必须经过1000多个步骤。 每个阶段都需要复杂的计算，每一步都必须近乎完美，CPU的设计和制造也是如此。 在这项具有挑战性的工作中，通常需要一个工程师团队编写代码，然后借助EDA工具完成电路设计。 在这个过程中，反复的测试和验证优化是必不可少的。
正是因为这个过程极其复杂繁琐，而且极其耗费劳动力和资源。 有时，一个大规模的芯片设计项目需要数月甚至数年的时间才能完成。 以Intel K486 CPU为例，仅验证阶段就需要190天。
随着AI技术的发展，越来越多的企业开始将其引入芯片设计和制造中。
英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋强调了英伟达加速计算和人工智能解决方案在芯片制造方面的潜力。 他认为芯片制造是加速计算和人工智能计算的“理想应用”。
另一家芯片巨头AMD首席技术官马克也透露，AMD已经开始将AI应用于半导体设计、测试和验证阶段，并计划未来在芯片设计领域更广泛地使用生成式AI。 与此同时，AMD 已经在试验（由其开发并与之合作）并研究如何更好地部署此 AI 助手。
日本半导体公司社长小池纯一表示，将引入人工智能和自动化技术，建立约500名技术人员的量产流程。 公司已具备人才、设备、技术线索，预计2027年开始量产。
确实，在芯片设计过程中，AI“做得很好”，可以无限迭代，直到得出最佳方案。 不仅如此，在迭代的同时，AI还会学习，它会研究什么样的模式可以创造出最优的设计，所以AI实际上加速了芯片设计的优化布局，并带来更高的性能和更低的能耗。 在验证和测试过程中，AI还可以最大限度地提高测试覆盖率并节省时间。
至于AI是否会抢走芯片研发工程师的“饭碗”？ AMD首席技术官给出的答案是否定的。 他认为人工智能不会取代芯片设计师。 它将作为辅助工具，并具有帮助加速设计的巨大潜力。
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