如何利用AI解决射频芯片EDA的全球挑战？

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 芯片EDA的全球挑战

EDA作为集成电路领域的上游基础工具，对于芯片设计产业的发展的重要价值与贡献毋容置疑。随着后摩尔时代，“超越摩尔”与“深度摩尔”的不断推进，芯片设计迎来了新的挑战。正如新思科技（Synopsys）所指出的，目前最复杂的芯片设计包含超过1.2万亿个晶体管和40万个AI优化内核，人类设计师很大程度上难以满足商业效率的要求。

因此需要借助AI做到更快、更有效、且综合成本最低的芯片设计。事实上，AI赋能EDA设计已取得惊人突破。以PPAC中的Aera（面积）作为突破口，利用基于AI的设计空间优化（Design Space Optimization，DSO）技术取代传统的设计空间探索（Design Space Exploration, DSE），成为实现自动化搜索设计空间的最佳解决方案之一。联发科显示其使用AI工具将一个关键的处理器组件的尺寸缩小了5%，功耗降低了6%。而Cadence用AI帮助一个工程师在10天内将一款5纳米的移动芯片的性能提高了14%，并将其功耗降低了3%，而这一工作之前需要10个工程师几个月才能完成。

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 射频芯片：王冠上的明珠

射频技术是用来发射和接收高频无线电波能量的技术，而射频芯片正是用来接收和发射射频无线电信号的电子芯片。射频芯片是所有现代无线通信的基石，被誉为模拟芯片王冠上的明珠。2019年进入市场的5G技术打开了射频行业天花板，QYR Electronic Research Center的研究数据表明，仅全球射频前端的市场规模在2023年就将达到313亿美元，且年复合增长率超过15%。从具体实例来看，一个5G智能手机中射频器件和电路的数量比4G手机要多2倍以上，而价值也超过4G手机的2-5倍，更是3G手机的10倍以上。未来5G/6G通讯的发展，卫星互联网（星链）的应用，以及万物智联的实现，将进一步极大促进射频技术尤其是射频芯片的需求和增长。

与数字芯片（CPU，GPU等）极度依赖先进半导体工艺制造技术不同，射频芯片设计难度极高，常常需要IC工程师“精雕细琢”。射频芯片设计不仅包含有源电路，还包含大量无源部分如电感，变压器和匹配网络等。其中无源器件和电路通常需要结合版图采用电磁仿真反复迭代，成为射频设计关键难点。

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 AI赋能射频设计工具

冉谱微是后EDA时代芯片智能设计工具的开拓者，聚焦利用AI技术设计复杂且多样性的射频芯片。创始的科学家团队，基于在世界顶尖芯片设计公司几十年的丰富经验，结合全球领先的AI技术优势，针对射频芯片设计难点，推出“计算生成式”射频集成电路智能生成神器“IC-Prophet”。

“IC-Prophet”可以根据设计者需要达到的设计指标（如电感值，Q值，增益等），直接通过AI算法直接计算寻找到最优设计参数，并利用AI技术生成符合设计规则的GDSII版图，供射频电路设计开发人员在任何行业标准设计工具（如Cadence Virtuoso）中直接使用。“IC-Prophet”从设计方法学上根本性的改变传统设计流程，免去了设计工程师反复仿真迭代的辛苦，帮助射频设计工程师极大提高射频芯片设计的效率和能力。以设计射频电路中常用的电感为例：

在经过一年工具前期测试和流片验证之后，冉谱微“IC-Prophet”V1.625 版本已经正式更新上线，目前覆盖22nm，28nm，40nm，55nm，65nm和130nm等射频设计常用CMOS工艺节点，以及电感，变压器，匹配网络等射频设计常用的无源器件和电路。

审核编辑：刘清