从瓶颈到突破：芯片验证中的人工智能

在电子领域，集成电路 （IC） 芯片是进步背后看不见的动力源。每一次飞跃——无论是更智能的手机、更强大的汽车，还是医疗保健和科学领域的突破——都依赖于比以往任何时候都更复杂、更快、功能更丰富的芯片。但创造这些芯片不仅仅是纯粹的工程天赋或野心的问题。设计过程本身已经达到了惊人的复杂程度，随之而来的是保持生产力和质量向前发展的挑战。

当我们突破物理学的界限时，芯片制造商面临的不仅仅是技术障碍。劳动力挑战、紧迫的时间表以及构建可靠芯片的要求比以往任何时候都更加严格。为了确保芯片布局遵循详细的约束，例如保持晶体管和导线的最小特征尺寸，在金属、多晶硅和有源区域等不同层之间保持适当的间距，并确保过孔正确重叠以创建牢固的电气连接。这些设计规则随着每一代新技术而倍增。对于每一项创新，都面临着事半功倍的压力。因此，问题变成了：我们如何帮助设计师满足这些需求，技术如何帮助我们在不影响质量的情况下处理复杂性？

转变范式：人工智能在电子设计自动化中的兴起

整个电子设计自动化 （EDA） 领域正在掀起一股重大变革浪潮，电子设计自动化 （EDA） 是芯片制造商用来设计、分析和验证当今芯片内部复杂集成电路的软件和工具的专业领域。人工智能已经触及芯片设计流程的许多部分——帮助放置和布线、预测良率结果、调整模拟电路、自动化仿真，甚至指导早期架构规划。人工智能不仅仅是加快旧步骤，而是为新的思维和工作方式打开了大门。

机器学习模型可以帮助预测缺陷热点或在发送要制造的芯片之前很久就确定风险区域的优先级。

人工智能不是暴力计算或无数行自定义代码，而是使用先进的算法来发现模式、组织大量数据集并突出显示可能需要数周手动工作才能发现的问题。例如，生成式人工智能可以帮助设计人员用自然语言提出问题并获得答案，从而简化日常任务。机器学习模型可以帮助在发送要制造的芯片之前很久就预测缺陷热点或确定风险区域的优先级。

人类专业知识和机器智能之间日益增长的合作伙伴关系正在为一些人所说的“左移”或并发构建革命铺平道路——在设计过程的早期发现并解决问题，以免它们发展成为代价高昂的挫折。对于芯片制造商来说，这意味着更高的质量和更快的上市时间。对于设计人员来说，这意味着一个专注于创新而不是追逐错误的机会。

物理验证瓶颈：为什么设计规则检查比以往任何时候都更难

随着芯片变得越来越复杂，设计中称为物理验证的部分成为一个关键瓶颈。物理验证检查芯片布局是否符合制造商的严格规则，并忠实地匹配原始功能原理图。其主要目标是确保设计能够可靠地制造成工作芯片，不存在可能导致日后故障的物理缺陷。

设计规则检查 （DRC） 是物理验证的支柱。DRC 软件会扫描芯片布局的每个角落是否存在违规行为，这些特征可能会导致缺陷、降低良率或仅仅使设计无法制造。但今天的芯片不仅更大，而且更大。它们更加复杂，由多层逻辑、内存和模拟组件编织而成，有时以三维形式堆叠。规则也不简单。它们可能取决于几何形状、上下文、制造过程，甚至远处布局特征之间的相互作用。

传统上，DRC 是在流程后期执行的，此时所有组件都组装到最终的芯片布局中。在这个阶段，发现数百万起违规行为是很常见的，而解决这些后期问题需要付出大量努力，从而导致代价高昂的延误。

为了尽量减少这种负担，人们越来越关注在流程的早期转移刚果民主共和国——这种策略称为“左移”。工程师们不是等到整个设计完成，而是尝试在模块和单元级别更快地识别和解决 DRC 错误。这种并发设计和验证方法允许在修复更快、破坏性更小的情况下捕获大量错误。

然而，当块不是 DRC 清洁时，在全芯片上运行 DRC 会产生规模惊人的结果数据集——通常是数千万到数十亿个“错误”、警告或标志，因为与经过完整设计过程的芯片相比，未完成的芯片设计是“肮脏的”。驾驭这些“肮脏”的结果本身就是一个挑战。设计师必须确定要解决哪些问题的优先级，确定指向系统问题的模式，并决定什么真正重要。在许多情况下，这项工作是缓慢且“手动的”，这取决于工程师对数据进行分类、过滤重要内容以及在团队之间共享发现的能力。

为了应对，设计团队精心设计了限制信息泛滥的方法。他们可能会限制每个规则的错误数量，或者使用非正式的快捷方式——通过电子邮件将数据库或屏幕截图传递给团队成员，在聊天消息中共享过滤器，并依靠专家来知道在哪里查找。然而，这种做法是不可持续的。它可能会遗漏可能贯穿最终产品的主要、芯片范围的问题。它减慢了响应速度，使协作变得劳动密集型。

随着持续的劳动力挑战和现代芯片的复杂性不断上升，对更智能、更自动化的 DRC 分析的需求变得迫切。那么，更好的解决方案会是什么样子，人工智能如何帮助弥合差距呢？

人工智能驱动的 DRC 分析的兴起

人工智能最近的突破以几年前不可想象的方式改变了刚果民主共和国分析的游戏规则。人工智能驱动的系统可以处理数十亿个错误，将它们聚类为有意义的组，并帮助设计人员更快地找到根本原因，而不是逐行扫描或逐个检查。这些工具使用计算机视觉、高级机器学习和大数据分析等技术，将曾经看似不可能的一堆信息转化为行动路线图。

人工智能能够组织混乱的数据集——发现隐藏在多个规则或区域中的系统问题——有助于发现基本过滤可能遗漏的风险。通过对相关错误进行分组并突出显示热点，设计人员可以看到大局并将时间集中在重要的地方。基于 AI 的聚类算法可靠地将数周的手动调查转化为几分钟的引导式分析。

人工智能驱动的系统可以处理数十亿个错误，将它们聚类到有意义的组中，并帮助设计人员更快地找到根本原因。

另一个好处：协作。通过将结果视为共享的动态数据集（而不是静态表），现代工具使团队能够分配所有者、注释结果并在块和分区工程师之间传递精确的分析视图，甚至可以跨越组织边界。动态书签和共享 UI 状态减少了混乱和返工。团队不是“来回”，而是一起前进。

其中许多创新都预示了当人工智能内置到验证流程的核心时，会发生什么。它们不仅帮助设计师分析结果;它们帮助每个人推理数据、总结发现并做出更好的设计决策，一直到流片。

刚果民主共和国分析和协作领域的实际突破：西门子的 Calibre Vision AI

人工智能驱动的 DRC 分析最引人注目的例子之一来自西门子，其 Calibre Vision AI 平台正在为全芯片验证方式设定新标准。基于多年的物理验证经验，西门子意识到，打破瓶颈不仅需要更智能的算法，还需要重新思考团队如何协同工作以及数据如何在流程中移动。

Vision AI 专为速度和可扩展性而设计。它使用紧凑的错误数据库和多线程引擎在几分钟内加载数百万甚至数十亿个错误，并将它们可视化，以便工程师看到整个芯片中的集群和热点。该工具没有显示错误代码或孤立的规则违规行为，而是显示布局的热图，突出显示问题最集中的区域。通过启用或禁用图层（布局、标记、热图）以及调整图层不透明度，用户可以清晰、可自定义地了解正在发生的事情以及下一步查看的位置。

Vision AI 使用先进的机器学习算法分析每个错误，以查找具有常见故障原因的组。

但真正的魔力在于人工智能引导的聚类。Vision AI 使用先进的机器学习算法分析每个错误，以查找具有常见故障原因的组。这意味着设计人员可以一次解决根本原因，一次修复数百个检查的问题，而不是繁琐地一一解决它们。例如，在传统工具迫使团队艰难完成 3,400 次检查和 6 亿次错误的情况下，Vision AI 的聚类可以将这种工作量减少到仅调查 381 个组，将山脉变成鼹鼠丘，并将调试时间缩短至少 2 倍。

视觉人工智能也具有高度协作性。动态书签可捕获分析的确切状态，从图层过滤器到缩放布局区域，以及注释和所有者分配。共享书签会向同事发送实时分析，而不仅仅是静态快照，因此每个人都可以在同一视图中工作。团队可以导出结果数据库，将可作的组分发给阻止所有者，并将调查结果无缝导入到其他西门子 EDA 工具中以进行进一步调试。

为每位设计师赋能：缩小专业知识差距

芯片验证中的一个常见痛点是需要深厚的专业知识——了解哪些错误很重要，哪些模式意味着麻烦，以及如何解释复杂的结果。Calibre Vision AI 有助于创造公平的竞争环境。其基于人工智能的算法始终如一地创建与高级专家相同的集群和调试路径，但在几分钟内即可完成。新用户可以快速发现系统性问题，并像经验丰富的工程师一样执行，帮助芯片公司解决劳动力短缺和员工流动问题。

除了集群和书签之外，Vision AI 还允许设计人员利用自己的数据构建自定义信号。该平台保护客户模型和数据以供独家使用，确保敏感信息保留在公司内部。通过与西门子的 EDA AI 生态系统集成，Calibre Vision AI 支持生成式 AI 聊天机器人和推理助手。设计人员可以直接提出有关语法、信号、流程的问题，并获得及时准确的答案，从而简化培训和采用。

真实结果：加快分析速度并分享见解

来自领先 IC 公司的客户反馈表明，人工智能在全芯片 DRC 分析和调试方面的实际价值。一家公司报告说，Vision AI 将他们的调试工作量减少了至少一半，这一收益决定了流片和延迟之间的区别。另一位指出，该平台的信号算法会自动创建与有经验的用户手动识别相同的检查组，不仅节省了时间，还节省了精力。

定量收益是巨大的。例如，Calibre Vision AI 加载和可视化错误文件的速度比传统调试流程快得多。图 3 显示了四个不同测试用例的差异：传统流程需要 350 分钟的结果文件，而 Calibre Vision AI 仅花费了 31 分钟。在另一个测试用例（未显示）中，只需 5 分钟即可分析来自 380 多个规则检查的 32 亿个错误并将其聚类到 17 个有意义的组中。设计人员现在不再迷失在千兆字节的错误数据中，而是花时间解决实际问题。

展望未来：AI在芯片设计中的未来

当今的芯片需要的不仅仅是 EDA 软件的渐进式改进。随着对速度、质量和协作的需求不断增长，物理验证的故事将由更智能、更具适应性的技术塑造。通过人工智能驱动的 DRC 分析，我们看到了一条清晰的道路：一种更快、更高效的方式来发现系统问题、智能调试、更强大的协作以及每个设计师都有机会产生专家影响。

通过将工程师的创造力与人工智能的速度和洞察力相结合，Calibre Vision AI 等平台正在推动全芯片分析的新生产力曲线。借助这些工具，团队不仅可以跟上复杂性，还可以将其转化为竞争优势。

在西门子，芯片验证的未来已经初具规模——智能与直觉齐头并进，新想法比以往更快地进入硅片。随着行业不断突破界限并解锁下一代设备，人工智能将帮助芯片设计达到新的高度。