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聯發科技將機器學習導入早期電路區塊布局 協助優化IC設計
 

【CTIMES/SmartAuto 王岫晨 報導】   2022年10月25日 星期二

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聯發科技長期投入前瞻領域研究,近期再傳突破性成果,將機器學習導入晶片設計,運用強化學習(reinforcement learning)讓機器透過自我不斷探索和學習,預測出晶片中最佳電路區塊的位置(location)與形狀(shape),將大幅縮短開發時間並建構更強大性能的晶片,成為改變遊戲規則的重大突破。此技術將於11月於台灣舉辦的IEEE亞洲固態電路研討會A-SSCC (Asian Solid-State Circuits Conference)發表,同步也將申請國際專利。

聯發科技將機器學習導入早期電路區塊布局,協助IC設計優化
聯發科技將機器學習導入早期電路區塊布局,協助IC設計優化

這項AI 先進技術注入了創新的演算法,針對極複雜的晶片設計,決定出最佳的電路配置, 除了可以決定區塊( block) 最佳的位置,還能調整出最佳的形狀,將機器學習應用在優化設計、減少錯誤,探索未知上,協助工程師們用更少的時間,產出更佳的成果。

聯發科技晶片設計研發本部群資深副總經理蔡守仁表示:「不論是企業界和學術界,近年鮮少有早期電路區塊佈局的文獻研究。聯發科技本次突破性的發展,將AI和EDA結合出機器最佳化的電路區塊佈局擺放,協助研發人員提高效率並自動執行最佳化任務。該技術正逐步整合導入聯發科技全線開發的設計流程中,包括用於手機、電視、網通等的晶片,將有效提升研發能量,縮短研發時程,協助公司及客戶快速搶占市場先機。」

隨著晶片複雜性不斷升高,如何讓數量龐大的組件處於最佳位置且功能正常,是晶片佈局規劃中的嚴峻挑戰。早期電路區塊佈局需仰賴人力及專案實務經驗,往往需要耗時數週才能產出方案給晶片系統開發者使用。聯發科技透過跨部門合作,運用AI的機器學習演算法,可將時間縮短至一天甚至數個小時,就能預測出最佳化的電路區塊佈局,其效益不只遠超越人工方式,更能透過GPU加速 (GPU acceleration),提供多達數十項可行的開發方案,釋放出研發人力的時間及心力投注在其他更複雜的系統架構上。此外,聯發科技還運用模型的預先訓練技術,讓機器持續隨著專案演化,將一代優於一代的精神應用在聯發科技的晶片開發上。

IEEE國際固態電路學會旗下的亞洲固態電路研討會(A-SSCC)及國際固態電路研討會(ISSCC),皆被視為IC設計領域的旗艦型研討會。聯發科技自2004 年起總共累計85 篇論文被收錄在ISSCC,是台灣唯一連續19年皆有作品入選的企業,體現公司在先進技術領域上的投入備受國際肯定。隨著亞太區半導體產業影響力近年來持續增加,A-SSCC也已成為IC設計領域學術發表的最高指標之一,歷年來在台灣、韓國、日本、新加坡等地區巡迴舉辦,成為半導體領域的年度盛事,今年聯發科技研究論文為台灣業界唯一獲選A-SSCC的公司,實為業界之光。

關鍵字: 機器學習  人工智慧  IC設計  聯發科技 
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