通过GPU加速芯片设计，再加上AI驱动，IC设计迎来变革

二十年前，包括英特尔在内的所有芯片制造商都不得不购买Unix机器（通常是Sparc/Solaris系统），才能够使用EDA设计和测试他们的芯片。后来，英特尔觊觎这块服务器业务，同时抓住了Linux，显然其有强烈的动机将EDA转移到X86平台上。

出于利己主义，英特尔帮助Synopsys、Cadence、Mentor Graphics和其他公司将EDA工具全部移植到X86上的Linux。这一项巨大的努力，使得设计芯片更便宜且更具可扩展性，亦协助降低数据中心内外的运算成本。

现在可能会看到芯片设计发生同样巨大的转变，这次是使用AI来驱动设计。

如今随着芯片从5纳米、3纳米，并正在推进到2纳米甚至1.8纳米和更小的晶体管几何结构。在这种规模下，传统IC设计的方式基本上变得不可能，因为其存在着物理极限的成像问题。

厂商正在努力创建工具，以更轻松地启用运算式微影技术，以保持高效、快速和具有成本效益的芯片制造。正如英特尔早期对X86所做的战略，英伟达也正如法泡制，只是这次它使用的是紫外光而不是可见光。因此，英伟达在最近的GTC 2023 活动中推出了cuLitho，这是一个运算式微影软件库，旨在运行在GPU制造商的DGX H100超级计算机上，由其「Hopper」H100 GPU加速器提供支持。

英伟达表示，cuLitho、DGX系统和Hopper GPU的组合可能意味着以一小部分功率实现40倍以上的性能提升。使用cuLitho，晶圆厂可以生产3到5倍以上的光罩，而功耗比现在低9倍。英伟达声称，通常需要两周的光罩处理现在可以在一夜之间完成。

如今英伟达获得一些厂商的支持。台积电正在将cuLitho整合到其代工业务中，设备制造商ASML将把对GPU的支持整合到其运算式微影软件产品中，而EDA公司Synopsys则将cuLitho整合到其软件和系统中。话虽如此，英伟达仍然没有太多谈论cuLitho的细节，包括商业模式。

许多产业专家都已经认可，AI正在迅速进入半导体芯片布局和设计。无论是英伟达对cuLitho的举措，Synopsys.ai的战略驱动因素，都表示着随着制程变得越来越小以及芯片制造商从2D转向2.5D和3D设计，都将让芯片变得越来越复杂。最后，半导体设计领域的演变将是人才将越来越短缺，这时候推动进入AI设计，不仅可以帮助实现流程自动化，还可以保持产业竞争力，何乐而不为。找有价值的信息，请记住Byteclicks.com