让AI自己设计芯片！中国科学院发布「启蒙」，芯片全流程自动设计

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文章摘要

中国科学院计算技术研究所与软件研究所联合推出的「启蒙」系统，标志着处理器芯片软硬件设计领域的一次重大突破。该系统基于AI技术，实现了从芯片设计到基础软件适配的全自动化流程，达到或部分超越了人类专家的手工设计水平。芯片设计历来是一项耗时耗力的复杂工程，传统方法需要顶尖专家团队数月甚至数年的努力，而「启蒙」系统通过自动化技术显著提升了设计效率，缩短了设计周期。

在硬件设计方面，「启蒙」系统实现了国际首个全自动化设计的处理器核「启蒙1号」，在5小时内完成了32位RISC-V CPU的前端设计，性能达到Intel 486水平。其升级版「启蒙2号」则进一步实现了超标量处理器核的设计，性能媲美ARM Cortex A53。此外，系统还通过大模型CodeV系列实现了硬件代码的自动生成，在Verilog硬件代码生成领域达到了国际最优水平。

在软件适配方面，「启蒙」系统同样表现出色。它实现了基于大模型的操作系统内核配置自动优化方法AutoOS，性能相比手工优化最高提升25.6%。同时，系统还开发了自动跨平台张量程序转译工具QiMeng-Xpiler，能够在不同处理器芯片和编程模型之间自动转译程序，性能最高达到厂商手工优化算子库的2倍。此外，「启蒙」系统还提出了基于大模型的高性能矩阵乘代码自动生成框架QiMeng-GEMM和高性能张量算子指令级自动生成框架QiMeng-TensorOp，在RISC-V CPU和NVIDIA GPU上的性能分别达到OpenBLAS和cuBLAS的211%和115%。

「启蒙」系统的核心架构分为三个层级：底层为处理器芯片领域大模型，中间层为芯片和软件智能体，最上层应用于芯片软硬件设计的各个步骤。通过反馈式推理流程，系统能够自动验证生成结果的正确性，并通过性能反馈自动搜索高性能设计结果。这种分层架构使得「启蒙」系统能够端到端地实现从功能需求到处理器芯片软硬件的全自动设计和适配优化。

尽管「启蒙」系统在自动化设计方面取得了显著进展，但研究人员也指出，芯片软硬件设计领域的专业数据稀缺仍是主要挑战之一。为此，系统采用了「三步走」的技术路线：首先自顶而下实现各个步骤的自动设计，生成丰富的跨层协同设计数据；然后自底而上基于训练后的大模型重新构建智能体，提升设计效果；最后通过自演进循环不断优化系统能力。目前，研究人员已基本完成第一步的自动设计，并计划继续推进跨层协同数据集的建立和大模型的训练。

未来，「启蒙」系统将通过符号主义、行为主义及连接主义等不同人工智能路径的交叉探索，进一步提升处理器芯片软硬件全自动设计能力，并拓展其应用边界，为更广泛的芯片设计场景提供智能化支持。这一系统的成功不仅有望改变芯片设计的传统范式，还将为AI、云计算和边缘计算等技术的快速发展提供强有力的硬件支持。