AI 芯片正推動(dòng)著萬物智能時(shí)代的到來：作為高度專用化的處理器和加速器，AI 芯片專為處理復(fù)雜算法與海量數(shù)據(jù)集而設(shè)計(jì)。但在當(dāng)今快速變化、競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中，要打造一款脫穎而出的 AI 芯片，需要具備哪些條件？答案早在芯片制造之前就已揭曉。

硅前規(guī)劃勢(shì)在必行

設(shè)計(jì) AI 芯片面臨著巨大的技術(shù)挑戰(zhàn)。開發(fā)者必須在性能、能效、可擴(kuò)展性和上市時(shí)間之間取得平衡，同時(shí)還要管控成本與風(fēng)險(xiǎn)。硅前規(guī)劃階段為整個(gè)開發(fā)流程繪制藍(lán)圖，并制定影響后續(xù)每一步驟的關(guān)鍵決策。

在硅前規(guī)劃中，需明確系統(tǒng)需求、選定架構(gòu)，并預(yù)判可能遇到的集成挑戰(zhàn)。這不僅是一項(xiàng)技術(shù)工作，更是一項(xiàng)戰(zhàn)略部署。前期投入的時(shí)間和資源能夠避免后期出現(xiàn)代價(jià)高昂的失誤，助力確保芯片符合市場(chǎng)與客戶的預(yù)期。

了解 AI 工作任務(wù)

硅前規(guī)劃的首要任務(wù)之一，是明確 AI 芯片將要處理的工作任務(wù)。工作任務(wù)各種各樣，包括圖像識(shí)別、大語言模型（LLM）、自動(dòng)駕駛、數(shù)據(jù)分析等。每種應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)算力、內(nèi)存帶寬和連接性的平衡需求各不相同。

開發(fā)者會(huì)借助基準(zhǔn)測(cè)試和代表性數(shù)據(jù)集，對(duì)目標(biāo)工作任務(wù)進(jìn)行詳細(xì)的負(fù)載分析，從而有助于對(duì)性能需求進(jìn)行精準(zhǔn)建模，并及早識(shí)別瓶頸。例如，為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練設(shè)計(jì)的芯片，與為邊緣設(shè)備推理優(yōu)化的芯片，兩者的需求存在顯著差異。

架構(gòu)探索與設(shè)計(jì)選擇

明確工作任務(wù)負(fù)載需求后，便進(jìn)入架構(gòu)探索階段。工程團(tuán)隊(duì)需考量：是采用同構(gòu)處理單元陣列，還是CPU、GPU 與定制加速器的異構(gòu)組合。內(nèi)存層級(jí)結(jié)構(gòu)與互連架構(gòu)的選擇，對(duì)支持目標(biāo)應(yīng)用也起著關(guān)鍵作用。

借助新思科技 Platform Architect 等先進(jìn)建模工具，可對(duì)不同架構(gòu)進(jìn)行仿真，并預(yù)測(cè)架構(gòu)在真實(shí)場(chǎng)景下的表現(xiàn)。工程團(tuán)隊(duì)因而能夠在系統(tǒng)架構(gòu)、性能與能效之間做出基于數(shù)據(jù)的決策和權(quán)衡，最終節(jié)省設(shè)計(jì)周期后期的時(shí)間并降低風(fēng)險(xiǎn)。

低功耗：貫穿始終的優(yōu)先級(jí)

在 AI 芯片設(shè)計(jì)中，優(yōu)化能效已不再是事后考量，而是成為一項(xiàng)貫穿始終的關(guān)鍵要素。AI 工作任務(wù)負(fù)載正深刻重塑全球能源格局：據(jù)預(yù)測(cè)，全球數(shù)據(jù)中心的能耗到 2026 年將高達(dá) 1000 太瓦時(shí)，相當(dāng)于一個(gè)國(guó)家的能源消耗量。這種計(jì)算需求的激增，給開發(fā)者帶來巨大壓力，要求設(shè)計(jì)出既能提供出眾性能、又保持高能效的解決方案。

為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，半導(dǎo)體團(tuán)隊(duì)正越來越多地采用“左移”方法。通過從設(shè)計(jì)周期伊始就優(yōu)先考慮功耗優(yōu)化，開發(fā)者能夠主動(dòng)評(píng)估架構(gòu)選擇、建模功耗，并實(shí)施最小化能耗的策略。對(duì)能效的早期持續(xù)關(guān)注，使設(shè)計(jì)全過程中的決策更具影響力，有助于實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)、管控運(yùn)營(yíng)成本，打造出能滿足下一代 AI 應(yīng)用需求的芯片。

IP 選擇與集成

現(xiàn)代 AI 芯片很少從零開始設(shè)計(jì)，而是采用將經(jīng)過驗(yàn)證的知識(shí)產(chǎn)權(quán)（IP）模塊（如處理器核心、內(nèi)存控制器和連接接口）集成到設(shè)計(jì)中的方法。IP 的選擇與集成是硅前規(guī)劃中的一個(gè)關(guān)鍵步驟。

新思科技廣泛多樣的硅驗(yàn)證 IP 產(chǎn)品組合專為互操作性設(shè)計(jì)，并針對(duì)所有主流代工廠技術(shù)進(jìn)行了優(yōu)化，有助于加速集成與驗(yàn)證流程，同時(shí)最大限度降低風(fēng)險(xiǎn)。

AI 芯片設(shè)計(jì)的未來

隨著 AI 不斷演進(jìn)，芯片設(shè)計(jì)的挑戰(zhàn)也在持續(xù)升級(jí)。先進(jìn)工藝節(jié)點(diǎn)、Multi-Die 架構(gòu)及新型加速器正不斷突破技術(shù)極限。硅前規(guī)劃依然是駕馭此種復(fù)雜性、并最終交付創(chuàng)新解決方案的最有效途徑。

投入資源開展穩(wěn)健的硅前規(guī)劃，是打造能推動(dòng)下一波技術(shù)突破的 AI 芯片的關(guān)鍵所在。通過將深度工作任務(wù)負(fù)載分析、全面的架構(gòu)探索、功耗優(yōu)化及經(jīng)過硅驗(yàn)證的 IP 相結(jié)合，在首片晶圓生產(chǎn)之前，就已為成功筑牢根基。