[請益] APR的發展可能被google AI設計IC取代嗎？

h9602b 06/27 10:25短期很難，APR在做決定有很多是無法做"量化"分析的

kobekobe007 06/27 10:26Routing難 placement 有機會

h9602b 06/27 10:26AI我不懂，會發展成怎樣我也不知道，但以前讀研念AP

h9602b 06/27 10:27R演算法的概念，像floorplan這種需要考量類比需求的

h9602b 06/27 10:28連obj function都訂不出來的這個我相信短期很難自

h9602b 06/27 10:29動化，那你說像placement這種比竟規一化的東西，不

h9602b 06/27 10:29用說AI，最佳化演算法就解得差不多了

cateran 06/27 10:38十年內不可能 聽說當初google內部的IC團隊就有

cateran 06/27 10:39問過deepmind能不能把alpha go借來做APR

cateran 06/27 10:39結果得到的答案是難度差幾個數量級

cateran 06/27 10:41現在AI連車都開不好 要做全自動APR是越級打怪

cateran 06/27 10:41就算train出一個model 結果製程節點一更新 就沒用

andyping 06/27 10:56apr某些特殊製程應該無法實現吧 比如top metal 1u

andyping 06/27 10:56m以上 然後低層數的design 應該還是要人工

justin19930606/27 10:56謝謝各位大大為小的解惑～

Morphee 06/27 11:09上面回文的感覺沒看過最新哪篇nature

labbat 06/27 11:10看不懂原po的意思，底下推文回覆才知道問題點

Izangel 06/27 11:28看一下最新論文吧，performance也許還有差一些，但

Izangel 06/27 11:28速度比人工快太多了

MAgong 06/27 11:34不可能被取代，類比電路太多matching know how

a12349221 06/27 11:51最難的就是高階placement跟routing

h9602b 06/27 11:59我沒看過那篇論文，不過APR整個流程太多了，有容易

h9602b 06/27 12:00model也有根本無法model的，你說AI加入演算法

h9602b 06/27 12:01synopsys早就做進timing ECO engine裡了，可以做的

h9602b 06/27 12:01原因是ECO已經obj function可以被描述，但APR流程無

h9602b 06/27 12:02法數學描述的東西多的事，況且目前這部分的功能非常

h9602b 06/27 12:03侷限，design差一點整個AI就要重新training,我是不

h9602b 06/27 12:03知道那篇所謂的nature指的是APR哪部分

h9602b 06/27 12:04有人可以描述那篇論文在說啥嗎??

a000000000 06/27 12:33想太多喇　　ai能作的部份EDA公司肯定第一葛包進去

a000000000 06/27 12:33然後老闆跟晶片架構啥的一樣會找出東西給尼忙

a000000000 06/27 12:34還有如果尼4作最先進製程的 EDA那些怪怪的新功能

a000000000 06/27 12:34光是要過新製程認證就不知道要搞多久惹

a000000000 06/27 12:34常常都要量產惹還沒搞定

a000000000 06/27 12:35一弄就好幾年

wahaha279 06/27 12:39略懂ai 不懂APR，好奇AI很多不能解釋的預測真的是IC

wahaha279 06/27 12:39設計能接受的嗎？

ming5566 06/27 12:40樓上教主 推一下

ming5566 06/27 12:41外行的借文問一下 那fully layout是不是更難被取代

ming5566 06/27 12:41呢

cateran 06/27 12:41樓上 這確實是業界不太能接受的情況

cateran 06/27 12:42整套APR flow幾十個步驟Nature論文只是其中一小塊

cateran 06/27 12:44就像看到一篇論文說AI可以辨識紅綠燈

cateran 06/27 12:45就說AI可以完全取代人工開車一樣 十年後再看看吧

cphe 06/27 12:56有請上面兩位看過最新論文的出來講解吧

shiauji 06/27 13:00為何要能解釋預測？準確率高就是好model啊，你也

shiauji 06/27 13:00不能解釋你工作效率比別人好啊？

O3Ob 06/27 13:10認真說 10年後有可能啊 大概中年失業

O3Ob 06/27 13:13就算沒被取代apr人力也會需求也會減少

O3Ob 06/27 13:14其實現在c/s auto place功能也在進化 也不一定fp比

O3Ob 06/27 13:14較差

cateran 06/27 13:30樓上 不能解釋的意思就是出bug你沒法修 懂嗎

cateran 06/27 13:31EDA客戶design style百百種 怎麼可能一個model全包

cateran 06/27 13:32今天你的design AI效果不好 你怎麼辦 重新train?

cateran 06/27 13:33重新train 把你一個新design style加到訓練集

cateran 06/27 13:33你要怎麼跟過去的舊資料balance?

cateran 06/27 13:35傳統EDA工具 真的客戶tape out有問題要急修

cateran 06/27 13:35你把code加個if 然後就可以出patch 客戶成功出chip

wake7078 06/27 13:36經驗豐富的 不會被取代 菜鳥要擔心

cateran 06/27 13:36你用神經網路幾億個意義不明的權重 你要怎麼調？

wake7078 06/27 13:38AI還需要更大量資料學習 出錯率掉到5%

wake7078 06/27 13:40不可能100%取代 但能取代90%以上的工作時

wake7078 06/27 13:42公司不需要打雜 有經驗一個就好

bluemkevin 06/27 13:47EDA公司光是新製程的Tool都一堆bug要解，而且人力需

bluemkevin 06/27 13:47求越來越多，AI 要取代人的部份其實也早就自動化，

bluemkevin 06/27 13:47省下來的時間只是拿來做更多的trial run ，PD的剛需

bluemkevin 06/27 13:47還是擺在那。

bluemkevin 06/27 13:51以前也是說隨著APR工具越來越強大，PD編制會越來越

bluemkevin 06/27 13:51少，結果大部份公司還不是擴編再擴編

ptta 06/27 14:39但是會變得越來越簡單，這樣工程師的價值就降低了

AJones 06/27 14:58到現在還在吹AI多有用的肯定是高層不然就是外行

hsnuyi 06/27 15:04老話一句 能發財的東西不會拿去發paper

tch0439 06/27 15:06軟體工作取代硬體工作已經是趨勢 你各位拜託面對現

tch0439 06/27 15:06實為失業做準備好嗎

bluemkevin 06/27 15:20Tool 即使強大，還是很需要工程師來操作判斷，尤其

bluemkevin 06/27 15:20需要資深的工程師。

sibymoo 06/27 15:22Artical: https://go.nature.com/35TBYiq

sibymoo 06/27 15:26APR有很多階段，本篇描述的floor plan也只是眾多步

sibymoo 06/27 15:26驟的其中一步，後面還有timing ECO等等。

sibymoo 06/27 15:28後面目標就是signoff，不要說5%outlier，就算是一

sibymoo 06/27 15:28條path也不容出錯。畢竟chip出去跑不動，幾個月的

sibymoo 06/27 15:28白工是沒人能承擔的。

sibymoo 06/27 15:30AI是趨勢，但要取代這塊可能沒辦法。

bluemkevin 06/27 15:51FP 其實也沒有花到多少工程師人力，但是工程師很需

bluemkevin 06/27 15:51要這種Tool幫忙

secondbanana06/27 15:53不用想這麼多 股票買一買 風險有對沖就好了

Qcloud 06/27 16:20短期很難啊，先進製程的一堆rule一直加

Qcloud 06/27 16:26那些rule光floorplan就可以玩死工程師了

silentchaos 06/27 16:58假如你認為APR只有placement 那你真的不了解APR

senjyu 06/27 17:51那篇論文只有floorplan, CS早就有了

senjyu 06/27 17:55c家跟S家都在做，而且都是ML based

bluesox 06/27 18:32目前無法，幾年後很難說

p23j8a4b9z 06/27 18:43講一堆廢話 如果apr真的可以用ai先去擔心寫程式被取

p23j8a4b9z 06/27 18:43代 然後什麼都不要學好了

Monoxxx 06/27 19:33有難度，layout也是NP Problem..

hsnuyi 06/27 19:55SAT也是NP ML能不能解跟NP有啥關係? 現在又不是要找

hsnuyi 06/27 19:56最佳解 ML的問題根本不在這 現在實務上也是用approx

hsnuyi 06/27 19:57algo APR就是個圖論問題

hsnuyi 06/27 19:59S或C現在也只是用ML找pattern罷了 像是把一些高機率

hsnuyi 06/27 20:01會有問題的CT形狀抽調 跟台大那用X光片辨識肺部腫瘤

hsnuyi 06/27 20:01有八成像

hsnuyi 06/27 20:17等各個module不會要進正式PD前還在改port 再討論ML

hsnuyi 06/27 20:17也不遲

john9761101706/27 21:17到時再轉職就好啦 現在缺超多

wickedboy 06/28 15:27我覺得會被取代 新人現在幹嘛做硬體 早該做軟體了

bluemkevin 06/28 17:45EDA 軟體又還沒有做到用自然語言來操控，輸入還是要

bluemkevin 06/28 17:45用人工語言描述是要怎麼完全取代....