IC设计业的变与不变
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自动化,效率低下和需求
向过去学习
功地实现了运放和开关电容滤波器的自动化设计。他们本质上使用已知的拓扑,然后使用优化方法来选择组件大小。作为一名IC设计师,我喜欢这种选择拓扑结构背后的批判性思维,而不是优化组件所费力的工作,这使我感受到了自动化的便利。
人与机器:机器的可靠性如何?
我从同事那里学到的关于1980年代的故事表明,真正需要IC设计中的人类智能。例如,其中一个故事描述了贝尔实验室内部的一组数学专家如何进行一项有关应用约束并最大程度地减少进行优化所需的模拟轨迹的项目。为此,他们进行了带隙设计,目的是最大程度地减小PVT上输出电压的变化百分比和失配,同时将PSRR和功率保持在一定范围内。他们决定将优化的参数简化为mV变化,而不是百分比变化。几周后,他们带着演示文稿返回,并为他们将可变性降低了几个数量级而感到自豪,这在最初看起来非常美妙,有些难以置信。
我们应该将这次事件的结果归因于机器还是人类?人为制造的机器与人一样会犯错。这就是为什么在任何自动化过程的顶部始终需要人类观察者的原因。例如,当今的计算速度以指数级提高,这使我们能够运行芯片的所有可能的变体来确定其是否可以工作。尽管速度很快,但在此过程中并入一个真正的人可以保证检测到问题的可能性更高,尤其是在模拟系统中。因此,我坚信我们不能仅仅依靠机器来发现问题,因为问题可能会在机器中永久存在。我们必须接受人类是不完美的,而机器自然是不完美的。
我从过去挑选的故事突出了人与机器之间的对比。但是,随着研究人员和企业家对设计流程的自动化进行更多的实验,类似的情况继续发生。与过去相比,我推测未来自动化的发展将集中在更棘手的问题上,而这些问题甚至可能不在我们的视野中。
最初,工程师构建了更简单的系统,但承担了所有分析负担。提出新的设计并建立分析模型需要大量的精力。由于无法使用模拟器和其他自动化流程,工程能力仅限于数千个晶体管。幸运的是,随着技术的进步,我们可以在数小时内测试想法,而无需建立分析模型。例如,有更多的仿真带宽可以验证十亿个晶体管SoC的功能。
另一方面,随着复杂性的增加和芯片的体积越来越大,验证和验证周期也变得更长,因此更加费力。就像我的一位同事喜欢说的那样,我们花了10%的时间来提出聪明的主意,但是我们90%的时间只是在验证所说的主意。
演变:我们对就业市场有何期待?
回顾过去到现在的轨迹,可以为未来建立一个令人兴奋的可能性。更多的自动化为创造性和批判性思维开辟了时间。也许很快,机器将能够复制设计,甚至提出新的设计思路。机器也将参与繁琐的验证过程。这将为IC设计人员提供处理“有趣和令人兴奋的问题”的机会。尽管这些愿景是理想的,但我们不应该太渴望AI在不久的将来完全接管。第一步,AI可以开始自动进行平面规划,然后进行布局。然后,AI可以慢慢地爬向核心设计功能,从而为设计师提供更多的思维空间,让他们专注于新问题。
在IC设计工作方面,团队合作和协调将变得更加重要。设计团队不断壮大,以应付庞大的现代IC规模。工程师和工程职能部门之间的通信可能会占用更多带宽。如果我们要构建我们今天梦dream以求的大型系统,那么未来的IC设计人员将需要成为协作决策者。解决合作问题也将是一个教育和文化问题。STEM学生不仅需要技巧技能,还需要专注于软性和人际关系技巧,例如沟通,创造力,想象力和团队合作精神。当人类的思维在所有领域受到激发并与其他伟大的思维一起工作时,它就有能力产生强大的力量。
一位年轻的工程系学生曾经问我是否应该转行,从硬件工程转向软件开发。年轻工程师普遍关心的是市场上是否需要他们的研究领域。我对这个难题的回应是,始终鼓励学生自己了解市场,并了解如何为成功做好准备。因为激情决定职业满意度,所以我无法说出哪个工作更好或者哪个工作的薪水更高。这个旅程非常个人化。仅凭我的经验,我可以向对IC设计感到好奇的学生保证,由于许多问题需要解决,因此对其技能的需求不会很快消失。不同之处在于,由于AI和自动化的加入,未来的问题类型可能会根本不同。但是,我非常希望我们进入一个人类与机器可以和谐协作的未来。
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