通过审视IC设计的过去和现在

IC设计工作的未来是什么？AI会取代IC设计师吗？这些是我最近参加的许多技术会议上反复提出的问题。每个有效的 AI 算法的基础都是由智能 IC 设计师团队设计的电子芯片。具有讽刺意味的是，IC 设计师可能正在设计可能取代他们工作的技术。如果这是真的，那将是一个令人生畏的前景。然而，通过审视 IC 设计的过去和现在，我们可以认识到今天的 IC 设计与过去不同。同时，我们也可以意识到 IC 设计工作不太可能消失。但是，他们绝对会转变并变得更加参与。

自动化、低效率和需求

首先，行业中有三种模式需要识别：自动化、低效率和需求。首先，当今的 IC 设计人员正在使用大量的自动化技术。当今机器的仿真能力直接继承自昨天具有竞争力的 IC 解决方案。也就是说，过去的IC设计工作现在都实现了自动化。自动化趋势使 IC 设计人员能够在综合层次结构中向上移动。我们现在能够制作非常复杂的解决方案，因为我们正在利用我们可用的创新自动化技术。

其次，还有许多 IC 效率低下的问题仍未解决。例如，在射频设计中，通信还不是全双工的，天线仍然在芯片外。如果这项技术得到发展，通信速度将提高一倍，射频模块会更小。像这样的技术问题仍然需要不断的创新和关注。

第三，自动化和低效率模式的结合对聪明的 IC 设计人员提出了巨大的需求，以解决未解决的问题。我们已经知道如何设计 20dBm PA，那么为什么不让机器为我们完成这项任务呢？流程自动化为设计团队留出更多时间和资源来解决新问题。对设计师的需求将保持稳定，直到没有剩余的 RF 和 IC 效率低下。此外，随着自动化程度的提高，该领域的 IC 设计人员将拥有更多有趣的头脑风暴解决方案，因为工作中的劳动密集型方面被消除了。从本质上讲，随着突破的发生，IC 设计工作不断被重新定义，这种转变也将延续到未来。

从我们的过去学习

为了了解设计的演变，我采访了 Silicon Labs 的两位资深 IC 设计师。我们触及了他们对 IC 设计的最早记忆，并仅使用回忆和意见来讨论他们对行业未来的愿景，而不是依赖随附的文档。

我采访的第一位设计师是 Silicon Labs 的研究员。他分享的第一个见解是，他设计的第一个电路是差分运算放大器和 20 阶开关电容滤波器。整个模拟芯片大约 30 平方毫米，大约有 5，000 个晶体管。相比之下，今天的芯片带有数十个运算放大器和滤波器，晶体管数量可能在数亿甚至更多。我们肯定在短短几十年内就转向了更复杂的设计。我的同事还描述了设计师在他刚开始职业生涯时可以使用的技术，他说如何在带有绿屏的泰克图形终端上完成布局，这实际上是一个大存储范围。终端没有颜色，但设计师使用一层金属和一层用于布线的多晶硅。今天，设计人员可以访问许多层进行布线以创建设备。现在在布局中使用无色显示器听起来像是项目自杀企图！

我从另一位工程师那里听到了类似的观点，他详细阐述了他使用泰克显示器的经验，解释了显示器如何消耗大约 1kW、大约 4 英尺高、具有持久图形的绿色屏幕和 2 个用于 XY 输入的指轮。指轮布置效果很好，显示器由一根 140kbps 电缆驱动，该电缆被粘在地板上，从计算机中心房间穿过大厅。他还告诉我，设计师过去常常在文本编辑器上输入他们的网表。他们将从白板设计开始，为节点编号，然后输入网表进行仿真。目前，我们只能设计片上系统 （SoC） IC，因为我们有图形用户界面，允许我们在模拟域中放置和检查数千个晶体管，而不必担心节点编号或网表拼写错误。在这个意义上，

 

（表 1 1980 年代和今天的电路复杂性比较。）

1980 年代中期的另一个古老而有趣的 IC 传统是在芯片级。由于设计人员没有 Layout Versus Schematic Software （LVS），因此他们必须将合理规模的纸质打印输出一起制作，以创建网络。该纸模拟由两个或三个大约 3 英尺宽的打印输出组成，它们用胶带粘在地板上或多个桌子上，以覆盖相应芯片的宽度。从顶级网表中，他们将逐个网络验证与每个块网络的每个引脚的连接性，然后用彩色铅笔标记每个网络的“点亮”。虽然考虑到当时的技术，这似乎是一个优雅的解决方案，但它是不必要的重复和令人厌烦的。

 

（图 2。IC 复杂性的指数增长只有在设计过程中实现更多自动化才能实现。）

有趣的是，自动化和人工智能对于 IC 设计来说并不新鲜，而且根植于过去。正如我们所见，IC 设计人员一直依靠自动化来降低流程的任务密集度，但现在系统比以往任何时候都更加复杂。但是，某些过程仍然完全由人类大脑完成，例如模拟设计。模拟设计是使用特定设备配置确定设备大小和实现模拟功能的直观过程。虽然计算机有助于数学和估计电路的工作点，但人类的思维更擅长直观、智能的设计。现在的问题是，人工智能的最新发展是否使机器智能到足以取代 IC 设计师？

从这里，我们可以推测一些结果。首先，这种复杂设计原则的自动化应该被视为一件好事，机器应该被视为人类思维的延伸。随着计算机变得越来越聪明，人类有更多时间专注于新概念并达到新的里程碑。此外，自动化设计过程已经发生了几十年。在 1980 年代，我的一位长期设计师同事解释了贝尔实验室的一些工程师如何成功地自动化设计运算放大器和开关电容滤波器。他们基本上使用已知的拓扑结构，然后使用优化方法来选择组件尺寸。作为一名 IC 设计师，我发现这种自动化令人欣慰，因为我更喜欢选择拓扑背后的批判性思维，而不是优化组件的费力方面。

人与机器：机器的可靠性如何？

我从同事那里了解到的关于 1980 年代的故事表明，IC 设计中确实需要人类智能。例如，其中一个故事描述了贝尔实验室的一个内部数学专家小组如何开展一个关于应用约束和最小化进行优化所需的模拟路径数量的项目。为此，他们采用了带隙设计，目标是最大限度地减少 PVT 和失配上输出电压的百分比变化，同时将 PSRR 和功率保持在一定范围内。他们决定将优化参数简化为 mV 变化而不是百分比变化。几周后，他们带着一个演示文稿回来，并为他们将可变性降低了几个数量级而感到自豪，这最初看起来好得令人难以置信。出奇，

我们应该将这一事件的结果归咎于机器还是人类？人类制造的机器会像人类一样犯错，仅仅因为它们是我们制造的。这就是为什么在任何自动化过程的顶部总是需要人类观察者的原因。例如，现代计算速度呈指数级增长，这使我们能够运行芯片的所有可能变体来确定它是否可以工作。虽然速度很快，但在这个过程中加入真人可以保证更高的概率检测到问题——尤其是在模拟系统中。因此，我真的相信我们不能仅仅依靠机器来检测问题，因为问题可以在机器中持续存在。我们必须承认人类是不完美的，而机器天生就是不完美的。

我从过去挑选的故事突出了人类与机器之间的对比。然而，随着研究人员和企业家更多地尝试设计过程的自动化，类似的情况继续发生。不过，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，这些问题甚至可能还没有出现在我们的视野中。

最初，工程师构建了更简单的系统，但承担了所有的分析负担。提出新设计和构建分析模型需要巨大的脑力劳动。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，我们可以在几个小时内测试想法，而无需建立分析模型。例如，有更多的仿真带宽来验证十亿晶体管 SoC 的功能。

另一方面，随着复杂性的增加和芯片变得更加庞大，验证和验证周期也变得更长，因此也更加费力。正如我的一位同事喜欢说的那样，我们将 10% 的时间用于提出聪明的想法，但我们将 90% 的时间用于验证所说的想法。

进化：我们对就业市场有何期待？

审视从过去到现在的轨迹，可以建立对未来的推断，具有令人兴奋的可能性。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，甚至提出新的设计理念。机器也将参与繁琐的验证过程。这将为 IC 设计人员提供解决“有趣和令人兴奋的问题”的奢侈。虽然这些愿景是理想的，但我们不应该太渴望人工智能在不久的将来完全接管。作为第一步，人工智能可以开始自动化平面规划，然后进行布局。然后，人工智能可以慢慢向核心设计功能爬去，为设计师创造更多的精神空间来关注新的问题。

 

（图 3。IC 变得更加复杂。设计师回到创造性任务，将繁重的流程交给 AI。）

在 IC 设计工作方面，团队合作和协调将变得更加重要。设计团队正在成长以应对现代 IC 的巨大规模。工程师和工程功能之间的通信可能会占用更多带宽。如果我们想构建我们今天梦寐以求的大型系统，未来的 IC 设计师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 学生不仅需要技术技能，还需要专注于软技能和人际交往能力，例如沟通、创造力、想象力和团队合作。当人的头脑在所有领域受到刺激并与其他伟大的头脑一起工作时，它就有能力做出强大的事情。

审核编辑：郭婷