經過 3 年的疫情之後，電子設計自動化（EDA）大廠新思科技 （Synopsys） 在 2023 年終於重回實體活動的行列。日前舉辦的「SNUG Taiwan 2023 使用者大會」，Synopsys 董事長暨執行長 Aart de Geus 特別從美國抵台，在主題演講中詳細分析 EDA 技術演進與在 IC 設計流程中的應用發展，更發表創新的 Synopsys.ai 解決方案，說明如何在設計流程中導入具備 AI 輔助功能的 EDA 設計工具，提升設計效益與產能，吸引了近千名業界專業人士參與盛會。
Synopsys Users Group （SNUG）在台灣已舉辦超過二十年，是目前台灣半導體設計與製造業界規模最大的技術會議之一。這項活動今年有超過 20 家重量級的半導體廠商發表設計研究心得，以及近 40 場的 IC 設計相關技術發展的介紹，其範疇除了 Digital Design Implementation、Silicon Test & Lifecycle Management、Signoff、Verification、 Analog/Mixed-Signal Design & Simulation等領域，新思科技也透過這項研討會，推出最新的 AI 應用解決方案。
減少設計時程與人力成本，Synopsys.ai 為半導體產業帶來創新思維
Aart de Geus 指出，三年前新思科技推出「設計空間優化 AI」(Design Space Optimization AI)—DSO.aiTM，是業界第一個針對晶片設計而開發出的自主人工智慧應用，運用深度學習及人工智慧推理引擎，在極大量的晶片設計解決方案中尋找目標加以優化。他強調，目前已有超過 200 個商用設計開發專案採用該解決方案，進行晶片優化並成功投片（tapeout），顯見 AI 在晶片設計中已經成為一關鍵技術，可協助客戶用更少的資源打造出更強大的晶片，更快地將產品推向市場。
這樣的 AI 應用趨勢，也讓新思科技最近宣布推出創新的 Synopsys.ai，這一款 EDA 開發工具可說是首款全面涵蓋設計、驗證、測試和製造等 EDA 流程的 AI 驅動解決方案，讓工程師能夠通過深度學習與 AI 進行所有設計流程的優化，並在單機和雲端環境中使用，更靈活擴展且具彈性地處理大量的工作負載。
Synopsys.ai 精準解決 IC 設計痛點
在繁複晶片設計中最耗時的步驟之一，就是達到驗證覆蓋率目標，並進行收斂與迴歸分析，因為這需要掌握廣泛的測試覆蓋範圍。Synopsys.ai 可在跨製程節點快速遷移模擬設計上實現自動化流程，生成測試案例；根據事先定義的測試覆蓋目標和限制，利用歷史數據生成新的測試案例，這樣一來不但可增加覆蓋範圍並確保更精準的預測性錯誤檢測，也能減少手動生成測試的需求。
同時，自動測試生成功能可減少矽缺陷的覆蓋範圍，並優化測試模式，以加快獲得結果的時間。此外，在自動化測試領域中，AI 的應用可以更準確、高效地檢測晶片設計中的故障和錯誤，優於傳統的技術。機器學習可以通過訓練識別晶片設計中潛在故障的模式和指標，根據歷史數據進行學習。這使得晶片設計人員能夠更快、更準確地檢測和診斷故障，降低驗證過程中出現錯誤和延遲的風險。
此外，其製造解決方案可以加速高精度曝光模型的開發，以實現最高良率（yield）。以上諸多的優勢讓新思科技這款AI驅動的 EDA 開發工具獲得多家知名半導體公司的肯定，在導入使用 Synopsys.ai 時效益取得了顯著的提升。
藉 AI 不斷學習累積經驗，逐步解決複雜的設計問題
隨著 DSO.ai 於 2020 年初推出之後，新思科技就開創了突破性晶片設計的新時代，為半導體產業提供更好、更快、更實惠的解方。而甫推出的 Synopsys.ai 則進一步讓人工智慧在晶片設計流程的全面應用更臻完善。
驗證工具 Synopsys VSO.ai 可幫助驗證工程師更快地達到覆蓋範圍收斂目標，並發現更多錯誤。由於在數位化設計中，可以運行的設計狀態空間幾乎是無限的，因此光靠人力無法檢查每個空間以驗證設計是否按預期運行。這個過程可能需要運行數天並進行數千次測試，消耗大量計算資源。VSO.ai 能通過檢查 RTL 以推斷覆蓋範圍，同時突顯出需要覆蓋的區域，節省大量時間，確保測試效率。
此外，隨著晶片設計的複雜性不斷提升，測試過程也面臨挑戰。在考量關鍵指標時，擁有豐富設計經驗的人可能會存在偏見，導致他為了實現特定結果去設置工具，但對於新設計可能不是最佳選擇，這時就得靠 Synopsys TSO.ai 來消除這種權衡。通過運行 Synopsys TestMAX ATPG 先進測試解決方案的多個副本，自動生成測試程序，從而提高缺陷覆蓋率，減少測試模式的數量並加快獲得結果的時間。
總之，使用 AI 進行晶片設計的優勢，在於工具不斷從設計中學習，可協助工程師更快地將符合規格與需求的晶片應用至新產品，並建構更精準的系統以解決各式複雜問題。就如同 Aart de Geus 所提到的：「我們正在從事一種改變未來世界的藝術創作——也就是，我們正在用 AI 催化未來（Catalyze the Future）。」
（首圖來源：新思科技）
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