随着电子技术的飞速发展，SoC 的设计面临着前所未有的挑战，而 AI 技术的融入为其带来了新的曙光。在EDN网站上，有一篇How AI is changing the game for high - performance SoC designs文章深入剖析了人工智能在高性能片上系统（SoC）设计领域引发的变革。该网站聚焦于集成电路设计领域，专注为 IC 设计师提供专业的知识分享与行业洞察，在半导体和集成电路设计等领域具备较高的专业性和权威性。以下是文章的核心内容拆解：
如今，SoC 的规模、复杂性和定制性呈指数级增长。从应用场景来看，汽车自动驾驶系统需要实时处理大量传感器数据，对低延迟和高可靠性有着严苛要求；物联网设备则需兼顾低功耗与高效数据处理，以满足长时间运行和海量数据交互的需求；消费电子产品为追求更流畅的用户体验，也对芯片性能提出了更高标准。这些特定的应用需求，使得现成的通用芯片难以满足，定制 SoC 成为必然趋势。定制 SoC 能够将多种功能集成在单个芯片上，不仅降低了系统复杂性、功耗和成本，还能借助先进的制程工艺实现更高的性能，在小型化和集成度方面具有显著优势，如可穿戴设备和医疗植入物对芯片尺寸和重量的严格要求，定制 SoC 都能更好地应对。
然而，SoC 设计的复杂性也与日俱增。每个 IP 核都拥有独特的接口宽度和频率，同时，行业内多种标准接口和协议并存，如 AXI、AHB 和 APB 等。而且，SoC 常集成来自不同供应商的 IP，接口要求各不相同。传统的片上网络（NoC）技术虽在解决连接性和数据传输问题上发挥了重要作用，但面对日益复杂的设计，已渐显不足。在缺乏自动化辅助的情况下，设计师为确保设计的可靠性，往往会添加额外的开关、缓冲区或流水线阶段。但这种做法会带来一系列问题，过多的开关会占用大量芯片面积、消耗更多功耗；过度的缓冲会增加延迟、提高功耗；缓冲区过小又会引发数据拥塞；流水线阶段使用过多则会导致延迟加大，消耗更多的功率和硅晶圆资源。现有的 NoC 互连解决方案虽提供了手动优化工具，如拓扑选择和参数微调，但仍难以跟上现代 SoC 设计复杂度的增长步伐。
图：AI 重塑高性能 SoC 设计格局
为应对这些挑战，一种新型的智能 NoC 互连 IP 崭露头角，以 Arteris 的 FlexGen 智能 NoC IP 为典型代表。如今高端 SoC 中，IP 数量通常在 50 - 500 + 之间，每个 IP 的晶体管数量从 100 万到 10 亿以上不等，整个 SoC 的晶体管数量更是高达 10 亿到 1000 亿以上，还包含 5 - 50 + 个子系统，如此庞大的规模使得在无智能辅助下设计 NoC 变得几乎不可能。
FlexGen 智能 NoC IP 借助机器学习（ML）技术的智能启发式算法，极大地加速了高效、高性能 SoC 的设计过程，提升了设计质量。设计师只需通过直观的界面输入 SoC 的高级规格，包括接口的套接字规格、连接需求以及性能目标等。FlexGen 的 ML 算法便会根据这些信息，为 SoC 的不同区域确定最优的 NoC 拓扑结构，自动生成包含开关、缓冲区和流水线阶段的智能 NoC 架构。在这个过程中，它能在满足用户设定的约束条件和性能目标的同时，有效缩短线长、降低延迟，最终生成的系统 IP 可直接用于物理综合。
与传统 NoC 设计流程相比，FlexGen 优势显著。它能以快 10 倍的速度输出专家级设计结果，线长最多可减少 30%，延迟通常能降低 10% 以上，同时在功率、性能和面积（PPA）指标上也有明显改善。这大大加速了 NoC 的开发进程，缩短了产品上市时间，提高了工程设计的生产效率。
综上所述，人工智能在高性能 SoC 设计中的应用，尤其是智能 NoC IP 的出现，为解决当前 SoC 设计面临的复杂难题提供了有效途径。随着 AI 技术的不断发展和完善，未来有望在 SoC 设计领域催生更多创新方法，持续提升 SoC 的性能和市场竞争力，推动整个半导体行业迈向新的高度。
