人們正在角逐如何在巨大的市場(chǎng)和應(yīng)用中應(yīng)用分析、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)，而半導(dǎo)體設(shè)計(jì)和制造領(lǐng)域無(wú)疑是最有前景的一個(gè)領(lǐng)域。

　　AI正在改變芯片設(shè)計(jì)

　　機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)/人工智能（ML/DL/AI）的關(guān)鍵是了解設(shè)備如何對(duì)真實(shí)事件和刺激作出反應(yīng)，以及如何優(yōu)化未來(lái)設(shè)備。這需要篩選越來(lái)越多的數(shù)據(jù)，通過(guò)自動(dòng)化來(lái)識(shí)別復(fù)雜模式、異常情況以及找到適當(dāng)?shù)奈恢谩?/p>

　　eSilicon營(yíng)銷副總裁MikeGianfagna說(shuō)，“我們收集的數(shù)據(jù)用來(lái)開(kāi)發(fā)我們自己的方法。目前的存儲(chǔ)器，我們看的是設(shè)計(jì)、內(nèi)存以及對(duì)不同的內(nèi)存配置建模。你可以在它上面運(yùn)行模型與真實(shí)應(yīng)用作比較。所以我們采用參數(shù)化的通用內(nèi)存模型并將其映射至實(shí)際內(nèi)存。我們也可以從之前的設(shè)計(jì)中看人力和時(shí)間表，還可以對(duì)計(jì)算資源和EDA許可做同樣的工作。如果你只有                      

　　大量的數(shù)據(jù)

　　這將需要篩選大量的數(shù)據(jù)。

　　NetSpeedSystems營(yíng)銷和業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)副總裁AnushMohandass說(shuō)，“在硅谷，幾乎每個(gè)人都擅長(zhǎng)獲取某種形式的數(shù)據(jù)。但真正厲害的人是那些經(jīng)歷完整鏈條的人，他們理解了從了解到行動(dòng)的數(shù)據(jù)鏈。我們已將此放回到我們的設(shè)計(jì)環(huán)境和IP中。機(jī)器學(xué)習(xí)是其中的一個(gè)方面?！?/p>

　　Mohandass說(shuō)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)關(guān)鍵的一點(diǎn)就是挖掘第一手?jǐn)?shù)據(jù)?！澳闶褂玫挠?xùn)練數(shù)據(jù)是什么？它有多大？它們之間有偏差嗎？你是否偏向于某種形式的設(shè)計(jì)或其它設(shè)計(jì)？我們花了大量時(shí)間讓我們的訓(xùn)練加快速度，沒(méi)有任何偏差。第二個(gè)方面是一量你獲得了數(shù)據(jù)，你如何將它深刻理解？第三是我們的機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境，驅(qū)動(dòng)力是什么？如何驅(qū)動(dòng)客戶？

　　在生成數(shù)據(jù)時(shí)，尤其如果你輸入到了機(jī)器學(xué)習(xí)引擎時(shí)，數(shù)據(jù)量對(duì)于你來(lái)說(shuō)會(huì)爆炸。你看的不是數(shù)百和數(shù)千行，而是數(shù)百萬(wàn)行，因此，突然看到一百萬(wàn)事物的圖表是沒(méi)有任何意義的，所以你試圖使它們聚集并觀察其趨勢(shì)?！?/p>

　　在數(shù)據(jù)挖掘的情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)非常實(shí)際的用途是搜索異常。

　　UltraSoC首席執(zhí)行官RupertBaines表示，“我們已經(jīng)完成了很多本地工作，所以呈現(xiàn)的結(jié)果價(jià)值很高，內(nèi)容很好?，F(xiàn)在大多數(shù)情況下，這意味著一位工程師正在看它、閱讀并繪制它。在某個(gè)時(shí)候，她會(huì)說(shuō)，'看起來(lái)很奇怪'，并且會(huì)運(yùn)行一些腳本來(lái)試圖找出它看起來(lái)很古怪的原因?！?/p>

　　通過(guò)幫助他們找到問(wèn)題，引起他們對(duì)突然改變的行為模式的注意，可以幫助加速工程師的工作。

　　Baines說(shuō)，“這可能是像相機(jī)應(yīng)用中那些不變的像素。你說(shuō)，'看起來(lái)很奇怪'，你期望像素發(fā)生變化。這可能意味著攝像頭出現(xiàn)故障，卡住了。也可能是一個(gè)安全應(yīng)用程序，其中永遠(yuǎn)不訪問(wèn)安全內(nèi)存的一個(gè)特定進(jìn)程，并且它會(huì)嘗試這樣做，異常檢測(cè)器會(huì)說(shuō)'這是不對(duì)的，開(kāi)燈并發(fā)出警報(bào)。至少好的一方面，是會(huì)發(fā)出警報(bào)。這就像一個(gè)防盜報(bào)警器。如果夜間有人在你家外面踱步，你有一個(gè)可以檢測(cè)到他們移動(dòng)的光線感應(yīng)器，此時(shí)它打開(kāi)燈并發(fā)出警報(bào)——即使他們沒(méi)有真正嘗試進(jìn)入，即使你的鎖仍然完好無(wú)損，他們無(wú)法進(jìn)入房子，但你會(huì)知道有人在試圖做一些事情。它是TrustZone、OmniSecure或諸如此類的之上的一個(gè)額外的安全層?！?/p>

　　機(jī)器學(xué)習(xí)和仿真

　　正在使用機(jī)器學(xué)習(xí)的另一個(gè)領(lǐng)域是確定如果在下個(gè)月運(yùn)行仿真或者如果將仿真與其他仿真器進(jìn)行比較，仿真的可重復(fù)性如何。這也適用于制造測(cè)試，結(jié)果的周期之間要相關(guān)，信號(hào)之間也要相關(guān)。

　　西門子公司Mentor的產(chǎn)品營(yíng)銷經(jīng)理MarkOlen說(shuō)，“機(jī)器學(xué)習(xí)帶來(lái)的挑戰(zhàn)是你放棄了人類控制事物的能力，這是關(guān)鍵所在。如果我使用帶有便攜式激勵(lì)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在我的1000個(gè)CPU上進(jìn)行模擬，它將根據(jù)設(shè)計(jì)響應(yīng)的方式產(chǎn)生一組結(jié)果，因?yàn)樗鼜脑O(shè)計(jì)的響應(yīng)中學(xué)習(xí)。

　　“但假設(shè)在運(yùn)行幾個(gè)小時(shí)后，我們發(fā)現(xiàn)設(shè)計(jì)中存在兩個(gè)bug，我們將設(shè)計(jì)發(fā)送給設(shè)計(jì)人員，他們修復(fù)以太網(wǎng)模塊或修復(fù)結(jié)構(gòu)仲裁方案或其他之后，再次運(yùn)行仿真。如果使用機(jī)器學(xué)習(xí)再次仿真，則會(huì)得到不同的結(jié)果。你不會(huì)得到完全相同的周期間相關(guān)性，因?yàn)樵O(shè)計(jì)運(yùn)行不同，可能是因?yàn)閷?duì)它的修復(fù)。然而，這對(duì)工程師造成了很大的不確定性，因?yàn)樗麄儽硎舅麄兿胍谕耆嗤臈l件下運(yùn)行完全相同的激勵(lì)，但實(shí)際上設(shè)計(jì)發(fā)生了改變。

　　“正因?yàn)槿绱?，我們?cè)谖覀兊哪承┘夹g(shù)中進(jìn)行了切換，這些技術(shù)可以關(guān)閉部分機(jī)器學(xué)習(xí)功能，以便能夠以前所做的某種模擬模式運(yùn)行。與此同時(shí)，有一些先進(jìn)的客戶對(duì)這一理念感到滿意，并且正在使用全部功能?！?/p>

　　隨著設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)反復(fù)運(yùn)行仿真，將進(jìn)入片外指標(biāo)的數(shù)據(jù)挖掘。這里，Mentor內(nèi)部和其客戶有用的是一個(gè)名為Jenkins的開(kāi)源軟件生態(tài)系統(tǒng)。Olen說(shuō)，“這是一個(gè)非常熱門的話題，所有人都喜歡它，因?yàn)樗敲赓M(fèi)的。但也不是完全免費(fèi)的，因?yàn)榧词顾且粋€(gè)開(kāi)源的生態(tài)系統(tǒng)，你必須作為用戶進(jìn)行投資來(lái)進(jìn)行實(shí)際整合。我們投入了大量資金將我們的系統(tǒng)整合到Jenkins環(huán)境中。”

　　Jenkins的主要優(yōu)勢(shì)之一就是它能夠像觸發(fā)器一樣。他說(shuō)，“你可以有一個(gè)定時(shí)觸發(fā)器表明每個(gè)人在星期五晚上回家時(shí)，有10000臺(tái)臺(tái)式電腦閑置，讓我們使用它們。因此，在周五下午9點(diǎn)，無(wú)論是否需要都會(huì)免費(fèi)地開(kāi)始回歸運(yùn)行。然后，一旦這些回歸運(yùn)行的結(jié)果完成，我們可以將所有結(jié)果合并后發(fā)回給Jenkins，以便它可以在周一早上出現(xiàn)在工程師辦公桌的某個(gè)副總裁的電子郵件中，‘好消息是，我們進(jìn)行了800小時(shí)的模擬，沒(méi)有失敗?！硪粋€(gè)觸發(fā)事件不是基于時(shí)間，而是基于條件。例如，如果設(shè)計(jì)中存在一定程度的代碼更改，或每次修改文件時(shí)，可啟動(dòng)回歸運(yùn)行。你可以在晚上8點(diǎn)結(jié)束時(shí)自動(dòng)發(fā)言。如果白天有超過(guò)三個(gè)文件被修改，那么晚上開(kāi)始回歸運(yùn)行?！?/p>

　　這會(huì)在運(yùn)行后運(yùn)行并伴隨數(shù)據(jù)的高峰之后產(chǎn)生回歸運(yùn)行。這不是交易數(shù)據(jù)。這不是關(guān)于總線確認(rèn)、取指或芯片上實(shí)際發(fā)生的事情。相反，這是模擬的所有結(jié)果，例如檢測(cè)到的錯(cuò)誤，覆蓋率以及周期運(yùn)行。但其中一個(gè)問(wèn)題是，從那里有必要弄清楚如何組合多種類型的數(shù)據(jù)并將其放入可開(kāi)采的大型數(shù)據(jù)庫(kù)中。

　　Olen說(shuō)，“所以，如果我運(yùn)行了10000個(gè)CPU，并且考慮到這一點(diǎn)，并在遍布全球的模擬農(nóng)場(chǎng)中找出多少工作是多余的和無(wú)用的，是否有機(jī)會(huì)實(shí)際完成相同的工作量下一次使用5000個(gè)CPU而不是10000？當(dāng)然，從來(lái)沒(méi)有人這樣做。他們實(shí)際上是仍然使用10000個(gè)CPU使工作量翻倍，這樣就能擴(kuò)大范圍”

　　解決重大難題

　　Cadence研發(fā)部高級(jí)主管DavidWhite自20世紀(jì)90年代初期一直致力于機(jī)器學(xué)習(xí)，他們合作編輯并共同編寫了機(jī)器學(xué)習(xí)的第一本教科書。他說(shuō)這是一套有趣的工具，可以解決特定問(wèn)題?！霸?009年左右，當(dāng)我與越來(lái)越多的客戶合作時(shí)，我開(kāi)始看到相同類型的問(wèn)題越來(lái)越嚴(yán)重。問(wèn)題主要在三個(gè)方面。第一個(gè)是規(guī)模。我們正在處理越來(lái)越大的設(shè)計(jì)，更多的設(shè)計(jì)規(guī)則和更多的限制，結(jié)果就是越來(lái)越多的數(shù)據(jù)。無(wú)論是模擬數(shù)據(jù)，提取數(shù)據(jù)，處理越來(lái)越多的形狀和幾何圖形，更大的技術(shù)文件，數(shù)據(jù)對(duì)我們?cè)斐傻膲毫υ絹?lái)越大。

　　現(xiàn)在你已經(jīng)有了更復(fù)雜的設(shè)計(jì)和電子規(guī)則，芯片，封裝和電路板之間有更多的相互作用，散熱成了一個(gè)問(wèn)題，所以現(xiàn)在復(fù)雜度和總體規(guī)模都在增長(zhǎng)。第三，這兩者都開(kāi)始影響半導(dǎo)體設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)的生產(chǎn)力，因?yàn)橐?guī)模和復(fù)雜性會(huì)造成越來(lái)越多的不確定性，導(dǎo)致更多的重新設(shè)計(jì)，進(jìn)度錯(cuò)亂等問(wèn)題?！?/p>

　　White說(shuō)，這些問(wèn)題的核心是，該行業(yè)正在處理更多的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)問(wèn)題，這需要數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的解決方案。而且，關(guān)鍵是要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可用于數(shù)據(jù)挖掘的格式。White說(shuō)，“任何使用機(jī)器學(xué)習(xí)的操作或解決方案都會(huì)在前端使用某種形式的分析和數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化和某種形式的并行化，通常情況下，人們會(huì)稱之為機(jī)器學(xué)習(xí)，即使它們之間并沒(méi)有明確的界限。”