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      論芯率先跑進AI for EDA產線:讀芯片協議文檔速度25倍

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      允中 發自 凹非寺
      量子位 | 公眾號 QbitAI

      當所有人在講AI for EDA的故事,論芯先跑進了產線

      芯片設計的復雜度每兩年翻一番,但有一個環節的效率幾乎沒變過——讀文檔



      SoC驗證工程師,在寫下第一行代碼之前,往往要花幾周甚至幾個月,把幾百上千頁的協議規范讀完、讀透、理清楚。

      任何一處遺漏,都可能導致驗證覆蓋不全,最終的代價是respin——一次流片失敗,幾百萬美金和幾個月周期歸零

      EDA工具進化了幾十年,綜合工具替代了手工邏輯優化,布局布線工具替代了手工版圖設計,仿真工具替代了手工波形檢查。但“讀文檔、定策略、寫驗證”這一層,幾十年來始終沒有被工具化。

      論芯科技已經在真實產線上給出了答案。

      論芯的系統做的事情,一句話概括:拿到一份芯片協議文檔,自動輸出可用的驗證代碼

      在一次客戶的實際驗證任務中,系統跑出了三組值得注意的結果:

      • 發現了一個respin級別的bug,這意味著系統對spec的理解深度已經足以捕捉到那些會導致流片失敗的關鍵缺陷;
      • 同一任務中,識別出超過100條pattern的timing違例,這些在傳統流程中需要工程師逐條人工排查;
      • 整個任務的完成速度達到資深專家的25倍

      這不是實驗室里的數字,是在客戶的真實項目里跑出來的。論芯目前已在多家客戶的真實項目中完成部署。

      為什么是論芯先做出來?

      答案藏在創始團隊的經歷里。

      論芯創始人何卓論做AI與EDA的交叉領域已經近十年。北大本科畢業后留校讀博,中途退學,去香港中文大學從頭再來。他原本甚至打算博士畢業后回高中當一名信息學競賽老師,但在真正深入產業一線后,他改變了想法。



      △論芯科技創始人何卓論

      不同于大多數這個方向的研究者,他幾乎在鏈條上的每個位置都待過:做過EDA工具開發,做過EDA工具中的AI算法,也做過跑AI算法的芯片設計。

      橫跨多個角色的經歷讓他得出了一個在學術圈不太主流的判斷:

      AI for EDA最大的問題不是模型不夠強,而是做方法論的人不懂業務場景,做業務的人沒有足夠的方法論儲備。兩邊之間有一條巨大的鴻溝。學術界發了大量論文,絕大多數停在proof of concept階段,離工程師真正用起來還差得遠。

      何卓論要填的就是這個gap。于是他創辦了論芯。

      蒲淵是論芯的聯合創始人兼CTO。在香港中文大學讀博的第一年,他就連續以第一作者身份拿到三個EDA頂會的最佳論文提名,并提前完成了畢業要求——這樣的節奏在學術界極為罕見。但他沒有選擇繼續在學術界積累履歷,而是在博士早期就加入論芯,把精力投入技術的產品化落地。



      △論芯科技聯合創始人兼CTO蒲淵

      一個看得到業務全局的人,加一個能把技術打穿的人——論芯的核心就是這么搭起來的。

      圍繞這個核心,論芯搭建了一支兼具芯片領域知識和AI工程能力的團隊。AI中臺和智能體方向的負責人均來自AI行業一線,有成熟的大模型產品化和系統落地經驗。這讓論芯在技術路線上不是從學術論文出發去找場景,而是從工程實踐出發去定義技術架構。

      知識圖譜打底,大模型做引擎

      正是這樣的團隊,決定了論芯的技術路線走法跟“拿GPT或開源模型直接掛一個RAG”有本質區別

      RAG解決的是檢索問題,給模型喂相關段落,讓它回答問題。但芯片驗證不是問答,它是一個工程問題。

      一份幾百頁的spec里,時序要求散落在第三章,異常處理邏輯藏在第七章的附錄里,跨模塊的依賴關系要對著三份不同的文檔交叉比對——同一個功能點的約束條件可能散落在十幾個不同章節。

      人類工程師靠經驗和記憶力把它們關聯起來,論芯的系統靠一套從芯片領域基礎知識中進化出來的知識圖譜

      具體來說,一份spec文檔進入系統后,首先被自動解析,隨后組織成一張知識圖譜。這張圖譜的schema不是人為定義的靜態模板,而是能適應不同協議、不同架構的文檔結構。知識圖譜不僅匯聚信息,還能自動識別文檔內部的沖突和不一致,而這些恰恰是人工閱讀中最容易遺漏的。

      知識圖譜之上,大語言模型作為推理引擎,結合任務相關的上下文,根據驗證策略自動生成下游所需的產物:覆蓋模型、測試平臺、測試pattern。

      從文檔到可執行的驗證代碼,整條鏈路被打通。



      用何卓論的話說:“我們不是在做一個AI模型,是在做一個能嵌入工程師工作流的工具。模型是引擎,但引擎不是汽車。”

      以驗證為入口,構建AI原生EDA平臺

      AI for EDA是一個正在快速升溫的方向,整個行業正在形成共識:AI會深刻改變芯片設計的流程。

      在這個共識之下,真正決定一家公司位置的,不是敘事本身,而是誰先把技術落進客戶的產線、拿到可驗證的結果。

      論芯選擇的路徑很明確:先在最痛的場景里證明自己,用結果建立信任,再向平臺擴展

      驗證是入口,平臺是目標。

      一個AI原生的、能夠包住EDA工具鏈的平臺,讓芯片設計流程中每一個依賴人力經驗的環節,逐步被系統化、自動化。從文檔理解到驗證生成,從驗證到設計流程的更多節點,論芯要做的是一層一層地把AI能力鋪進去。

      這件事沒有捷徑,只能一個場景一個場景磨出來。論芯已經磨出了第一個。

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