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試想一下，在開發晶片時如果可以從電子设计自動化 (electronic design automation, EDA)工具輕鬆地得到近乎即時的答案，可以省下多少的時間和精力呢？當您正忙於專案時，也不再需要抽出身來搜尋軟體手冊或瀏覽其他線上资源。展望不久的將來，上述的情形可以成真，而您也將能獲取更深入且更具指導性的見解，這將有助於更快地设计完成效能更好的晶片。

那样的未来，比您想像的更快实现。

随着 Synopsys.ai Copilot 問世，新思科技採用生成式 AI (Generative AI, GenAI) 的強大力量，將设计團隊的產能提高至全新的境界。Synopsys.ai Copilot 是將生成式 AI 的功能運用於晶片设计，並可與新思科技全方位的EDA解决方案整合使用。該技術的訓練基礎源自於可靠的資訊與素材，並與工程師在晶片设计的工作流程中進行協作。此外， Synopsys.ai Copilot也可以随着專案推進同步學習成長，最終能夠根據組織的最佳實務和機構知識(institutional knowledge) 提供更有意義的見解。

微軟(Microsoft)晶片開發 CAD 總經理Silvian Goldenberg表示：「微軟與 EDA 解决方案供應商合作，讓彼此能夠快速整合業界的各種創新成果。我們的工程團隊與新思科技密切合作開發 Synopsys.ai Copilot，並計劃將其生成式 AI 應用至形式验证(formal verification)等工作流程，以提高可存取性(accessibility)，並減少從構思到设计所花費的時間。」

AI 驅動的晶片设计正以驚人的方式重塑半導體產業。在面臨更嚴峻挑戰的環境中，生成式 AI 效能整合僅是推動產能提升的一個新步伐。請繼續閱讀，深入了解關於 AI 驅動晶片设计最新階段可能發展的方向。

從繁複的工作中解放！實現产物差異化

面對 AI、高效能运算(贬笔颁)和自動駕駛汽車(autonomous automotive)等運算密集應用，半導體设计所涉及的層面日益繁複。垂直堆疊多晶粒系統(multi-die system)、具有數十億顆電晶體(transistor)的裝置以及埃米級(angstrom-scale)結構在整個業界掀起波瀾。儘管「創新」是引領我們取得成就的不二法門，然而就在需要大量專業知識之"時，卻時常要面對工程人才短缺而停滯不前的難關。

人工智慧提供了一項解决方案。AI可以負責處理重複性工作，讓工程師得以專注於产物差異化(product differentiation)。利用大型語言模型 (large language models, LLM) 中的轉換器架構，生成式 AI能夠在幾秒內完成原本需要花費數小時、甚至數天才能完成的工作。

Synopsys.ai Copilot 將生成式 AI 帶入廣大的设计工程領域。無論經驗程度，每一位设计人員都能夠在晶片设计週期的所有階段中提高其產能與效率，如同輕鬆擁有專家的指導一般。在導入初期，Synopsys.ai Copilot 將會作為一套知識查詢系統，資料源自新思科技的各種资源，像是产物使用者手冊、應用注意事項、影片與可以在上找到的所有文件。查詢範圍可以涵蓋簡單的提問(譬如說，我應該使用哪個選項？)到更加繁複而具體的疑問(我應該要如何在自己的设计中屏蔽這些網路？)。由於 Copilot 會在特定組織的限制範圍中運作，因此Copilot 將不斷學習並提供脈絡式回應。例如：假設一位工程師正在尋找Synopsys Fusion Compiler? 的特定功能。Synopsys.ai Copilot 在生成回應時，會觀察工程師正在處理的內容，以提供更相關的答覆。傳統上，工程師會在軟體手冊或是 SolvNetPlus中搜尋答案、向經驗豐富的同事諮詢建議，甚至求助應用工程師，這些方法都需要花費更多時間和精力。

随着時間的推移，Synopsys.ai Copilot 將能夠提供指導性指南和建議功能，並創建工作流程指令碼。這一切都要歸功於生成式AI技術，以具備安全性、封閉迴路的方式，持續從獨特的工作流程與方法論中學習更多內容。例如：Synopsys.ai Copilot 可以協助偵錯(debug)、識別最差的時序路徑，並提供建議來修正錯誤，或提供指令碼並應用在特定晶片上來優化功耗。最重要的是，只需要花費數分鐘就能獲得這些結果。

而工程師又要如何得知答案是否精準？這就是人類發揮作用的地方—提供檢驗及權衡。畢竟，Synopsys.ai Copilot 旨在協助工程師以更快的速度完成工作。

貫串EDA 流程的人工智慧

新思科技開發AI驅動解决方案的進程，始於業界第一個用於晶片设计的自動化 AI 應用 Synopsys DSO.ai?。其後我們持續投入研發並發表Synopsys.ai?全方位AI 驅動EDA套件，進一步擴展产物組合，而Synopsys.ai Copilot則是AI驅動解决方案的最新生力軍。Synopsys.ai近期榮獲《電子工程專輯EE Times》所頒發的全球電子成就獎(World Electronics Achievement Award)，讓您從系統架構到设计實作與製造，皆得以借助AI 的力量處理繁瑣工作，例如：

• 设计空間探索
• 验证覆蓋與迴歸(regression)分析
• 自動測試向量生成(automatic test pattern generation, ATPG)
• 類比设计遷移

除了讓工程師能夠專注於晶片品質和差異化，該解决方案同時有助於優化功耗、效能與面積(PPA)，並加速現今繁複的设计、實作與验证。而新思科技另一套AI 驅動的資料分析解决方案則可與 Synopsys.ai 相輔相成，對整個设计、验证、製造、測試與現場運作所收集的大量資料進行洞察分析。

英特爾设计工程部資深副總裁暨聯合總經理Navid Shahriari 表示：「Synopsys.ai EDA 套件中的生成式 AI 效能可以提高设计人員的工作效率。該系統能夠根據自然語言標準自動生成 RTL，讓设计團隊在晶片设计複雜度不斷提升的挑戰下，依然能夠高效工作。」

觀察生成式 AI 如何能夠進一步改變晶片设计將會十分有趣。设计內容生成等領域蘊藏巨大潛力。新創公司能夠在專注於公司核心價值的同時，具備更快速擴展的能力；而成熟公司則可以增強公司豐富的知識領域，進而提高產能。

AMD 晶片设计工程公司副總裁Mydung Pham 表示：「AMD 十分高興有機會導入生成式 AI 效能，讓设计團隊能夠更高效地交付多代先進产物。我們採用了 Synopsys.ai EDA 套件中的生成式 AI 效能，可為设计團隊加速生成高品質 RTL 並減少繁複设计測試周轉時間。我們很期待與新思科技合作，邁向革命性的發展之"路。」

AI 驅動的 EDA 工具已經具備決策的能力。將對話式前端(conversational front-end)新增至设计工具是一種強而有力的方法，藉以增強晶片设计與工程產能。展望未來，也許運用生成式 AI 預測设计人員的需求並非難事。或許從自然語言標準到打造整個设计工作流程都能有所助益。想像一下這樣的未來吧。