李 敏

蘭州資源環(huán)境職業(yè)技術(shù)大學(xué) 甘肅蘭州 730000

一、集成電路與人工智能技術(shù)分析

(一)集成電路概述

集成電路主要是指具備某種功能的微型的電子器件或者電子部件。集成電路體積較小且自重輕，使用年限長且成本低廉，可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的生產(chǎn)加工[1]。隨著集成電路的迅速發(fā)展，其生產(chǎn)技術(shù)的集成性得到顯著優(yōu)化，也成為促進(jìn)人工智能飛速發(fā)展的主要因素。

電子技術(shù)的飛速發(fā)展成就了集成電路科技產(chǎn)業(yè)的顯著進(jìn)步，其發(fā)展分為三個(gè)階段，第一個(gè)階段是電子管階段。電子管裝置是通過真空環(huán)境中電廠對(duì)電子流產(chǎn)生的作用實(shí)現(xiàn)信號(hào)的放大與傳遞功能，但是由于此時(shí)集成電路的體積過于龐大，且運(yùn)行消耗的功率大，應(yīng)用效果不佳，逐漸被淘汰。第二階段是晶體管階段，這種晶體管本質(zhì)上就是一種半導(dǎo)體器件，半導(dǎo)體的材料出現(xiàn)了之后，就產(chǎn)生了這種晶體管可以取代電子管裝置，相比起來晶體管具有更多的功能，可以實(shí)現(xiàn)信號(hào)擴(kuò)展、信號(hào)整流，還能夠調(diào)節(jié)信號(hào)，對(duì)信號(hào)進(jìn)行穩(wěn)壓處理[2]。第三階段就是集成電路發(fā)展階段。在現(xiàn)代化高新電子信息技術(shù)的支持之下，集成電路成為進(jìn)入信息化時(shí)代，萬物互聯(lián)的主流發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)于集成電路的實(shí)際需求也更加迫切，集成電路的設(shè)計(jì)與生產(chǎn)難度也顯著提升。在此過程中借助人工智能技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)集成電路科技產(chǎn)業(yè)的優(yōu)化發(fā)展，無論是技術(shù)研發(fā)方面還是生產(chǎn)加工水平的提升方面都有質(zhì)的飛躍。近年來，伴隨著新興應(yīng)用領(lǐng)域需求不斷增長，全球集成電路產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展。我國集成電路產(chǎn)業(yè)的發(fā)展基礎(chǔ)較為薄弱，通過國家、政府、企業(yè)、高校等各方力量的不懈努力，集成電路產(chǎn)業(yè)在我國呈現(xiàn)迅猛發(fā)展的態(tài)勢(shì)，2021年中國集成電路產(chǎn)業(yè)首次突破萬億元。2021年中國集成電路產(chǎn)業(yè)銷售額為10458.3億元，同比增長18.2%，近年來我國國內(nèi)范圍的集成電路產(chǎn)業(yè)情況統(tǒng)計(jì)如下圖所示。

(二)人工智能技術(shù)概述

人工智能技術(shù)是一種新興技術(shù)科學(xué)，其是一種模擬人類行為及思維理論的科學(xué)技術(shù)，作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的其中一個(gè)分支，主要就是研究探索智能的實(shí)質(zhì)，模擬出與人類智能相類似的智能系統(tǒng)和機(jī)器設(shè)備，在機(jī)器人科技領(lǐng)域、語言識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域、圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域、專家系統(tǒng)的研發(fā)以及自然語言處理系統(tǒng)的研發(fā)都有涉及。人工智能技術(shù)隨著多年的發(fā)展技術(shù)逐漸趨向成熟，技術(shù)的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，在各行各業(yè)都有所應(yīng)用，人工智能技術(shù)可以模擬人類的行為意識(shí)以及思維方式，在某種程度可以取代人工完成一系列工作，在某些科技運(yùn)算方面還能夠超出人類平均智能水平[3]。人工智能的技術(shù)體系包含狀態(tài)感知、實(shí)時(shí)決策和精準(zhǔn)行動(dòng)三個(gè)環(huán)節(jié)的關(guān)鍵技術(shù)，具體有機(jī)器視覺、語音處理技術(shù)、知識(shí)表達(dá)相關(guān)的理解性決策技術(shù)以及和行為相關(guān)的智能控制技術(shù)，而海量信息數(shù)據(jù)、芯片和算力、算法，構(gòu)成了人工智能技術(shù)體系發(fā)展的基礎(chǔ)?？偟膩碚f，隨著人工智能技術(shù)基礎(chǔ)的逐步夯實(shí)和快速發(fā)展，狀態(tài)感知、實(shí)時(shí)決策和精準(zhǔn)行動(dòng)三個(gè)環(huán)節(jié)的關(guān)鍵技術(shù)不斷突破，在全球各個(gè)領(lǐng)域中呈現(xiàn)出系統(tǒng)化工程學(xué)科的發(fā)展趨勢(shì)。

(三)人工智能技術(shù)與集成電路的關(guān)系

集成電路和人工智能技術(shù)的關(guān)系密不可分，在發(fā)展過程中缺一不可。人工智能技術(shù)如果不能更好地融合在集成電路的科技生產(chǎn)中，只依靠軟件算法等很難支撐該項(xiàng)技術(shù)的長足發(fā)展，因此要借助強(qiáng)集成電路的芯片作為硬件輔助，來不斷強(qiáng)化人工智能技術(shù)。在20世紀(jì)80年代初期，人工智能就已經(jīng)初步在集成電路中應(yīng)用，多年來持續(xù)發(fā)展，技術(shù)應(yīng)用逐漸成熟。人工智能技術(shù)的深入發(fā)展需要得到龐雜算法和數(shù)據(jù)處理技術(shù)的支持，而集成電路技術(shù)的深化發(fā)展則是能夠充分滿足這一種需求。真正實(shí)現(xiàn)底層電子元器件的智能化升級(jí)，既是集成電路的生產(chǎn)目標(biāo)，也是人工智能技術(shù)的重要發(fā)展方向。集成電路技術(shù)的應(yīng)用和完善決定了人工智能技術(shù)的發(fā)展深度和發(fā)展水平。

二、人工智能技術(shù)在集成電路中的具體應(yīng)用

(一)在集成電路設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

當(dāng)前，我國集成電路設(shè)計(jì)水平處于世界領(lǐng)先地位，例如，華為公司設(shè)計(jì)的麒麟芯片所采用的設(shè)計(jì)工藝就是世界上最為先進(jìn)的納米工藝。集成電路的設(shè)計(jì)比較復(fù)雜，其中涉及多種連接模型和電子元器件等，設(shè)計(jì)的整個(gè)過程是非常煩瑣的[4]。設(shè)計(jì)過程中，集成電路電子元器件和線路保護(hù)設(shè)計(jì)、信號(hào)干擾設(shè)計(jì)、電路后續(xù)散熱處理、測(cè)試良率問題、靜電放電等方面都需要考慮，還要進(jìn)行多種設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)。而這些設(shè)計(jì)工作的工作量非常大且難度高，應(yīng)用人工智能技術(shù)中的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以使得集成電路的設(shè)計(jì)更加便捷，提升集成電路設(shè)計(jì)圖紙繪制效率與精確程度，對(duì)于整體設(shè)計(jì)效率的提升非常有幫助。

對(duì)集成電路進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)，對(duì)于集成電路中的各種性能指標(biāo)都要兼顧權(quán)衡，令各項(xiàng)功能可以充分發(fā)揮其應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。對(duì)于這種復(fù)雜的設(shè)計(jì)過程，要借助計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行綜合性的輔助分析，對(duì)電路設(shè)計(jì)實(shí)施模擬，完善設(shè)計(jì)方案。數(shù)字電路可以抽離系統(tǒng)中不同的邏輯層次，將其區(qū)分開，優(yōu)化集成電路的自動(dòng)分布。進(jìn)行集成電路設(shè)計(jì)模擬的時(shí)候，由于電路設(shè)計(jì)內(nèi)容繁多，內(nèi)部結(jié)構(gòu)存在較大差異，因此需要投入大量的人力資源和物力資源，并給予強(qiáng)有力的技術(shù)輔助。即使是一個(gè)射頻電路的設(shè)計(jì)，也要投入較大的設(shè)計(jì)成本、時(shí)間以及精力，如果產(chǎn)生相應(yīng)的寄生效應(yīng)，還會(huì)導(dǎo)致集成電路出現(xiàn)失真問題，阻礙電路設(shè)計(jì)的優(yōu)化升級(jí)。此時(shí)就應(yīng)該應(yīng)用智能算法來解決技術(shù)難題，應(yīng)用智能優(yōu)化算法可以實(shí)現(xiàn)集成電路的智能化設(shè)計(jì)，此類算法能夠模擬自然生物群體進(jìn)行的系列智能表現(xiàn)，并以此作為技術(shù)基礎(chǔ)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行算法優(yōu)化。模擬生物行為，進(jìn)行集成電路的設(shè)計(jì)調(diào)節(jié)和優(yōu)化，令集成電路能夠適應(yīng)其周圍的環(huán)境，智能算法的應(yīng)用還能夠避免集成電路中各個(gè)功能指標(biāo)出現(xiàn)沖突。與此同時(shí)，智能算法可以為集成電路的設(shè)計(jì)人員提供數(shù)據(jù)支持，將數(shù)據(jù)庫中的信息傳遞給參與設(shè)計(jì)的工作人員。在集成電路設(shè)計(jì)中應(yīng)用的智能優(yōu)化算法類型包括禁忌搜索智能算法、模擬退火智能算法以及遺傳智能算法等，這些算法可以通過對(duì)自然界中的相關(guān)程序進(jìn)行模擬，然后擴(kuò)大優(yōu)化搜索的范圍，這些算法具備全局搜索的功能，可以解決傳統(tǒng)設(shè)計(jì)難題，成功實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)優(yōu)化。

禁忌搜索智能算法是一種模擬人類大腦記憶啟發(fā)的智能化算法，這種算法的實(shí)際搜索范圍非常廣闊，可以實(shí)現(xiàn)全局搜索，其應(yīng)用十二表法來實(shí)現(xiàn)搜索區(qū)域的控制封鎖，其禁忌準(zhǔn)則可以盡量避免重復(fù)搜索，減少工作量，與此同時(shí)會(huì)將禁忌中存在的優(yōu)良個(gè)體進(jìn)行釋放，搜索功能相對(duì)來說比較多樣性，最終可以搜索出最優(yōu)結(jié)果[5]。應(yīng)用此種智能算法可以有效解決集成電路系統(tǒng)中的小規(guī)模技術(shù)問題，并進(jìn)行優(yōu)化。為此經(jīng)常被應(yīng)用在規(guī)模比較大的集成電路芯片設(shè)計(jì)當(dāng)中，在生產(chǎn)過程、電路設(shè)計(jì)階段以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用都比較常見。通過此種算法可在很多函數(shù)方面的運(yùn)算得到最優(yōu)解，在算法的不斷升級(jí)當(dāng)中，其使用范圍會(huì)更加廣泛。

模擬退火智能算法是通過概率實(shí)現(xiàn)新事物的接收，通過尋找組合之間的最優(yōu)解，當(dāng)固態(tài)的物質(zhì)處于退火狀態(tài)的時(shí)候，要根據(jù)溫度的變化情況尋找出最大熵，當(dāng)熵值處于下降狀態(tài)的時(shí)候，在此過程中溫度會(huì)處于平衡的狀態(tài)，熵值會(huì)變得最低。這種過程和尋找最優(yōu)解的流程是比較相像的，因此應(yīng)用退火的過程可以實(shí)施模擬，對(duì)相關(guān)的模型進(jìn)行解釋。這種智能算法是通用的，通過隨機(jī)的搜索方式來實(shí)現(xiàn)智能計(jì)算，這種方式在集成電路的生產(chǎn)、機(jī)器學(xué)習(xí)以及圖像分析等領(lǐng)域都有所應(yīng)用，可以對(duì)集成電路的自動(dòng)設(shè)計(jì)進(jìn)行模擬，針對(duì)系統(tǒng)多個(gè)目標(biāo)實(shí)施優(yōu)化設(shè)計(jì)。

遺傳智能算法的技術(shù)基礎(chǔ)是建立在達(dá)爾文的生物進(jìn)化論上，通過模擬生物進(jìn)化的過程進(jìn)行相關(guān)仿真計(jì)算，制作得出相應(yīng)的算法模型，模擬優(yōu)勝劣汰的生物遺傳的機(jī)制。這種遺傳智能算法在集成電路設(shè)計(jì)中，可以在應(yīng)用少量資源的前提下，完成集成電路自動(dòng)化設(shè)計(jì)的優(yōu)化，大大降低系統(tǒng)硬件的成本費(fèi)用，設(shè)計(jì)所用的時(shí)間也可縮短。這種遺傳仿真算法進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì)優(yōu)化處理的時(shí)候精確度更高，但是求解過程耗費(fèi)的時(shí)間相對(duì)較長，因此當(dāng)前會(huì)根據(jù)集成系統(tǒng)的實(shí)際性能，應(yīng)用相應(yīng)的遺傳算法對(duì)其進(jìn)行解析，可縮短求解時(shí)間。對(duì)于設(shè)計(jì)條件要求并不是十分嚴(yán)苛的集成電路，可以使用二級(jí)運(yùn)放實(shí)施設(shè)計(jì)，這種運(yùn)算放大器可以有效放大單元模塊，實(shí)現(xiàn)集成電路系統(tǒng)中各類功能的優(yōu)化重組，因此被應(yīng)用在各種集成電路設(shè)計(jì)當(dāng)中。

(二)人工智能故障診斷技術(shù)在集成電路中的應(yīng)用

在各行各業(yè)當(dāng)中都會(huì)涉及故障診斷問題，目前集成電路科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，技術(shù)水平提升較快，集成電路的故障診斷難度也隨之增加，僅僅依靠過去的故障診斷方式已經(jīng)不能滿足現(xiàn)狀，需借助人工智能智障診斷技術(shù)[6]。在集成電路的系統(tǒng)中比較常見的類型是三相整流電路，技術(shù)人員對(duì)此種集成電路進(jìn)行故障排除的時(shí)候應(yīng)用人工智能技術(shù)，可以將系統(tǒng)中故障編碼、故障類型和人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的特定的函數(shù)實(shí)施匹配，這樣一來可以將電路中的采樣值輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行運(yùn)算和封裝處理，當(dāng)系統(tǒng)輸出和集成電路的故障編碼相同的時(shí)候，就可以得出精確的故障診斷結(jié)果。

(三)人工智能動(dòng)態(tài)調(diào)度算法的應(yīng)用

當(dāng)前隨著集成電路生產(chǎn)技術(shù)的快速發(fā)展，對(duì)于生產(chǎn)工藝的要求也越來越嚴(yán)格，集成電路的相關(guān)電子元器件種類也在增加。在這種情況下，集成電路的生產(chǎn)加工不能再應(yīng)用過去的靜態(tài)調(diào)度方式，而是要應(yīng)用動(dòng)態(tài)調(diào)度算法才能滿足生產(chǎn)要求。將人工智能中的遺傳算法應(yīng)用在集成電路的生產(chǎn)當(dāng)中，可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的動(dòng)態(tài)調(diào)度。人工智能中的遺傳算法與自然界當(dāng)中的生物進(jìn)化理論是相似的，這種算法能夠?qū)⒓呻娐返母鞣N生產(chǎn)因素實(shí)施交叉匹配，然后進(jìn)行多次匹配優(yōu)化處理，得到最優(yōu)匹配方案。當(dāng)生產(chǎn)期間某項(xiàng)生產(chǎn)因素出現(xiàn)變化的時(shí)候，應(yīng)用遺傳算法可以進(jìn)行自主學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)過程中將比較差的近似值進(jìn)行淘汰，然后找到新的最優(yōu)近似值，選取最好的動(dòng)態(tài)調(diào)度方式。遺傳算法進(jìn)行編碼設(shè)計(jì)時(shí)包括交叉項(xiàng)的設(shè)計(jì)、影響因素的編碼設(shè)計(jì)、進(jìn)化項(xiàng)編碼設(shè)計(jì)、變異項(xiàng)編碼設(shè)計(jì)、影響因素解碼設(shè)計(jì)、動(dòng)態(tài)調(diào)度方式設(shè)計(jì)、初始匹配產(chǎn)生方法設(shè)計(jì)以及終止策略的設(shè)計(jì)八個(gè)方面。將先到先得算法與遺傳算法分別應(yīng)用在集成電路的生產(chǎn)動(dòng)態(tài)調(diào)度當(dāng)中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，通過分析結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，人工智能中的遺傳算法應(yīng)用效果明顯突出。

(四)人工智能控制與保護(hù)模式的應(yīng)用

人工智能技術(shù)還能應(yīng)用在集成電路的控制與保護(hù)當(dāng)中，將集成電路的狀態(tài)參數(shù)以及開關(guān)的數(shù)量輸入之后，人工智能技術(shù)就可以通過深度學(xué)習(xí)框架算法，準(zhǔn)確推理出集成電路的狀態(tài)，如果發(fā)現(xiàn)存在異常狀態(tài)，就會(huì)觸發(fā)保護(hù)機(jī)制對(duì)集成電路實(shí)施保護(hù)。當(dāng)具備自主學(xué)習(xí)算法的集成電路芯片被推出之后，對(duì)于集成電路整個(gè)運(yùn)行流程的保護(hù)機(jī)制都實(shí)施了優(yōu)化升級(jí)。應(yīng)用人工智能技術(shù)還能使得集成電路系統(tǒng)具備圖像識(shí)別的功能，這種功能能夠應(yīng)用在集成電路的控制保護(hù)當(dāng)中，可以對(duì)比不同狀態(tài)的集成電路圖像，從中判斷電路是否異常。

三、人工智能技術(shù)在集成電路中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)

人工智能技術(shù)在集成電路中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面。首先，其在集成電路中的應(yīng)用具備較強(qiáng)的深度學(xué)習(xí)功能，可以令芯片變得智能化。傳統(tǒng)的集成電路芯片中的算法以及程序都是固定的，芯片需要依照既定的程序執(zhí)行相應(yīng)指令，沒有自我學(xué)習(xí)的功能，這種類型的芯片在算法更替期間存在較多限制，且固件升級(jí)等需要投入大量資金。而在集成電路中應(yīng)用人工智能技術(shù)之后，使得芯片具備了類似于人腦的自主學(xué)習(xí)功能，雖然其學(xué)習(xí)能力不能與人腦相提并論，但是算法升級(jí)之后，芯片可以借助自主學(xué)習(xí)功能自動(dòng)更新升級(jí)之后的算法，不需要額外對(duì)芯片進(jìn)行硬件升級(jí)處理，這就使得集成電路芯片等部件更具性價(jià)比，生產(chǎn)成本變低且應(yīng)用年限加長。其次，在集成電路中應(yīng)用人工智能技術(shù)之后，顯著提升了運(yùn)行的速度。集成電路元器件長期使用過程中其運(yùn)算的速度會(huì)有所下降，而應(yīng)用人工智能技術(shù)之后可以借助深度學(xué)習(xí)功能尋找到最佳運(yùn)算方式，將傳統(tǒng)算法實(shí)施優(yōu)化，使得運(yùn)算速度可以一直處于比較快的狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)算法的持續(xù)優(yōu)化之后，就能夠使得集成電路的整體運(yùn)算速度有效提升。

結(jié)語

綜上所述，人工智能技術(shù)和集成電路具有非常密切的關(guān)系，二者是相互推動(dòng)和促進(jìn)的，人工智能技術(shù)在集成電路的設(shè)計(jì)研發(fā)、生產(chǎn)調(diào)度控制以及故障診斷等多個(gè)方面均都有所應(yīng)用。這種應(yīng)用是必要的也是必然的，人工智能技術(shù)與集成電路科技產(chǎn)業(yè)的集成融合就是未來科技發(fā)展的主流方向，相關(guān)業(yè)內(nèi)人員還需不斷探索創(chuàng)新，讓人工智能為集成電路科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有效助力。