在電子領域，集成電路 （IC） 芯片是進步背后看不見的動力源。每一次飛躍——無論是更智能的手機、更強大的汽車，還是醫療保健和科學領域的突破——都依賴于比以往任何時候都更復雜、更快、功能更豐富的芯片。但創造這些芯片不僅僅是純粹的工程天賦或野心的問題。設計過程本身已經達到了驚人的復雜程度，隨之而來的是保持生產力和質量向前發展的挑戰。

當我們突破物理學的界限時，芯片制造商面臨的不僅僅是技術障礙。勞動力挑戰、緊迫的時間表以及構建可靠芯片的要求比以往任何時候都更加嚴格。為了確保芯片布局遵循詳細的約束，例如保持晶體管和導線的最小特征尺寸，在金屬、多晶硅和有源區域等不同層之間保持適當的間距，并確保過孔正確重疊以創建牢固的電氣連接。這些設計規則隨著每一代新技術而倍增。對于每一項創新，都面臨著事半功倍的壓力。因此，問題變成了：我們如何幫助設計師滿足這些需求，技術如何幫助我們在不影響質量的情況下處理復雜性？

轉變范式：人工智能在電子設計自動化中的興起

整個電子設計自動化 （EDA） 領域正在掀起一股重大變革浪潮，電子設計自動化 （EDA） 是芯片制造商用來設計、分析和驗證當今芯片內部復雜集成電路的軟件和工具的專業領域。人工智能已經觸及芯片設計流程的許多部分——幫助放置和布線、預測良率結果、調整模擬電路、自動化仿真，甚至指導早期架構規劃。人工智能不僅僅是加快舊步驟，而是為新的思維和工作方式打開了大門。

機器學習模型可以幫助預測缺陷熱點或在發送要制造的芯片之前很久就確定風險區域的優先級。

人工智能不是暴力計算或無數行自定義代碼，而是使用先進的算法來發現模式、組織大量數據集并突出顯示可能需要數周手動工作才能發現的問題。例如，生成式人工智能可以幫助設計人員用自然語言提出問題并獲得答案，從而簡化日常任務。機器學習模型可以幫助在發送要制造的芯片之前很久就預測缺陷熱點或確定風險區域的優先級。

人類專業知識和機器智能之間日益增長的合作伙伴關系正在為一些人所說的“左移”或并發構建革命鋪平道路——在設計過程的早期發現并解決問題，以免它們發展成為代價高昂的挫折。對于芯片制造商來說，這意味著更高的質量和更快的上市時間。對于設計人員來說，這意味著一個專注于創新而不是追逐錯誤的機會。

物理驗證瓶頸：為什么設計規則檢查比以往任何時候都更難

隨著芯片變得越來越復雜，設計中稱為物理驗證的部分成為一個關鍵瓶頸。物理驗證檢查芯片布局是否符合制造商的嚴格規則，并忠實地匹配原始功能原理圖。其主要目標是確保設計能夠可靠地制造成工作芯片，不存在可能導致日后故障的物理缺陷。

設計規則檢查 （DRC） 是物理驗證的支柱。DRC 軟件會掃描芯片布局的每個角落是否存在違規行為，這些特征可能會導致缺陷、降低良率或僅僅使設計無法制造。但今天的芯片不僅更大，而且更大。它們更加復雜，由多層邏輯、內存和模擬組件編織而成，有時以三維形式堆疊。規則也不簡單。它們可能取決于幾何形狀、上下文、制造過程，甚至遠處布局特征之間的相互作用。

傳統上，DRC 是在流程后期執行的，此時所有組件都組裝到最終的芯片布局中。在這個階段，發現數百萬起違規行為是很常見的，而解決這些后期問題需要付出大量努力，從而導致代價高昂的延誤。

為了盡量減少這種負擔，人們越來越關注在流程的早期轉移剛果民主共和國——這種策略稱為“左移”。工程師們不是等到整個設計完成，而是嘗試在模塊和單元級別更快地識別和解決 DRC 錯誤。這種并發設計和驗證方法允許在修復更快、破壞性更小的情況下捕獲大量錯誤。

然而，當塊不是 DRC 清潔時，在全芯片上運行 DRC 會產生規模驚人的結果數據集——通常是數千萬到數十億個“錯誤”、警告或標志，因為與經過完整設計過程的芯片相比，未完成的芯片設計是“骯臟的”。駕馭這些“骯臟”的結果本身就是一個挑戰。設計師必須確定要解決哪些問題的優先級，確定指向系統問題的模式，并決定什么真正重要。在許多情況下，這項工作是緩慢且“手動的”，這取決于工程師對數據進行分類、過濾重要內容以及在團隊之間共享發現的能力。

為了應對，設計團隊精心設計了限制信息泛濫的方法。他們可能會限制每個規則的錯誤數量，或者使用非正式的快捷方式——通過電子郵件將數據庫或屏幕截圖傳遞給團隊成員，在聊天消息中共享過濾器，并依靠專家來知道在哪里查找。然而，這種做法是不可持續的。它可能會遺漏可能貫穿最終產品的主要、芯片范圍的問題。它減慢了響應速度，使協作變得勞動密集型。

隨著持續的勞動力挑戰和現代芯片的復雜性不斷上升，對更智能、更自動化的 DRC 分析的需求變得迫切。那么，更好的解決方案會是什么樣子，人工智能如何幫助彌合差距呢？

人工智能驅動的 DRC 分析的興起

人工智能最近的突破以幾年前不可想象的方式改變了剛果民主共和國分析的游戲規則。人工智能驅動的系統可以處理數十億個錯誤，將它們聚類為有意義的組，并幫助設計人員更快地找到根本原因，而不是逐行掃描或逐個檢查。這些工具使用計算機視覺、高級機器學習和大數據分析等技術，將曾經看似不可能的一堆信息轉化為行動路線圖。

人工智能能夠組織混亂的數據集——發現隱藏在多個規則或區域中的系統問題——有助于發現基本過濾可能遺漏的風險。通過對相關錯誤進行分組并突出顯示熱點，設計人員可以看到大局并將時間集中在重要的地方。基于 AI 的聚類算法可靠地將數周的手動調查轉化為幾分鐘的引導式分析。

人工智能驅動的系統可以處理數十億個錯誤，將它們聚類到有意義的組中，并幫助設計人員更快地找到根本原因。

另一個好處：協作。通過將結果視為共享的動態數據集（而不是靜態表），現代工具使團隊能夠分配所有者、注釋結果并在塊和分區工程師之間傳遞精確的分析視圖，甚至可以跨越組織邊界。動態書簽和共享 UI 狀態減少了混亂和返工。團隊不是“來回”，而是一起前進。

其中許多創新都預示了當人工智能內置到驗證流程的核心時，會發生什么。它們不僅幫助設計師分析結果;它們幫助每個人推理數據、總結發現并做出更好的設計決策，一直到流片。

剛果民主共和國分析和協作領域的實際突破：西門子的 Calibre Vision AI

人工智能驅動的 DRC 分析最引人注目的例子之一來自西門子，其 Calibre Vision AI 平臺正在為全芯片驗證方式設定新標準。基于多年的物理驗證經驗，西門子意識到，打破瓶頸不僅需要更智能的算法，還需要重新思考團隊如何協同工作以及數據如何在流程中移動。

Vision AI 專為速度和可擴展性而設計。它使用緊湊的錯誤數據庫和多線程引擎在幾分鐘內加載數百萬甚至數十億個錯誤，并將它們可視化，以便工程師看到整個芯片中的集群和熱點。該工具沒有顯示錯誤代碼或孤立的規則違規行為，而是顯示布局的熱圖，突出顯示問題最集中的區域。通過啟用或禁用圖層（布局、標記、熱圖）以及調整圖層不透明度，用戶可以清晰、可自定義地了解正在發生的事情以及下一步查看的位置。

Vision AI 使用先進的機器學習算法分析每個錯誤，以查找具有常見故障原因的組。

但真正的魔力在于人工智能引導的聚類。Vision AI 使用先進的機器學習算法分析每個錯誤，以查找具有常見故障原因的組。這意味著設計人員可以一次解決根本原因，一次修復數百個檢查的問題，而不是繁瑣地一一解決它們。例如，在傳統工具迫使團隊艱難完成 3,400 次檢查和 6 億次錯誤的情況下，Vision AI 的聚類可以將這種工作量減少到僅調查 381 個組，將山脈變成鼴鼠丘，并將調試時間縮短至少 2 倍。

視覺人工智能也具有高度協作性。動態書簽可捕獲分析的確切狀態，從圖層過濾器到縮放布局區域，以及注釋和所有者分配。共享書簽會向同事發送實時分析，而不僅僅是靜態快照，因此每個人都可以在同一視圖中工作。團隊可以導出結果數據庫，將可作的組分發給阻止所有者，并將調查結果無縫導入到其他西門子 EDA 工具中以進行進一步調試。

為每位設計師賦能：縮小專業知識差距

芯片驗證中的一個常見痛點是需要深厚的專業知識——了解哪些錯誤很重要，哪些模式意味著麻煩，以及如何解釋復雜的結果。Calibre Vision AI 有助于創造公平的競爭環境。其基于人工智能的算法始終如一地創建與高級專家相同的集群和調試路徑，但在幾分鐘內即可完成。新用戶可以快速發現系統性問題，并像經驗豐富的工程師一樣執行，幫助芯片公司解決勞動力短缺和員工流動問題。

除了集群和書簽之外，Vision AI 還允許設計人員利用自己的數據構建自定義信號。該平臺保護客戶模型和數據以供獨家使用，確保敏感信息保留在公司內部。通過與西門子的 EDA AI 生態系統集成，Calibre Vision AI 支持生成式 AI 聊天機器人和推理助手。設計人員可以直接提出有關語法、信號、流程的問題，并獲得及時準確的答案，從而簡化培訓和采用。

真實結果：加快分析速度并分享見解

來自領先 IC 公司的客戶反饋表明，人工智能在全芯片 DRC 分析和調試方面的實際價值。一家公司報告說，Vision AI 將他們的調試工作量減少了至少一半，這一收益決定了流片和延遲之間的區別。另一位指出，該平臺的信號算法會自動創建與有經驗的用戶手動識別相同的檢查組，不僅節省了時間，還節省了精力。

定量收益是巨大的。例如，Calibre Vision AI 加載和可視化錯誤文件的速度比傳統調試流程快得多。圖 3 顯示了四個不同測試用例的差異：傳統流程需要 350 分鐘的結果文件，而 Calibre Vision AI 僅花費了 31 分鐘。在另一個測試用例（未顯示）中，只需 5 分鐘即可分析來自 380 多個規則檢查的 32 億個錯誤并將其聚類到 17 個有意義的組中。設計人員現在不再迷失在千兆字節的錯誤數據中，而是花時間解決實際問題。

展望未來：AI在芯片設計中的未來

當今的芯片需要的不僅僅是 EDA 軟件的漸進式改進。隨著對速度、質量和協作的需求不斷增長，物理驗證的故事將由更智能、更具適應性的技術塑造。通過人工智能驅動的 DRC 分析，我們看到了一條清晰的道路：一種更快、更高效的方式來發現系統問題、智能調試、更強大的協作以及每個設計師都有機會產生專家影響。

通過將工程師的創造力與人工智能的速度和洞察力相結合，Calibre Vision AI 等平臺正在推動全芯片分析的新生產力曲線。借助這些工具，團隊不僅可以跟上復雜性，還可以將其轉化為競爭優勢。

在西門子，芯片驗證的未來已經初具規模——智能與直覺齊頭并進，新想法比以往更快地進入硅片。隨著行業不斷突破界限并解鎖下一代設備，人工智能將幫助芯片設計達到新的高度。