聯發科將機器學習導入到晶片設計 縮短開發時間

聯發科投入前瞻領域研究,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),能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。

聯發科將機器學習導入到晶片設計 縮短開發時間

這項 AI 先進技術注入創新的演算法,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。該技術將於 11 月在台灣舉辦的 IEEE 亞洲固態電路研討會 A-SSCC(Asian Solid-State Circuits Conference)發表,同時也將申請國際專利。

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。

聯發科將機器學習導入到晶片設計 縮短開發時間

聯發科透過跨部門合作,運用 AI 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。

聯發科晶片設計研發本部群資深副總經理蔡守仁表示,聯發科本次突破性的發展,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。


Anna Nikova

超過十年媒體工作經驗,經常沉浸於數位世界,關注領域涵蓋 3C 科技、5G 通訊等應用。