什么是人工智能芯片设计？

人工智能芯片主要有几种类型，包括配备专用AI内核的图形处理单元（GPU）、增强了AI功能的中央处理器（CPU）、定制设计的专用集成电路（ASIC）、神经处理单元（NPU），以及其他专为AI设计的架构。 每种芯片都经过专门设计，旨在为不同的AI应用提供最佳的性能、能效和可扩展性，应用范围从大规模数据中心部署到对功耗敏感的边缘设备。

随着人工智能技术的飞速发展，AI芯片已成为自然语言处理、计算机视觉、高级物理与医学模拟、自动驾驶、机器人技术等领域的创新支柱。 其专用架构能够加快人工智能模型的训练和推理速度，从而使各行业实现实时、智能 的决策成为可能。设计这些芯片需要采取涵盖硅片、封装和软件的整体化方法，充分利用先进的设计技术，在开发 最短时间内实现性能和功耗目标，同时确保整个系统生命周期内高端部署的可靠性、可用性和可维护性（RAS）。

对人工智能芯片需求的快速增长与生成式人工智能和大型语言模型（LLMs）的爆炸式增长密切相关。在过去的十年里，人工智能模型的规模和复杂性不断增加，对计算能力和内存的需求也达到了前所未有的高度。 GPT-5、DALL-E 3 和 Llama 4 等生成式人工智能模型在训练和推理需求方面都树立了新的标杆。计算需求的激增导致数据中心能源^需求预测相应激增^¹，同时也催生了对新型芯片架构的需求——这些架构不仅需要能够支持这些突破性技术所要求的庞大规模和速度，还需降低芯片功耗。

计算核心与加速核心：AI芯片配备了大量并行计算或加速核心，例如张量核心或矩阵乘法器，能够处理神经网络中出现的大规模数学运算。例如，GPU可能包含数千个针对并行处理进行优化的核心，而定制ASIC和NPU的设计则更具专业性。

内存带宽：AI 工作负载通常需要快速传输大量数据。AI 芯片通常集成了高带宽内存（HBM ），以确保计算核心能够快速访问数据，从而最大限度地减少瓶颈并最大限度地提高吞吐量 。

接口与网络：Die-to-die 互连可通过UCIe等技术在AI芯片封装内部实现。 用于连接AI芯片之间的高级互连协议（如NVLink Fusion和UALink），以及用于芯片间和网络连接的技术（如PCIe 7.0/8.0、224G/448G以太网、Ultra Ethernet和Compute Express Link (CXL)），被用于将AI芯片相互连接并连接至系统组件，从而在AI工厂和数据中心等高性能环境中实现快速的数据交换。

• GPU：GPU最初是为图形渲染而设计的，但由于其高度并行性和对深度学习 运算的支持，现已成为人工智能的核心。现代GPU配备了专用的人工智能核心，例如张量核心和矩阵核心，以提升人工智能性能。
• 定制化人工智能加速器：许多 超大规模云服务商和初创企业正在开发定制化ASIC芯片，而成熟的半导体公司也在研制专用处理器，旨在突破人工智能速度的极限，同时提高^碳效率²。
• NPU和边缘AI 芯片：神经 处理单元（NPU）及其他边缘AI 芯片经过优化，可在智能手机、IoT 设备和自动驾驶汽车等低功耗环境中高效进行推理。
• FPGA： 现场可编程门阵列（FPGA）是一种完全可编程的芯片，顾名思义，可以对其进行配置或重新配置。FPGA 可用于将算法或人工智能算法的某一部分在硬件而非软件中加速 ，从而节省功耗。  FPGA使用硬件描述语言（HDL ）进行编程，例如VHDL或Verilog 。由于FPGA是现成的硅器件，其非重复性工程（NRE）成本通常低于全定制ASIC。 然而，由于它们以逻辑单元（LE）、逻辑单元（LC）或查找表（LUT）为固定增量提供，其中部分资源（门）可能被闲置，导致功耗高于全定制设计，且成本未得到优化。  因此，对于小批量、专业化的设计，当 ASIC 的规模经济效应无法发挥作用或需要可重配置性时，FPGA 通常是最合理的选择。

与传统处理器相比，AI芯片具有多项关键优势，因此对于现代AI部署而言至关重要：

• 卓越性能：专为特定用途设计的架构使AI芯片能够比CPU或通用GPU更快地处理复杂模型和海量数据集 。
• 能效比: 人工智能 芯片经过优化，可将功耗降至最低，因此既适用于大型数据中心，也适用于对功耗要求较高的边缘设备。
• 可扩展性：先进的接口和网络功能使AI芯片能够部署在大型集群中，从而支持最大规模AI模型的训练和推理。
• 灵活性：许多 人工智能芯片支持多种人工智能框架和模型类型，因此适用于从自然语言处理、计算机视觉到推荐系统和机器人技术等各类应用。
• 降低总体拥有成本（TCO）： 性能提升 和能效比 可帮助企业降低运营成本，并最大限度地提高人工智能基础设施的投资回报率。
• 面向未来：AI 芯片的设计旨在支持AI领域的最新进展，确保系统能够跟上该领域日新月异的创新步伐。

要成功开发人工智能芯片，必须在整个硅片开发 流程和生命周期中，对一系列技术和战略因素给予充分关注。随着人工智能工作负载的复杂性和规模不断增加，在设计周期日益紧缩的情况下，工程团队必须应对设计、验证和制造方面的独特挑战，以确保首次流片成功流片成功 并实现差异化竞争优势。

• 架构探索：早期架构探索至关重要。各团队必须在计算、内存和互连资源之间取得平衡，以满足严苛的AI模型要求，同时优化性能、功耗和面积（PPA ）。选择合适的工艺技术、高效划分工作负载以及利用先进的封装技术（如2.5D和3D集成），是打造可扩展、高性能AI芯片的基础。
• 并行开发芯片、封装和软件：为加速 人工智能芯片的上市时间 ，需要采取并行开发 的方法，即芯片设计、先进封装和软件栈开发 同步进行。通过协同优化硬件和软件（包括驱动程序、固件和人工智能框架），并同时整合封装和互连方面的考量，团队能够更早地识别并解决系统级挑战。这种并行性确保了当首批芯片问世时，封装和软件已准备就绪，可立即进行初启 和验证 ，从而显著缩短整体开发 周期。
• IP集成与复用：利用经硅验证的IP 模块实现高速接口、内存控制器、安全 以及AI加速功能，可加快开发 ，降低风险，并确保互操作性。经过预验证的IP还能支持快速适应不断发展的接口标准和AI工作负载。
• 先进封装：现代 人工智能芯片越来越依赖于2.5D和3D集成等先进封装技术，将多个小芯片或芯片整合到单个封装中。这些技术在集成计算、内存和I/O领域的顶尖工艺技术方面，提供了更高的带宽、更低的延迟以及更大的灵活性。然而，先进封装也在供电和热管理方面带来了新的挑战。 在设计周期的早期阶段进行精确的功耗和热仿真，对于防止过热、确保可靠运行以及优化整体系统性能至关重要。通过在前期就应对这些挑战，工程团队能够充分利用先进封装技术，以实现下一代AI工作负载所需的性能、能效比 以及可扩展性。
• 早期软件开发 ：为特定 AI 工作负载创建软件定义硅片，需要在 AI 芯片设计流程的早期阶段启动软件开发 ，以优化性能和功耗，并在硅片交付后快速实现系统初启 。 通过开发驱动程序和固件，并利用虚拟原型、硬件加速 以及原型设计平台与硬件并行进行工作负载测试，软件团队可以在首片硅片问世之前就着手进行集成和优化，识别架构瓶颈，优化性能和功耗，降低整体项目风险，并确保硅片一经交付即可运行生产级工作负载。
• 验证与验证 ：全面验证至关重要，包括硬件辅助验证（HAV），以加速 ，既验证RTL，又验证系统级验证 ，从而尽早发现边界情况下的缺陷。在硅前原型上运行真实世界的人工智能工作负载并软件堆栈 ，有助于确保功能正确性 、性能和互操作性。
• 安全 解决方案：随着人工智能芯片成为重要基础架构 及各类应用的核心，在芯片、软件和系统栈的各个层面，都必须部署强大的安全 解决方案。人工智能工作负载带来了独特的安全 威胁，例如训练数据库中毒——即通过注入对抗性数据来破坏模型行为——以及推理模型篡改或盗窃，即对已部署的人工智能模型进行未经授权的访问或篡改，从而危及系统完整性 或知识产权。 应对这些风险需要采取多层安全 的防护策略：在芯片层面集成安全启动、硬件信任根和加密加速器；在内存中及计算过程中保护模型数据和权重；并支持安全的配置和更新机制。先进的安全 IP、实时监控和生命周期管理工具可帮助AI芯片开发者检测、预防并应对新兴威胁，确保可信运行，并从开发 到部署全过程保护敏感的AI资产。
• 面向制造与测试的设计（DFM/DFT ）： 必须从一开始就考虑可制造性和 可测试性。采用完善的DFM/DFT 方法可提高良率、可靠性及上市时间 ，这对先进工艺节点和多芯片设计尤为重要。
• 协作与生态系统：一个成功的人工智能芯片项目取决于架构、设计、验证、封装和软件团队之间的紧密协作。借助由EDA工具、IP供应商、代工厂、封装合作伙伴和设计服务商构成的强大生态系统，可以加速开发 ，并降低量产过程中的风险。

通过综合考虑这些因素，工程团队能够最大限度地提高首次通过率（流片成功 ），并交付出具有差异化优势的AI芯片，以满足市场对性能、功耗（能效比 ）和可靠性的期望。

随着人工智能重塑各行各业，在半导体领域，区分以下两个关键概念至关重要：AI芯片设计与AI驱动的芯片设计。

AI芯片设计致力于打造驱动现代AI的专用硬件。这些芯片——例如GPU、NPU和定制ASIC——旨在高效处理深度学习 和生成式AI等AI模型所需的复杂计算和海量数据。设计过程的核心在于架构创新：通过优化计算核心、内存带宽和互连架构，为从数据中心到边缘设备的各类AI应用提供最佳性能、能效比 以及可扩展性。

相比之下，人工智能驱动的芯片设计是指在芯片开发 设计流程中直接应用人工智能技术。在此过程中，强化学习、生成式人工智能和自主代理等人工智能技术被嵌入到电子设计自动化（EDA）工具中，以实现芯片设计、验证和测试的自动化与优化。通过利用人工智能快速探索设计方案并处理重复性的工程任务，团队能够更快地获得更优结果，从而让工程师能够专注于创新和差异化设计。

简而言之，AI芯片设计是指为AI开发芯片，而AI驱动的芯片设计则是利用AI来提高芯片开发 的生产力和效率。

新思科技 是提供人工智能芯片综合解决方案的领先企业 开发 ，致力于赋能半导体设计工程师、验证工程师、封装工程师、软件开发人员和测试工程师，帮助他们更快、更高效地将 cutting-边缘AI 芯片推向市场。

新思科技 开发 人工智能芯片解决方案：

• AI驱动的EDA： 新思科技 将人工智能和生成式AI协同辅助功能集成到电子设计自动化（EDA）工具中，帮助设计团队优化功耗、性能和面积（PPA ），同时提升AI芯片设计的生产力 并减少上市时间 。
• 经硅验证的IP 解决方案：新思科技 提供广泛的经硅验证的IP 解决方案组合，包括高速接口（HBM 、PCIe、以太网）、内存控制器以及针对领先的 边缘工艺节点优化的人工智能处理内核，支持多家代工厂，从而降低开发 风险并加速上市时间 。
• 2.5D 和 3D 多芯片封装设计：来自 新思科技 使高带宽内存能够与计算和I/O芯片片集成到多芯片封装中，这对满足现代AI芯片的性能和带宽需求至关重要。
• 硬件辅助验证（HAV）：来自 新思科技 能够通过在硬件加速 和原型硬件平台上运行真实工作负载，对复杂的人工智能芯片进行快速的系统级验证 ，从而加速缺陷检测，并有助于在硅片流片前确保功能和性能正确性 。
• 具有能动性的AI与工程自动化： 新思科技 正率先利用AI智能体实现工程工作流的自动化，从而进一步提升AI芯片设计领域的生产力 和创新能力。

通过利用 新思科技的先进EDA工具、IP解决方案、封装设计与仿真技术、HAV以及Agentic AI自动化技术，工程团队能够高效应对下一代AI芯片在设计、验证和制造过程中面临的挑战。