人工智能助力芯片半导体发展，开拓芯片设计技术新趋势

微型硅片上可以容纳多少个晶体管？这些晶体管是构成世界各地技术的集成电路（IC）的基础。1971 年，第一款微处理器集成有 2,300 个晶体管，而如今的硅片上却超过了 1000 亿个晶体管。在摩尔定律失效之前，每两年晶体管的数量几乎翻倍。

芯片设计的终极目标是尽可能地缩小尺寸，但我们在物理定律面前遇到了障碍。如今，最小的实用晶体管尺寸仅为两纳米（nm），略大于一个普通原子的大小。

在我们努力突破这个障碍并继续在芯片设计领域创新之际，几个趋势在半导体行业中逐渐形成，值得我们关注。其中一些趋势，比如云计算，已经发展多年并正在成为传统数据中心计算的常态化，而其他一些趋势，比如人工智能（AI）和机器学习，尽管仍处于初级阶段，但已经渗透到几乎所有人类技术领域的发展中。

01、半导体设计趋势 1：垂直构建

如今，IC 设计师们不再追求使晶体管变小并更密集地堆叠，而是开始垂直构建。他们利用多层结构和最新一代半导体进行堆叠。就像城市规划者一样，当 IC 设计师们在水平空间上无法再扩展时，向上扩展成为了自然解决方案。

垂直堆叠可以为 3D ICs 带来额外的功能、更小的尺寸以及更高的互连密度，但堆叠也可能带来挑战，如热管理。由堆叠引起的热应力或过高的热量可能导致性能问题和机械故障，最终影响组织的生产力、产品质量和上市时间。在任何系统中，CPU 散热都是一个问题，特别是在晶体管堆叠且暴露表面积较小的情况下更为明显。Altair 了解当今半导体行业所面临的挑战，我们的解决方案可以帮助设计师优化热管理策略，并促进先进电子系统中 3D IC 技术的实施。

02、半导体设计趋势 2：内部 IC 设计的回归

从 2020 年的 COVID-19 封锁措施开始，全球芯片短缺迫使各公司，包括汽车和航空航天等行业的主要制造商，转向企业内部设计自己的 IC。虽然大多数公司过去通常外包供应其技术所需的处理器，但越来越多的公司现在发现他们需要自主进行芯片设计。

尽管短缺情况正在缓解，但它已经改变了许多组织的关键流程。他们比以往更多地使用电子设计自动化（EDA）工具，由于这些工具可能非常昂贵，高效的资源协调对于确保许可证的最优化、工作负载的顺利运行以及用户能够保持高效生产而不必排队等待或陷入 IT 问题的困扰至关重要。除了 EDA 工具外，一些制造商还使用 Emulator 以及 Altair 的 Emulator 优化调度解决方案。Altair 提供了一套完整的半导体设计和 EDA 解决方案。

随着半导体设计行业恢复到正常运营，设计师和制造商是否会继续从内部 IC 设计中受益，或者发现回归外包更有益，这还有待观察。由于他们已经在自己的流程和设备上投入了大量时间和金钱，许多人可能更愿意保留自主设计能力，这样对质量和生产时间的控制带来的好处。

03、半导体设计趋势 3：云端设计

云端是一个长期的趋势，随着支持高效云计算的技术变得更快、更便宜和更先进，消除了高成本和陡峭的用户学习曲线等进入障碍。如今的半导体设计师不仅构建他们的硅芯片并将 IC 设计内部化，他们还将计算提升到云端。随着越来越多的 EDA 用户选择使用云和混合云进行设计，得益于云端计算的几乎无限扩展能力和高性价比，有效管理计算资源至关重要，确保生产力保持高效并控制成本。

按需云计算可以成为一种替代方案，而不是在数据中心硬件和运行技术方面进行大规模的前期投资，这在高性能计算（HPC）和强大的本地超级计算机上往往是传统做法，通常由全天候的 IT 专家提供支持。然而，云端计算可以随时启动，并且按需付费。根据美国半导体工业协会的数据，美国的半导体公司将大约五分之一的收入投入到研发中，每年金额达数百亿美元。Altair 的 HPC 和云解决方案可以帮助公司优化资源，包括昂贵的 EDA 工具授权，并为用户提供在统一的协作平台上便捷访问和远程可视化。

04、半导体设计趋势 4：人工智能和机器学习

普及全球的人工智能和机器学习趋势正渗透到生活的方方面面，并且正在改变我们所熟知的医疗诊断、自然语言生成、智能家居控制等领域，深刻影响着 IC 设计和开发工作。虽然 AI 最为人们所熟知的是像 ChatGPT 这样引起很大热议的技术，但该技术也在我们已经视为理所当然的产品和流程中发挥着重要作用，比如我们电脑内部的硅芯片。

机器学习始于训练阶段，大量的数据被输入和处理，以备后续用于图像识别和模式识别等工作。机器学习已经帮助我们减少错误并提高数据分析和决策的精确性，虽然人们在抽象分析和主观判断等认知任务上仍然更加擅长，但机器学习则受益于没有偏见和对大量难以处理的数据的访问能力——而数据越多越好。

EDA 生成了大量适合机器学习的数据，并且设计师正在使用机器学习来提升 EDA 性能。随着 EDA 任务的日益复杂以及对具有数百个核心和巨大内存需求的定制 CPU 和 GPU 的需求，人工智能和机器学习通过比传统方法更少的时间和资源消耗耗获得了研发人员的青睐，并且公司们认识到利用机器学习算法来改进 IC 设计工具意味着他们可以以更高层次的抽象工作，并更快地提供更好的结果。

05、半导体设计趋势 5：技术融合

最令人兴奋的趋势是，我们已经看到几乎在企业计算的各个领域都出现了融合，包括我们依赖于高效半导体设计的解决方案。随着高性能计算（HPC）和高吞吐量计算之间的实际界限模糊化，以及它们都趋向于云端，决策变得越来越数据驱动，HPC 和 EDA 正在促进人工智能和机器学习的发展；与此同时，人工智能和机器学习又增强了 HPC 和 EDA 的能力。这些技术是否最终会融合到无法区分的程度，或者合并的技术将拥有自己的生命并进一步分支，仍然存在疑问。但不论如何，有一件事是清楚的——在 EDA 中，人工智能和机器学习是下一个重要的发展方向，而且已经到来了。

融合正在导致比我们过去所见过的任何时候都更快的技术加速，并在半导体设计方面实现创新。从五十年前的起初阶段发展到如今的领先地位，尽管面临着日益复杂、芯片短缺、全球地缘政治等各种挑战，集成电路仍在不断演进，塑造着我们的技术未来。