从宏观到微观，再回到宏观：今年诺贝尔奖给芯片设计的启示

今年的诺贝尔奖有一个共同特点：用最小组成部分解释大型系统的行为。这对芯片设计有何启示？AI能否帮助我们从相反方向进行设计？

四项诺奖，一个共同主题

医学奖授予Karl Deisseroth、Peter Hegemann和Georg Nagel，表彰光遗传学。Hegemann和Nagel发现绿藻中的一种蛋白质可使细胞对光产生反应，Deisseroth将其基因植入神经元，使研究人员能用一束光开关特定脑细胞。神经科学家首次能够检验单个神经元的作用，以及神经元群体如何产生记忆、情感和行为。

化学奖授予Henri Kagan和Kenso Soai，表彰手性研究——分子具有两种镜像形式的性质，如同人的左右手。生物体只使用其中一种形式，长期以来的谜题是这如何发生。Soai发现了一种反应，其中两种形式之间微小的不平衡会自我放大。诺奖委员会称，这是自生命诞生以来首次从非手性分子创造出手性。这是微观塑造宏观的突出例证：单个分子间的微小不平衡，经反馈放大，最终决定了地球上所有生命的一种属性。

物理学奖授予Francis Halzen，表彰其对IceCube的决定性贡献——这个探测器跨越南极一立方公里冰层。中微子几乎不与物质相互作用，因此能不受阻碍地穿越宇宙，极难捕获。IceCube的光传感器等待单个中微子相互作用产生的罕见闪光，物理学家由此了解其他手段无法观测的遥远宇宙源。

经济学奖授予Robert Hall和Michael Woodford，表彰“宏观经济稳定的微观经济基础”。1970年代石油危机中凯恩斯模型似乎失效后，他们帮助从个体、前瞻性的家庭和企业决策出发，重建了整个经济的模型。这些模型现被全球央行和政府使用。

这与芯片设计如何对应？

四项诺奖都从微观走向宏观，用部分解释系统。这也是我们传统的芯片设计方式，自下而上：从晶体管到逻辑，从逻辑到模块，从模块到完整的系统级芯片。

事实上，芯片设计依赖于抽象。我们表征最小的器件，将其封装为行为定义明确的构建模块，然后不再思考其内部。下一层级以同样方式使用这些模块，直至系统。每一层隐藏下层的细节，正是这种隐藏使相对较小的工程师团队能够交付拥有数十亿晶体管的芯片。

我们的设计流程当然也自上而下运行：从规格出发，逐级向下到物理实现。但我们攀爬的是同一架梯子，一次一级，将每一级的抽象视为既定。系统级目标（如每瓦性能）从未真正看到可能最好地服务于它的低层选择，因为中间层将它们过滤掉了。为应对规模和复杂性，我们付出了难以衡量的最优性损失边际。

2024年化学奖的预演

回看2024年化学奖，它预示了AI在此能做什么。该奖授予Demis Hassabis和John Jumper（从序列预测蛋白质结构）以及David Baker（从期望的形状和功能出发设计新蛋白质）。前者是微观到宏观，后者是宏观到微观，AI使两者都变得实用。

值得注意的是，Hassabis联合创立了DeepMind，该公司2014年被谷歌收购。由于这是化学奖，一半授予计算机科学家曾引发争议，而同年的物理学奖授予了John Hopfield和Geoffrey Hinton的神经网络工作。这说明此类方法将被强力推入其他领域——包括芯片设计。

穿透抽象层

AI已在自动化芯片设计流程的单个步骤，这很有用。但更大的变化可能来自双向跨层级移动的能力——直接检验系统级目标与低层选择，而不必经过每一个中间抽象。

微观到宏观：快速、合理地准确预测堆栈底部附近的小改动如何向上波及整个芯片的功耗、性能和面积。

宏观到微观：询问哪些低层改动最能实现系统级目标，并获得有用的候选方案。

两者结合，将使抽象层从墙壁变为窗户。

需要精确界定现状：今天，AI模型可以学习一个层级的行为，足以作为慢速仿真的快速替代；它们可以在相当有界的问题中跨一两个层级提出设计。研究正推向同时连接多个层级的模型。但在完整芯片的多个层级间自由双向推理，仍属推测。

跳过层级的代价

有三点需要谨慎：

第一，向下方向比向上方向难得多。 许多不同的低层配置可以产生相同的系统行为，其中一些仅在你恰好测试的条件下才产生。

第二，抽象也是一份契约。 具有清晰、定义明确接口的层级是可验证的层级。验证已消耗任何芯片的大量精力，如果AI跨这些边界优化，我们可能失去赖以证明设计有效的结构本身。验证，而非生成，将决定这条路能走多远。

第三，回到经济学奖。 Hall和Woodford的工作之所以必要，是因为基于总量数字统计关系的早期模型在条件变化时崩溃了。这对AI模型的局限性是一个警告——AI模型本身基于有限的训练数据，本质上是统计性的。它们在训练范围内可以表现出色，在范围外可能严重出错。

抽象的不同角色

如果这哪怕部分奏效，抽象在芯片设计中的角色将改变。我们仍需要层级，因为工程师需要它们来思考、分工和验证结果。但它们可能成为我们为特定问题选择的视图，而非设计所能触及的界限。设计师可以花更少时间在层级间的交接上，更多时间在目标和重要的权衡上。最重要的是，我们可能达到今天无法企及的优化水平。

当Francis Halzen被问及IceCube可能揭示什么时，他回答：“真正的兴奋在于，我尚无法回答这个问题。”我在此也有同感，因此以一个问题而非预测结束：

当我们不再需要在思考系统与思考其最小组成部分之间做出选择时，会发生什么？

来源：EE Times评论文章