北大林亦波：人工智能电子设计自动化（EDA）技术 | 2022开发前沿

　　【ZiDongHua 之自动化学院派收录关键词：林亦波 芯片设计 北大 人工智能 电子设计自动化 EDA 】

 

 

 

 

　　电子设计自动化（electronic design automation，EDA）是指利用计算机算法和软件辅助集成电路设计的方法，是现代超大规模芯片设计、验证与制造的必要手段。

 

　　人工智能电子设计自动化，又称人工智能辅助 EDA，指利用人工智能技术辅助 EDA 算法流程进行建模、优化、验证等。它能够有效提升优化效果，加速设计流程迭代，进而提升芯片设计的质量。

 

　　根据 EDA 算法所处流程环节的不同，人工智能辅助 EDA 的研究大体可以分为六类：系统级解空间探索、综合、物理设计、制造、验证测试和运行时管理。这六大方向的研究近年来增长迅猛，自 2016 年以来，在主流 EDA 会议和期刊发表的相关论文数量增长约 2 倍，特别是在系统级解空间探索、综合、物理设计、制造等方向，吸引了包括来自中国、美国、欧洲、日本、韩国等国家和地区工业界与学术界团队展开探索性研究。

 

　　EDA 三巨头中的新思科技（Synopsys）公司和楷登电子（Cadence）公司近两年分别发布商用解空间探索工具 DSO.ai 和 Cerebrus。随着制造工艺演进和芯片设计复杂度提高，人工智能技术在 EDA 领域有广泛的应用前景。

 

　　该前沿核心专利公开情况见表2.1.1，核心专利2016—2021逐年公开情况见表 2.1.2。

 

　　

 

　　

 

　　（内容取自《全球工程前沿2022》）

 

　　

 

　　林亦波，北京大学集成电路学院助理教授，特聘研究员。2013年本科毕业于上海交通大学，2018年于美国德克萨斯大学奥斯汀分校获得电子与计算机工程专业博士学位。长期从事集成电路设计自动化（EDA）、机器学习辅助EDA、GPU/FPGA异构并行计算等方面的工作。迄今发表论文100余篇，多次获EDA领域旗舰会议和期刊最佳论文奖（包括DAC 2019、TCAD 2021、DATE 2022、DATE 2023等）。曾担任DAC、ICCAD等领域内旗舰会议技术程序委员会成员，以及领域内顶级期刊如TCAD、TODAES等编委及审稿人。