摩爾定律的瓶頸，未來會靠「AI 設計晶片」突破

TO 精選觀點2021-08-26

【為什麼我們要挑選這篇文章】晶片尺寸逐漸逼近物理極限，市場皆在討論，摩爾定律是否走到極限。然而隨著 AI 晶片設計技術的發展，摩爾定律會交由 AI 來延續。但未來晶片設計工程師會失業嗎？還是工程師會與 AI 協作，推動晶片設計邁進人工智慧時代？（責任編輯：郭家宏）

AI 設計的晶片，性能十年內將提高 1,000 倍。

作為 Synopsys 執行長、晶片設計自動化的先驅之一，Aart de Geus 在 Hot Chips 在線晶片大會上表示，現在人工智慧設計的晶片，性能可能會在未來十年內提高 1,000 倍。

自 80 年代以來，自動化一直都是晶片設計的一部分。但現在，每兩年晶片性能翻一倍的「摩爾定律」似乎已經達到了瓶頸。要突破這個瓶頸，最好的辦法或許就是你我都熟知的：人工智慧。

一篇刊登在 Nature 上的文章指出，經過訓練的機器學習系統，在晶片設計上的表現超過人類。

不少晶片架構師都擔心自己的飯碗未來會被 AI 搶走。不過 De Geus 卻認為，晶片架構師不僅不會下崗，還會轉移到產業鏈的上遊，比現在負責更多任務。

Synopsys 從去年開始就使用 AI 來設計客戶的晶片，與人工設計的晶片相比有了相當大的改進。目前，三星也正在使用 Synopsys 的工具 DSO.ai 來設計 Exynos 晶片。而它的競爭對手 Cadence Design Systems 也在今年推出了自己的人工智慧晶片設計專案。

用 AI 設計晶片，有望打破摩爾定律的瓶頸

De Geus 在 1986 年創立了 Synopsys，一家電子設計自動化（EDA）軟體公司。憑借多年尖端半導體設計經驗，Synopsys 利用這個寶貴的資產制作了第一代 AI 晶片軟體 DSO.ai。

要超越摩爾定律，就要利用 AI 來解決複雜性、功耗和擴展要求，最終實現 1,000 倍性能的目標。

「機器學習出現在我們使用的每一種工具中，這個設計空間優化（DSO）的新工具的不同之處在於，它不適用於單個設計步驟，而是適用於整個設計流程。」

這就是 Synopsys 採用的自主晶片設計方法，從綜合方法進行晶片設計，而不僅僅是晶片布局。

晶片設計的一個早期步驟是 floor planning，其確定了晶片的尺寸、標準單元的排列形式、IO 單元及宏單元的位置、電源地網絡的分布等。

由於宏單元潛在配置數量巨大（約為 10^2500），規劃就會變得非常複雜，而且隨著邏輯電路設計的發展，還需要進行多次疊代。如果每次疊代都由人類工程師手動生成，就要耗時數天或數週。

但如果用 AI 設計晶片，它就能夠利用強化學習，優化晶片的功率、性能和面積大小。還能解決針對特定應用程式以及系統的所有維度的快速定制晶片：硬體（物理）、軟體（功能）、可製造性和架構（形式）。

隨著 AI 接管更多任務，以往負責設計少量電晶體的工程師，現在可能負責設計更大晶片中的 10 億個電晶體。

這樣就能夠在更短的時間內設計出更快的晶片，改變晶片的架構，將晶片性能提高 10 倍、100 倍甚至是 1,000 倍。

Google、NVIDIA 正在用 AI 設計晶片

與使用最先進設計工具的世界一流設計團隊相比，DSO.ai 能夠將功耗降低 25%，性能是當下最好的 AI 晶片設計工具的 5 倍。

而在未來的 AI 晶片設計時代，晶片能夠根據各個垂直行業進行設計。

面對特定專案的差異化需求，DSO.ai 可以用來優化輸入參數以及晶片設計工作流程的選擇。

工程師可以使用 DSO.ai 進行更多設計流程中的參數輸入，例如微調庫單元以提供最佳頻率或最低功率，採用現有平面圖並盡量縮小晶片尺寸，確定多高的工作電壓會實現功耗與性能的最佳權衡等。

全球「缺晶片」，雖然說不少產業都受到影響，但人們也深刻認識到了晶片的重要性。晶片雖小，但卻是一個重要的基礎設施。

除了 Synopsys，Google、NVIDIA 也開始嘗試使用人工智慧技術設計晶片。Google 的 TPU（張量處理單元）晶片即將發布新版本，優化了人工智慧計算。目前 NVIDIA 也專注於使用 AI 技術生產更好的 GPU 和雲端運算 TPU 平台，以增強自身競爭力。

晶片設計的工程師不會失業。而人工及 AI 相結合的設計思路將會推動晶片設計邁進人工智慧時代。

附圖：人類設計的晶片平面圖（a）與機器學習系統生成的平面圖（b）
摩爾定律逐漸扁平，晶片設計重任落到了 AI 肩上。
在晶片設計的新時代，自動化大不相同。
晶片定制會更普遍

資料來源：https://buzzorange.com/techorange/2021/08/26/ai-sustain-moore-law/

二次大戰結束，電腦全面使用真空管後速度大幅提升，看似前景一片光明，但真空管壽命短的先天缺陷，卻嚴重阻礙電腦產業的發展。
　
一部電腦至少有幾千、幾萬個真空管，只要有一、二個壞掉，就會影響整體電路的運作，電腦動不動就要停機檢修，根本無法普及！
　
此時，革命性的材料橫空出世──半導體。由半導體製成的電晶體不僅解決了電腦三天兩頭故障的問題，還大幅降低成本、縮小體積、提升速度，並催生出各種電子產品……
　
延伸閱讀：
半導體廠奈米級的奇「積」！科學家挑戰突破電晶體大小的極限
https://pansci.asia/archives/315856
「矽谷之父」特曼誕辰 │ 科學史上的今天：06/07
https://pansci.asia/archives/141815
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👨‍🏫 難得沒被炒的公司
這間公司是老朋友了，雖然是半導體 IC 設計公司，但過去兩年價格都沒什麼起伏的慢慢漲，相當的低調，起初的價格為 65 元，期間最高漲到 92 元，2 年來也配發了約 5~6% 的股利，累積報酬 41%，雖說沒什麼人關注，但業績也是穩定的向上。
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🧐 茂達 (6138)是怎麼樣的公司?
台灣類比 IC 設計績優生，成立於 1997 年，為台灣第一家掛牌的 Power IC 設計公司，資本額僅 7.3 億元，員工人數 280 人，但 股東權益報酬率 (ROE) 有 20%，賺錢效率極佳，是一間小型的 IC 設計績優公司。
公司於 2000 年啟動轉型，為了滿足高端市場需求，跨入大 數位/混合 IC 設計市場，成為類比 IC 供應商，提供更完整的Mix-signal Power IC 解決方案。
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小百科 : 什麼是 類比 IC ?
IC 種類可分為 數位 IC 與 類比 IC，數位 IC 負責處理數位資訊，以 0、1 非連續性方式傳送訊息，主要負責數位資料的計算、交換、儲存等任務。
類比 IC 則負責處理 連續性 類比訊號，如光、熱、速度、壓力、溫度、聲音等，扮演現實與數位電子系統的溝通媒介，因能耐高壓、耐大電流，所以主要運用在電源供應器、數位類比轉換器等。
在 IC 設計產業中，類比IC比重雖不大，但強調製程、電路設計、半導體物理特性的整合能力是以經驗取勝之產品，因此具有進入障礙，因為轉換供應商成本較高、產品生命週期稍長的特性，較無產品快速殺價的壓力。
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🧐主要產品 : 電腦&電競周邊
可分為三大宗 :
1) 功率金氧半電晶體(MOSFET) 46.5%
這 46.5% 主要來至子公司大中(TW- 6435)，是針對筆電市場推出的新轉換器，取代傳統電源管理晶片，可提升效能及降低功耗。如果不知道就看下面這個影片。
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2) 影音及驅動 IC 25%
驅動 IC 主要應用在筆記型電腦，負責送出馬達風扇控制訊號，只要是有風扇的電子產品 (GPU、CPU、電競及伺服器)，都會有它的影子，這部份全球市占率約 50%。另外還有像耳機裏頭的 IC 與 挖礦機風扇馬達 IC 都屬於這部分營收。
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3) 電源轉換及管理IC 28.01%
電源切換與管理類型的 IC，主要功能就是用於延長電池使用時間，穩定電壓及降低消耗功率，應用於數位信號處理器、可攜式及桌上型電腦、主機板、NB、TV、手機等。
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終端應用
應用領域含括所有 IT 終端產品，包括:
筆記電腦、主機板、智慧手機、
平板電腦、液晶電視、機上盒、
路由器、5G基地台應用、電源供應器、
致冷風扇，以及家電與車用等。
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營收佔比方面
NB(筆電) 佔 15~20%
MB(主機板) 佔15~20%
VGA 顯卡佔 5~10%
Fan(風扇) 佔 35~40%
顯示裝置 (螢幕) 約佔 5~10%
其他類(行動裝置、通訊等)約佔5~10%。
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