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从算法到硬件以最高效率实现机器学习的AI应用
出自:大半导体产业网

半导体产业在自动驾驶汽车、智能手机、智能穿戴、通信、物联网等新兴领域的驱动下迎来了新一轮发展高潮,但同时其复杂度、性能、功率等挑战是巨大的,过去将近十年,核心CPU的运算速度和功耗已经达到极致,满足特定领域硬件加速的需求迫在眉睫,Mentor全球副总?#30473;?#20122;太区总裁Danny Perng指出,尤其是在机器学习以及人工智能领域,需要利用新的设?#21697;?#27861;和设计工具加速芯片设计。

Mentor全球副总?#30473;?#20122;太区总裁Danny Perng

半导体行业被冷落多年后重新成为投资界的宠儿,数据显示,2017年资本行业开始加大对半导体产业的投资,特别是在2018年达到了有史以来投资高点,其中相当大一部分投?#31034;?#38598;在人工智能和机器学习领域,据相关预测,在2025年有望达到5万亿美元的规模市场。Danny Perng指出AI不是一个?#29575;?#29289;,特别是现在汽车的复杂度上升到新的数量级,促使系统公司加入数?#33268;?#29983;技术,在从系统到芯片到软件的过程中找到解决难题的答案。

绝大部分应用?#21152;?#20154;工智能息息相关,实际上人工智能就是模仿人的大脑,需要强大的存储基础,把训练经验积累起来快速运算做出决策。Danny Perng表示,根据不同的硬件架构有不同的考量,要在算法中做到最优化的方法之一是利用HLS(高阶综合工具)将人工智能、机器学习等技术融?#26174;?#19968;起生成高效RTL代码以加速ASIC的设计,在复杂多变的算法中加快高性能?#19994;?#21151;耗的设计过程。

Danny Perng进一步解释道,HLS基于高阶综合设?#21697;?#27861;学,将设计层次抽象到算法级,将设计的低?#30331;?#22797;杂的 领域交给工具自动完成,使设计人员能够将更多的时间应用在算法设计、优化、架构探索等高价值领域,提高设计效率,专注产品质量的提升。他表示,希望通过EDA设计工具,免去设计工程师的基本的、简单的工作,将精力注入更深层次问题的解决,寻找到更有效率更加创新性的东西,这也是应对半导体行业人才短缺的问题之一。

EDA工具解决的很多问题没?#33455;?#20934;的模型,以往传统的算法会带来各?#25351;?#26679;的问题,而用人工智能和机器学习的方式去解决,会产生比较好的结果。Danny Perng例举了英伟达和谷歌的案例,利用Mentor HLS设计,将设计效率提高50%的同时,英伟达减少了80%的验证成本;谷歌验证RTL代码的时间缩短两倍,验证的速度加快500倍,并且99%的错误都可以在C仿真阶段暴露出来。

Mentor认为系统和IC是要并重的,现在除了设计公司,更多系统公司、供应商加入到芯片设计的领域中来,系统公司们非常清楚自己的应用场景,专注在特色上下功夫,而每一家的专注点又不一样,一来芯片供应商不够充分了解自身需求的芯片,二来也不会专门为其需求设计一款芯片,这促使系统公司们转而利用EDA厂商提供的设计工具来自己设计芯片,特斯拉就是一个很好的例子。Danny Perng分析,为应对市场的快速需求,特斯拉开始自己设计计算机芯片,将处理速度提高10倍的同时大幅降低功耗,以进一步实现自动驾驶技术。其厉害之处就在于他的算法,因为他们知道需要?#35009;?#19996;西,在他们的专业领域他们是最牛的,所以可以写出最好的算法。

据悉,为了不断实现设计工具的升级与创新,Mentor还在业务中引入了人工智能和机器学习等新技术、新应用,利用工具Caliber能够提升后端DFM良率并且做出分析,在实现加快开发速度的同时可减少仿真次数。Danny表示,通过近几年大力度的投入Mentor在Machine Learning领域真正能够帮到客户开发其理想产品。

确确实实,人工智能、机器学习等技术正在改变EDA设计工具,它将为整个EDA设计的发展带来更多新的机会和可能性。Danny 称,眼下CPU的运算速度和功耗已经达到了极致,西门子也是结合系统加上Mentor的 EDA直到IC实现Digital Twin,就是把西门子最强的建模(Modeling)外接的讯号接入进来不用再做出芯片,而是把算法集成(Algorithm Integrated)做到最佳,最终要达到最高效率实现Machine Learning或者AI应用。

 

 

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文?#29575;?#20837;时间: 2019-03-29
 
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