采用人工智能來(lái)幫助工程師來(lái)設(shè)計(jì)芯片，隨著AI在專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的加速滲透，Synopsys.ai 加強(qiáng)了人工智能（AI）領(lǐng)域的投入，通過(guò)與 Microsoft 合作，推出了基于 Copilot 的新一代生成式人工智能（GenAI）功能。合作整合了 Azure OpenAI 和 Synopsys.ai GenAI 的功能，將 Copilot 的應(yīng)用領(lǐng)域擴(kuò)展至電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化（EDA）領(lǐng)域。

以后工程師將借助更先進(jìn)的AI工具來(lái)提高集成電路的設(shè)計(jì)效率！

Copilot 最初是由 GitHub/Microsoft 和 OpenAI 合作推出的開(kāi)發(fā)項(xiàng)目，致力于輔助軟件開(kāi)發(fā)人員編寫(xiě)代碼，提供諸如將代碼注釋轉(zhuǎn)換為可運(yùn)行代碼、自動(dòng)完成代碼塊、代碼重復(fù)部分以及整個(gè)方法和/或函數(shù)等功能。Microsoft已經(jīng)顯著擴(kuò)展了Copilot的功能范圍，覆蓋了Microsoft 365等多個(gè)領(lǐng)域，并推出了解決方案，支持銷(xiāo)售、服務(wù)和安全，并提供對(duì)軟件開(kāi)發(fā)人員的幫助。由于Copilot的廣泛影響，Synopsys決定將其技術(shù)延伸到EDA領(lǐng)域。值得注意的是，常規(guī)的Copilot已經(jīng)支持寄存器傳輸級(jí)（RTL），但Synopsys的目標(biāo)是推出更為強(qiáng)大的版本。

為什么要繼續(xù)強(qiáng)調(diào)人工智能呢？

這主要是因?yàn)槿斯ぶ悄茏鳛橐豁?xiàng)新技術(shù)，具有廣泛的潛在應(yīng)用，并被視為解決設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)的重要工具。在當(dāng)前設(shè)計(jì)環(huán)境中，特定領(lǐng)域架構(gòu)和多芯片系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)使得產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)在克服性能和功耗擴(kuò)展方面受到摩爾定律的限制。然而，這些方法增加了設(shè)計(jì)、驗(yàn)證和實(shí)施的復(fù)雜性，而設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)則需要在更緊迫的時(shí)間表下交付產(chǎn)品。同時(shí)，到2030年，整個(gè)行業(yè)預(yù)計(jì)將面臨數(shù)萬(wàn)名工程師的短缺。因此，人工智能成為解決這些挑戰(zhàn)的一種途徑，不僅通過(guò)流程工具中的人工智能功能，還通過(guò)輔助方法，例如Synopsys Copilot，以更快地找到最佳解決方案。

Synopsys.ai Copilot與設(shè)計(jì)師緊密合作，首批推出的功能包括測(cè)試工程師的協(xié)作功能，提供工具知識(shí)、結(jié)果分析和增強(qiáng)的EDA工作流程。此外，Copilot還具備生成能力，可加速RTL、形式驗(yàn)證斷言創(chuàng)建和UVM測(cè)試平臺(tái)的開(kāi)發(fā)。未來(lái)，Synopsys EDA團(tuán)隊(duì)計(jì)劃在Synopsys.ai套件中推出更多自主功能，實(shí)現(xiàn)從自然語(yǔ)言到設(shè)計(jì)和制造的端到端工作流程創(chuàng)建。

從形式驗(yàn)證斷言開(kāi)始，這一功能尤為強(qiáng)大。形式驗(yàn)證一直是一項(xiàng)強(qiáng)大的技術(shù)，但由于對(duì)高水平專(zhuān)業(yè)知識(shí)的需求限制，歷史上一直受到從業(yè)者的限制。Synopsys Copilot通過(guò)將驗(yàn)證工程師編寫(xiě)的自然語(yǔ)言要求轉(zhuǎn)換為正確的形式語(yǔ)法并為RTL提供建議，提供了更大的幫助。對(duì)于RTL生成，Copilot的應(yīng)用場(chǎng)景更為復(fù)雜，可以自動(dòng)完成代碼段，甚至根據(jù)自然語(yǔ)言描述創(chuàng)建代碼片段。這對(duì)于初級(jí)開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)可能是有價(jià)值的加速器。

在這一切的背后，Synopsys.ai強(qiáng)調(diào)他們與Synopsys VC正式小組的合作，以保護(hù)和檢查生成的代碼。不僅僅是概念驗(yàn)證，Synopsys.ai利用多種技術(shù)和多年的學(xué)習(xí)和專(zhuān)業(yè)知識(shí)，確保生成的代碼在性能、功耗和面積（PPA）分析等方面是可靠的。

這項(xiàng)技術(shù)正處于早期定制評(píng)估和完善階段，主要面向早期客戶，如AMD、Intel和Microsoft等。預(yù)計(jì)通用版本將在逐步改進(jìn)和驗(yàn)證這些功能的基礎(chǔ)上推出，以滿足更廣泛的用例需求。通過(guò)這一合作，Synopsys積極迎接挑戰(zhàn)，以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的快速交付，同時(shí)對(duì)其技術(shù)和方法負(fù)責(zé)。

審核編輯：黃飛

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