前段時(shí)間，前高通高級(jí)工程副總裁Gerard Williams III在LinkedIn上低調(diào)宣布離職，彼時(shí)就引來(lái)業(yè)內(nèi)不少人的討論，大家都好奇這位大牛接下來(lái)的動(dòng)向。

雖然大多數(shù)人估計(jì)都對(duì)這個(gè)名字感到陌生，但是他在芯片設(shè)計(jì)行業(yè)卻無(wú)人不知無(wú)人不曉，至于原因，你只需看一眼他的履歷就知道：

• ARM的核心架構(gòu)師，主導(dǎo)Cortex-A8和Cortex-A15的設(shè)計(jì)，前者是蘋果iPhone 4的核心，后者則是Arm架構(gòu)芯片首次趕上x(chóng)86架構(gòu)（雖然是入門級(jí)）
• 主導(dǎo)蘋果A7至A12X的開(kāi)發(fā)，其遺留的架構(gòu)開(kāi)發(fā)方案甚至沿用到A17
• 創(chuàng)辦NUVIA被高通收購(gòu)后，主導(dǎo)完成了讓高通在PC和手機(jī)雙線反擊的Oryon CPU架構(gòu)

這樣一位堪稱傳奇的芯片設(shè)計(jì)師，為什么選擇在Oryon CPU架構(gòu)最輝煌的時(shí)候離開(kāi)高通呢？當(dāng)時(shí)的Gerard Williams III并沒(méi)有在離職聲明里明確說(shuō)明，只是表示自己需要“回歸家庭生活”。而時(shí)間來(lái)到4月份后，答案終于揭曉：NUVACORE正式創(chuàng)立。只能說(shuō)，五十多歲正是闖蕩的年紀(jì)。

圖源：X

傳奇芯片大神，All in AI

事實(shí)上，此前就有不少業(yè)內(nèi)人士猜測(cè)，Gerard Williams III應(yīng)該會(huì)再次創(chuàng)業(yè)，畢竟從企業(yè)的角度來(lái)看，如果已經(jīng)確定招攬了這位大牛，肯定或多或少都會(huì)對(duì)外釋放消息來(lái)吸引投資者注意。例如，當(dāng)年高通宣布14億美元收購(gòu)Nuvia時(shí)，當(dāng)天股價(jià)就暴漲2.1%，可見(jiàn)投資界對(duì)這筆收購(gòu)的認(rèn)同。

所以，很多人都猜測(cè)他會(huì)繼續(xù)創(chuàng)業(yè)，唯一的疑問(wèn)是“創(chuàng)什么”？上一次，Gerard Williams III在Nuvia開(kāi)發(fā)的Phoenix是瞄準(zhǔn)數(shù)據(jù)中心去的，為的是圓自己曾經(jīng)的一個(gè)夢(mèng)想——打造一款頂級(jí)的服務(wù)器芯片（此前其設(shè)計(jì)的大多是消費(fèi)級(jí)處理器）。

那么，NUVACORE打算做什么？答案就在他們的推特首個(gè)推文里——AI芯片，同時(shí)還附上了一句：CPU已經(jīng)迭代發(fā)展了幾十年，但是AI已經(jīng)徹底改變了這個(gè)行業(yè)。

不出所料還是AI，說(shuō)實(shí)話，這年頭在芯片領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)就不可能繞開(kāi)AI，更何況是Gerard Williams III這樣的架構(gòu)大神，他所擅長(zhǎng)的領(lǐng)域恰恰是AI芯片所需要的，在NUVACORE官網(wǎng)發(fā)布的首篇官方文章里，他們是這樣闡述自己的目標(biāo)：

We aren't just looking to build a better chip; we are building the engine for the next generation of computing.我們不僅僅是想制造一款更好的芯片；我們正在打造下一代計(jì)算的引擎。

不得不說(shuō)，作為站在半導(dǎo)體行業(yè)頂端的人物，Gerard Williams III的目標(biāo)確實(shí)不一般，而且他也有這個(gè)底氣，畢竟曾經(jīng)跟隨他在蘋果、高通工作的John Bruno和Ram Srinivasan也都來(lái)了，這個(gè)被稱為“Arm鐵三角”的史詩(shī)級(jí)開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)即將發(fā)起新的挑戰(zhàn)。

圖源：NUVACORE

不過(guò)，三個(gè)人的能力再?gòu)?qiáng)也是不夠的，下一步自然是招兵買馬，在NUVACORE的官網(wǎng)可以看到不少中高層職位的招聘。但是雷科技（ID：leitech）在研究后覺(jué)得，這點(diǎn)人肯定是不夠的，難不成Gerard Williams III也要走“邪修”路線？

改變行業(yè)的底氣，是AI？

所謂的“邪修”路線，其實(shí)是指用AI開(kāi)發(fā)AI芯片，在過(guò)去的幾十年里，芯片性能的進(jìn)步很大程度上依賴于制程升級(jí)。但是，隨著制程進(jìn)入到3nm以下的領(lǐng)域，制程優(yōu)勢(shì)逐漸縮小，芯片設(shè)計(jì)師更多地依賴架構(gòu)創(chuàng)新去挖掘芯片的潛能。

但是架構(gòu)更迭并非易事，要不然Gerard Williams III也不會(huì)被各大企業(yè)追捧（另一個(gè)輾轉(zhuǎn)于各個(gè)x86芯片企業(yè)的架構(gòu)大師Jim Keller更是被稱為“硅仙人”），他們敏銳的直覺(jué)和深厚的技術(shù)積累，可以為團(tuán)隊(duì)指出一條或數(shù)條可行道路，然后堆人力去找出可行的解決方案。

圖源：NUVACORE

在傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)模式下，為了提升哪怕5%的IPC性能，芯片公司都需要百人以上的團(tuán)隊(duì)，耗費(fèi)數(shù)月時(shí)間去人肉調(diào)整架構(gòu)圖紙。但是，隨著芯片架構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜，人力總有窮盡時(shí)，即使有EDA等工具輔助也很難再保持之前的迭代速度。

而AI大模型的出現(xiàn)就給設(shè)計(jì)師們遞上了新的工具，借助AI大模型來(lái)完成初步的架構(gòu)設(shè)計(jì)，然后再統(tǒng)一進(jìn)行仿真驗(yàn)證，篩選出可行方案，接著人類工程師再?gòu)闹姓页鲎钣袃r(jià)值的修改，并將其融入到真正的設(shè)計(jì)方案中。

將AI工具引入芯片設(shè)計(jì)，可以說(shuō)實(shí)質(zhì)上降低了芯片設(shè)計(jì)的門檻和成本，因?yàn)椴辉傩枰蛡虼罅坑薪?jīng)驗(yàn)的芯片工程師去進(jìn)行重復(fù)且枯燥的方案驗(yàn)證，只需要少數(shù)的資深工程師就能推進(jìn)項(xiàng)目。

這種AI輔助設(shè)計(jì)的模式，對(duì)于Gerard Williams III這樣的大師而言，無(wú)疑是最適合的。這或許也是他們敢于喊出“改變整個(gè)行業(yè)”口號(hào)的原因。

讓AI開(kāi)發(fā)AI芯片，才是王道？

雖然有人將AI設(shè)計(jì)芯片稱之為“邪修”，但是從行業(yè)角度來(lái)看，其實(shí)很早就將AI應(yīng)用到設(shè)計(jì)階段，甚至早于AI大模型普及之前。在2021年，谷歌的團(tuán)隊(duì)就發(fā)表了一篇論文，展示了利用深度學(xué)習(xí)將芯片的平面布置設(shè)計(jì)所需時(shí)間降低到原本的幾十分之一。

不過(guò)，在此之前的“AI”，其實(shí)主要用于“布局布線優(yōu)化”方面，在架構(gòu)設(shè)計(jì)等方面依然依賴于人類設(shè)計(jì)師，直到2023年的AI大模型跨越了通用的界線后，才開(kāi)始逐漸引入到架構(gòu)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，而最早引入AI模型設(shè)計(jì)的就是英偉達(dá)。

英偉達(dá)將過(guò)去數(shù)十年里設(shè)計(jì)芯片產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、手冊(cè)等資料，結(jié)合通用數(shù)據(jù)庫(kù)定制了大模型ChipNeMo，專門用于輔助工程師進(jìn)行邏輯設(shè)計(jì)、腳本編寫和BUG修復(fù)。這種依靠自身的強(qiáng)大AI算力矩陣去設(shè)計(jì)更強(qiáng)大的AI芯片的做法，某種程度上來(lái)說(shuō)也是“生態(tài)閉環(huán)”了。

而在英偉達(dá)之后，很多芯片企業(yè)都開(kāi)始在設(shè)計(jì)階段引入AI輔助，主流的EDA軟件都在加速擁抱AI，此外還有Synopsys的DSO.ai（英特爾入股20億美元）與Cadence的Cerebrus等AI原生EDA工具也已實(shí)現(xiàn)高度商業(yè)化，覆蓋了從RTL代碼生成到硅片驗(yàn)證的全流程。

圖源：英偉達(dá)

AI大模型的引入，一定程度上降低了芯片設(shè)計(jì)對(duì)資深工程師的需求，一些完全依賴于經(jīng)驗(yàn)的工作都可以交給初級(jí)工程師去完成，而資深工程師則轉(zhuǎn)向AI暫時(shí)無(wú)法提供輔助的其他領(lǐng)域。

事實(shí)上，這個(gè)技術(shù)的突破更利好中國(guó)，因?yàn)橹袊?guó)本身的半導(dǎo)體人才稀缺，特別是有經(jīng)驗(yàn)的芯片工程師儲(chǔ)備遠(yuǎn)不如國(guó)外，而AI輔助就很好地彌補(bǔ)了這個(gè)問(wèn)題。

前段時(shí)間，合見(jiàn)工軟就發(fā)布了UniVista Design Agent (UDA) 2.0，這是國(guó)內(nèi)首個(gè)基于完全自研架構(gòu)打造的智能體EDA平臺(tái)，支持以自然對(duì)話的形式完成RTL代碼編寫、功能驗(yàn)證、自動(dòng)糾錯(cuò)和性能優(yōu)化。

而另一家EDA企業(yè)芯和半導(dǎo)體，也在今年3月宣布戰(zhàn)略升級(jí)為“AI時(shí)代的系統(tǒng)設(shè)計(jì)領(lǐng)航員”，打算通過(guò)AI來(lái)重構(gòu)芯片到系統(tǒng)的仿真與建模流程，加速AI芯片的開(kāi)發(fā)。而國(guó)內(nèi)的EDA龍頭華大九天自然也不例外，其早在2024年就開(kāi)始推進(jìn)AI技術(shù)集成到Aether等模擬與數(shù)字平臺(tái)中，輔助工程師進(jìn)行電路優(yōu)化和良率分析。

而阿里平頭哥等芯片企業(yè)，其實(shí)也在借助AI的能力，為更多的企業(yè)服務(wù)，比如平頭哥的“無(wú)劍”平臺(tái)，能夠讓下游企業(yè)借助AI快速定制基于玄鐵CPU方案的專用芯片，解決芯片的適配問(wèn)題。

可以說(shuō)，AI的發(fā)展與AI芯片的發(fā)展是相輔相成的，AI幫助人類設(shè)計(jì)下一代芯片，而新的芯片又成為下一代AI模型的硬件底座。這也是為什么Gerard Williams III認(rèn)為AI正在改變整個(gè)CPU行業(yè)，因?yàn)槲磥?lái)的大多數(shù)芯片都將轉(zhuǎn)向?yàn)锳I服務(wù)，必須從AI中來(lái)，到AI中去。

而如今的CPU嚴(yán)格來(lái)說(shuō)本就不是為AI準(zhǔn)備的，所以，Gerard Williams III創(chuàng)立NUVACORE，就是為了打造一個(gè)專用于AI的未來(lái)芯片，至于它會(huì)繼續(xù)叫CPU還是什么，那就不得而知了。