中国团队推出全球首颗AI全自动设计CPU！

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艾伦·图灵曾在20世纪50年代提出过一个悬而未决的问题：“机器能思考吗？”这个问题沿用到芯片界可以换了个问法：“机器能像人类一样进行设计吗？”AI的设计和人类设计的产品之间究竟还存在多大的差距？随着人工智能技术、大数据、大模型的发展，也许答案正在慢慢揭晓。

近日，中科院计算所等团队推出了世界首个由AI全自动设计的32位RISC－V CPU——启蒙1号，不仅比目前GPT－4所能设计的电路规模大了4000倍，而且性能也达到了与Intel 486相当的水平！这项研究，更是有望颠覆传统芯片设计流程！

01.

AI全自动设计的CPU

要知道，芯片设计是一项重要的人类活动，包括解决问题、计划、学习和创造。设计过程可以被建模为从高维搜索空间中寻找满足给定目标和约束的可接受的解决方案。

现在的人们可以使用电子设计自动化（EDA）工具或者更高级的合成加速CPU设计工具，但所有这些工具都需要人为的输入程序代码。一个工程师团队必须使用正式的编程语言（例如Verilog或 C／C＋＋）来基于设计规范实现CPU的电路逻辑，然后使用各种EDA工具来完善电路逻辑的功能验证和性能／功率优化，而这种高度复杂且重要的过程，通常会重复数月或数年，十分之久。

（整个芯片的版图包括CPU的核心部分）

论文中显示，研究人员采用AI技术，直接从测试用例的输入－输出（IO）自动生成CPU设计，无需工程师提供任何代码或自然语言描述。该方法在5小时内生成了超过4000000个逻辑门的32位RISC－V CPU——启蒙1号（见上图），比目前GPT－4所能设计的电路规模大4000倍。

（用于功能和性能评估的芯片的印刷电路板）

据介绍，该RISC－V 32IA指令集CPU可以成功运行Linux操作系统，并与人类设计的CPU相比具有不相上下的性能。具体来看，研究团队成功地运行了Linux（内核5．15）操作系统和SPEC CINT 200044在生成的CPU（即CPU－AI）上验证功能。

b、“启蒙1号”在Dhrystone基准上与商用CPU进行性能对比，与人类设计的Intel 486相当

在使用Dhrystone基准来评价“启蒙1号”的性能时，与不同代的商用CPU例如英特尔80386（80年代）、英特尔80486 sx（90年代）和英特尔奔腾III（2000年代）相比，启蒙1号的性能可与1991年中期设计的Intel 80486SX相媲美。尽管“启蒙1号”的性能不如最近的处理器，如英特尔酷睿i7 3930K，但它是世界上第一个自动设计的CPU，其性能可以通过增强算法得到显著改善。

为了证明AI真的改革了CPU设计流程，甚至潜在地改革了半导体行业，研究团队进一步对比了AI设计“启蒙1号”跟人们去设计一颗CPU时的开发成本。

02.

AI自主设计芯片的难度在哪？

实际上，在前不久纽约大学坦登工程学院就做了一项实验，他们使用了state－of－the－art的人工智能模型，将AI的能力应用在了半导体芯片设计上。

在这个实验中，研究团队利用GPT－4系统，通过人机对话的方式来设计微处理器芯片。虽然GPT－4系统本身并没有包含任何与半导体芯片设计相关的知识，但是研究者们通过与之对话的方式，让它逐渐学会了设计微处理器。

在与GPT－4系统交互124次的实验中，研究人员指导AI系统进行了一个典型的自动化设计流程，在确保设计准确性和性能的前提下，成功地将AI模型设计的8位累加器芯片制造出来。

但相信大家也看到，AI并不能完全包揽芯片设计，如何去界定所需要的产品的设计准确性和性能，还得靠工程师的参与。

因此，AI实际上更多的是起到“辅助”的工作，比如工程师和设计师只需要确定想要解决的问题，然后就可以把具体的解决工作交给AI，让代理模型对各个组件的参数进行调整、模拟，最后由工程师和设计师记录最优解下的参数。

03.

小结

一直以来，芯片产业都被人们冠以“周期长、投入大、技术要求高”的高门槛行业，要想参与芯片设计，必须要有熟练的专业知识。

然而，AI应用的飞速发展却为芯片产业带来了新的机遇，这项成就的背后意义巨大，使用AI设计芯片的方法，无疑会大大降低整个产业的门槛，让更多创业公司和个人有机会参与到芯片设计领域；另一方面，应用AI设计芯片所带来的效率提升，有望极大地加速芯片的研发过程，实现芯片产业的快速发展。

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