AI 芯片正推动着万物智能时代的到来：作为高度专用化的处理器和加速器，AI 芯片专为处理复杂算法与海量数据集而设计。但在当今快速变化、竞争激烈的市场中，要打造一款脱颖而出的 AI 芯片，需要具备哪些条件？答案早在芯片制造之前就已揭晓。
硅前规划势在必行
设计 AI 芯片面临着巨大的技术挑战。开发者必须在性能、能效、可扩展性和上市时间之间取得平衡，同时还要管控成本与风险。硅前规划阶段为整个开发流程绘制蓝图，并制定影响后续每一步骤的关键决策。
在硅前规划中，需明确系统需求、选定架构，并预判可能遇到的集成挑战。这不仅是一项技术工作，更是一项战略部署。前期投入的时间和资源能够避免后期出现代价高昂的失误，助力确保芯片符合市场与客户的预期。
了解 AI 工作任务
硅前规划的首要任务之一，是明确 AI 芯片将要处理的工作任务。工作任务各种各样，包括图像识别、大语言模型（LLM）、自动驾驶、数据分析等。每种应用场景对算力、内存带宽和连接性的平衡需求各不相同。
开发者会借助基准测试和代表性数据集，对目标工作任务进行详细的负载分析，从而有助于对性能需求进行精准建模，并及早识别瓶颈。例如，为深度神经网络训练设计的芯片，与为边缘设备推理优化的芯片，两者的需求存在显著差异。
架构探索与设计选择
明确工作任务负载需求后，便进入架构探索阶段。工程团队需考量：是采用同构处理单元阵列，还是CPU、GPU 与定制加速器的异构组合。内存层级结构与互连架构的选择，对支持目标应用也起着关键作用。
借助新思科技 Platform Architect 等先进建模工具，可对不同架构进行仿真，并预测架构在真实场景下的表现。工程团队因而能够在系统架构、性能与能效之间做出基于数据的决策和权衡，最终节省设计周期后期的时间并降低风险。
低功耗：贯穿始终的优先级
在 AI 芯片设计中，优化能效已不再是事后考量，而是成为一项贯穿始终的关键要素。AI 工作任务负载正深刻重塑全球能源格局：据预测，全球数据中心的能耗到 2026 年将高达 1000 太瓦时，相当于一个国家的能源消耗量。这种计算需求的激增，给开发者带来巨大压力，要求设计出既能提供出众性能、又保持高能效的解决方案。
为应对这一挑战，半导体团队正越来越多地采用“左移”方法。通过从设计周期伊始就优先考虑功耗优化，开发者能够主动评估架构选择、建模功耗，并实施最小化能耗的策略。对能效的早期持续关注，使设计全过程中的决策更具影响力，有助于实现可持续发展目标、管控运营成本，打造出能满足下一代 AI 应用需求的芯片。
IP 选择与集成
现代 AI 芯片很少从零开始设计，而是采用将经过验证的知识产权（IP）模块（如处理器核心、内存控制器和连接接口）集成到设计中的方法。IP 的选择与集成是硅前规划中的一个关键步骤。
新思科技广泛多样的硅验证 IP 产品组合专为互操作性设计，并针对所有主流代工厂技术进行了优化，有助于加速集成与验证流程，同时最大限度降低风险。
AI 芯片设计的未来
随着 AI 不断演进，芯片设计的挑战也在持续升级。先进工艺节点、Multi-Die 架构及新型加速器正不断突破技术极限。硅前规划依然是驾驭此种复杂性、并最终交付创新解决方案的最有效途径。
投入资源开展稳健的硅前规划，是打造能推动下一波技术突破的 AI 芯片的关键所在。通过将深度工作任务负载分析、全面的架构探索、功耗优化及经过硅验证的 IP 相结合，在首片晶圆生产之前，就已为成功筑牢根基。
