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英伟达称芯片制造是AI计算“理想应用”,AMD在芯片设计、测试与验证阶段已开始应用AI,Rapidus也将引进AI。
“AI热潮”中,以GPU为首的芯片把握着AI技术发展的“命脉”、推进着技术不断迭代。而与此同时,AI的发展也已开始反哺芯片制造。
当地时间周四,新思科技美股跳空高开后收涨8.65%,创下历史新高。
公司周三美股盘后公布了第二季度业绩及第三季度预期,均高于分析师预期,公司将业务增长归功于人工智能与自动化——公司在4月推出了业内首款全栈式AI驱动型EDA解决方案Synopsys.ai,该方案覆盖了先进数字与模拟芯片的设计、验证、测试和制造环节。
值得注意的是,本周业内已有多家公司提及AI在芯片制造中的应用。
英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋日前强调了英伟达加速计算和AI解决方案在芯片制造中的潜力,他认为芯片制造是加速计算和AI计算的“理想应用”。
另一芯片巨头AMD首席技术官Mark Papermaster也透露,目前AMD在半导体设计、测试与验证阶段均已开始应用AI,未来计划在芯片设计领域更广泛地使用生成式AI。同时,AMD已在试验GitHub Copilot(由GitHub和OpenAI合作开发),并研究如何更好地部署这一AI助手。
日本半导体企业Rapidus社长小池淳义表示,将引进人工智能和自动化技术,以约500名技术人员确立量产工序。公司已有人才、设备、技术齐备的头绪,预计2027年启动量产。
先进芯片制造中,必须经历1000多个步骤。每个阶段都需要进行复杂的计算,每一步都必须近乎完美。而即便是在半导体下行周期中,芯片公司通常也倾向于继续投资自家的研发计划。
这便给了AI“用武之地”。
在芯片设计环节中,AI“做得很好”,可以无限迭代,直至得出最佳解决方案。不止于此,在迭代的同时,AI还会学习,它会研究通过什么模式能创造最优设计,因此AI实际上加快了芯片设计优化布局的速度,并带来更高性能与更低能耗。
而在验证与测试环节,AI也能最大限度地提高测试覆盖率、节省时间。
至于AI会不会夺走芯片研发工程师的“饭碗”?AMD首席技术官Papermaster给出的答案是否定的,他认为AI不会取代芯片设计师,其将作为辅助工具,有着巨大潜力帮助加速设计。