人工智能将如何开发设计和测试？

芝能智芯出品

随着科技的发展，人工智能和机器学习在各个领域的应用日益广泛，尤其是在设计和测试阶段，不仅可以帮助企业节省大量时间和成本，还能提供前所未有的洞察力，当然在应用过程中仍然面临不少挑战。

人工智能核心优势在于其强大的数据分析能力。

传统设计和测试过程中，工程师往往需要处理庞大的数据集，而人类的处理能力是有限的。

AI/ML的引入，使得这些复杂的任务能够在更短的时间内完成，从而加速了整个设计到测试的过程。

Part1

带来的好处：

数据分析和问题诊断

AI/ML能够迅速分析大型数据集，提取关键的模式和趋势。

例如，在芯片设计和测试过程中，AI/ML可以帮助识别设计缺陷并预测潜在问题，从而避免在生产阶段出现重大失误。

随着技术的进步，分析和计算基础设施变得越来越复杂，而AI/ML能够在尽量减少计算量的同时，支持做出更精准的决策。

在传统的设计到测试流程中，工具之间的不兼容性常常导致调试和开发工作效率低下。

AI/ML可以有效解决这些问题，确保各个工具之间的无缝协作。

例如，通过允许所有设置使用同一套源文件，AI/ML大大减少了不同工具之间的不兼容性所带来的问题。测试时间是整个设计和生产流程中至关重要的环节。

借助AI/ML技术，企业可以显著缩短测试时间，加快产品上市速度。

虽然AI与测试的结合仍处于早期阶段，人工智能将如何开发设计和测试？但其潜力巨大。通过分析技术，AI/ML能够优化测试流程，减少测试时间，从而提高生产效率。

Part2

AI/ML的应用挑战

在实际应用中也面临不少挑战。这些挑战主要集中在以下几个方面：

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工具和技术的兼容性问题：

AI/ML能够解决部分工具之间的不兼容性问题，但要实现全面的工具兼容仍然存在困难。

不同的工具和技术之间往往缺乏统一的标准，这使得AI/ML在不同工具之间的应用变得复杂。尤其是在多核设计中，不同内核在不同时间生产，测试设计（DFT）迭代过程中的权衡变得十分重要。

随着设计变得越来越复杂，核心数量将超过2500个，这意味着AI/ML需要处理大量变量，这对现有的工具提出了更高的要求。

数据管理和模型部署的复杂性：

AI/ML技术的成功应用依赖于大量高质量的数据。然而，在实际应用中，数据的获取、管理和处理往往面临很大挑战。

数据科学家在构建和部署基于AI的新解决方案时，往往会在数据的组织和理解上浪费大量时间，机器学习模型在部署后还需要不断进行验证和调整，这一过程不仅复杂，而且耗时。

人工智能的局限性：

AI/ML并不能替代人类的工程创新，AI只是一个工具，仍然需要依赖工程师的创新来解决复杂的设计和测试问题。在某些情况下，AI/ML可能并不能完全解决问题，甚至可能在某些情况下产生负面影响。

在设计和测试的单一环节中发挥作用，更在整个流程的优化和加速中起到了关键作用。

面对不断缩短的工艺窗口和最低的允许缺陷率，芯片制造商必须不断改进从设计到测试的流程，以确保在设备启动和大批量生产期间实现最高效率。支持测试单元中的实时推理。早期采用者已经开始构建所需的基础设施，以支持这一过程。

通过协议库和远程连接功能，企业可以减少设备通信的开发和调试工作量，从而节省大量时间，使用相同的测试序列进行特性分析和生产之间的测试，也有助于减少在不同环境中重现设置或用例的时间。在多核设计中，传统的串行扫描测试方法往往效率低下。而通过引入基于AI的分组扫描测试方法，可以实现更高的测试效率。

不仅可以减少变量的数量，还可以优化每个内核的扫描通道和模式，从而提高测试效率，通过将数字孪生与扫描诊断数据配对，可以更快地识别故障的根本原因，从而减少物理故障分析的时间和成本。

小结

AI/ML在设计和测试中的应用仍然处于早期阶段，但其潜力巨大，当然也需要企业在技术和管理

上进行相应的调整，如何更好地管理和处理数据成了核心，确保AI/ML模型的有效性和准确性。