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AI for EDA提速25倍:论芯率如何以AI读懂芯片协议文档

AI for EDA提速25倍:论芯率如何以AI读懂芯片协议文档

热心网友 时间:2026-03-29
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允中 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

当所有人在讲AI for EDA的故事,论芯先跑进了产线

芯片设计的复杂度每两年翻一番,但有一个环节的效率几乎没变过——读文档



SoC验证工程师,在写下第一行代码之前,往往要花几周甚至几个月,把几百上千页的协议规范读完、读透、理清楚。

任何一处遗漏,都可能导致验证覆盖不全,最终的代价是respin——一次流片失败,几百万美金和几个月周期归零

EDA工具进化了几十年,综合工具替代了手工逻辑优化,布局布线工具替代了手工版图设计,仿真工具替代了手工波形检查。但“读文档、定策略、写验证”这一层,几十年来始终没有被工具化。

论芯科技已经在真实产线上给出了答案。

论芯的系统做的事情,一句话概括:拿到一份芯片协议文档,自动输出可用的验证代码

在一次客户的实际验证任务中,系统跑出了三组值得注意的结果:

发现了一个respin级别的bug,这意味着系统对spec的理解深度已经足以捕捉到那些会导致流片失败的关键缺陷;同一任务中,识别出超过100条pattern的timing违例,这些在传统流程中需要工程师逐条人工排查;整个任务的完成速度达到资深专家的25倍

这不是实验室里的数字,是在客户的真实项目里跑出来的。论芯目前已在多家客户的真实项目中完成部署。

为什么是论芯先做出来?

答案藏在创始团队的经历里。

论芯创始人何卓论做AI与EDA的交叉领域已经近十年。北大本科毕业后留校读博,中途退学,去香港中文大学从头再来。他原本甚至打算博士毕业后回高中当一名信息学竞赛老师,但在真正深入产业一线后,他改变了想法。



△论芯科技创始人何卓论

不同于大多数这个方向的研究者,他几乎在链条上的每个位置都待过:做过EDA工具开发,做过EDA工具中的AI算法,也做过跑AI算法的芯片设计。

横跨多个角色的经历让他得出了一个在学术圈不太主流的判断:

AI for EDA最大的问题不是模型不够强,而是做方法论的人不懂业务场景,做业务的人没有足够的方法论储备。两边之间有一条巨大的鸿沟。学术界发了大量论文,绝大多数停在proof of concept阶段,离工程师真正用起来还差得远。

何卓论要填的就是这个gap。于是他创办了论芯。

蒲渊是论芯的联合创始人兼CTO。在香港中文大学读博的第一年,他就连续以第一作者身份拿到三个EDA顶会的最佳论文提名,并提前完成了毕业要求——这样的节奏在学术界极为罕见。但他没有选择继续在学术界积累履历,而是在博士早期就加入论芯,把精力投入技术的产品化落地。



△论芯科技联合创始人兼CTO蒲渊

一个看得到业务全局的人,加一个能把技术打穿的人——论芯的核心就是这么搭起来的。

围绕这个核心,论芯搭建了一支兼具芯片领域知识和AI工程能力的团队。AI中台和智能体方向的负责人均来自AI行业一线,有成熟的大模型产品化和系统落地经验。这让论芯在技术路线上不是从学术论文出发去找场景,而是从工程实践出发去定义技术架构。

知识图谱打底,大模型做引擎

正是这样的团队,决定了论芯的技术路线走法跟“拿GPT或开源模型直接挂一个RAG”有本质区别

RAG解决的是检索问题,给模型喂相关段落,让它回答问题。但芯片验证不是问答,它是一个工程问题。

一份几百页的spec里,时序要求散落在第三章,异常处理逻辑藏在第七章的附录里,跨模块的依赖关系要对着三份不同的文档交叉比对——同一个功能点的约束条件可能散落在十几个不同章节。

人类工程师靠经验和记忆力把它们关联起来,论芯的系统靠一套从芯片领域基础知识中进化出来的知识图谱

具体来说,一份spec文档进入系统后,首先被自动解析,随后组织成一张知识图谱。这张图谱的schema不是人为定义的静态模板,而是能适应不同协议、不同架构的文档结构。知识图谱不仅汇聚信息,还能自动识别文档内部的冲突和不一致,而这些恰恰是人工阅读中最容易遗漏的。

知识图谱之上,大语言模型作为推理引擎,结合任务相关的上下文,根据验证策略自动生成下游所需的产物:覆盖模型、测试平台、测试pattern。

从文档到可执行的验证代码,整条链路被打通。



用何卓论的话说:“我们不是在做一个AI模型,是在做一个能嵌入工程师工作流的工具。模型是引擎,但引擎不是汽车。”

以验证为入口,构建AI原生EDA平台

AI for EDA是一个正在快速升温的方向,整个行业正在形成共识:AI会深刻改变芯片设计的流程。

在这个共识之下,真正决定一家公司位置的,不是叙事本身,而是谁先把技术落进客户的产线、拿到可验证的结果。

论芯选择的路径很明确:先在最痛的场景里证明自己,用结果建立信任,再向平台扩展

验证是入口,平台是目标。

一个AI原生的、能够包住EDA工具链的平台,让芯片设计流程中每一个依赖人力经验的环节,逐步被系统化、自动化。从文档理解到验证生成,从验证到设计流程的更多节点,论芯要做的是一层一层地把AI能力铺进去。

这件事没有捷径,只能一个场景一个场景磨出来。论芯已经磨出了第一个。

来源:https://www.163.com/dy/article/KP67AIM80511DSSR.html

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