[請益] APR的發展可能被google AI設計IC取代嗎？

看板Tech_Job作者 (哈哈)時間2年前 (2021/06/27 10:22), 編輯推噓24(27推 3噓 77→)
留言107則, 32人參與, 2年前最新討論串1/1
如題，今日小弟考慮轉職，從雷射模組跳到半導體的APR。 但又看到谷歌的IC能設計晶片，並且能有效降低晶片功耗及體積。這樣APR會被AI取代嗎 ？還是APR有其他的know how，所以也不至於被取代？ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.249.76.29 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1624760558.A.D59.html
推
06/27 10:25, 2年前 , 1F
短期很難，APR在做決定有很多是無法做"量化"分析的
06/27 10:25, 1F
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06/27 10:26, 2年前 , 2F
Routing難 placement 有機會
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06/27 10:26, 2年前 , 3F
AI我不懂，會發展成怎樣我也不知道，但以前讀研念AP
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06/27 10:27, 2年前 , 4F
R演算法的概念，像floorplan這種需要考量類比需求的
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連obj function都訂不出來的這個我相信短期很難自
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06/27 10:29, 2年前 , 6F
動化，那你說像placement這種比竟規一化的東西，不
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用說AI，最佳化演算法就解得差不多了
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推
06/27 10:38, 2年前 , 8F
十年內不可能 聽說當初google內部的IC團隊就有
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06/27 10:39, 2年前 , 9F
問過deepmind能不能把alpha go借來做APR
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結果得到的答案是難度差幾個數量級
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06/27 10:41, 2年前 , 11F
現在AI連車都開不好 要做全自動APR是越級打怪
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就算train出一個model 結果製程節點一更新 就沒用
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06/27 10:56, 2年前 , 13F
apr某些特殊製程應該無法實現吧 比如top metal 1u
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m以上 然後低層數的design 應該還是要人工
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謝謝各位大大為小的解惑～
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推
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上面回文的感覺沒看過最新哪篇nature
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推
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看不懂原po的意思，底下推文回覆才知道問題點
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推
06/27 11:28, 2年前 , 18F
看一下最新論文吧，performance也許還有差一些，但
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速度比人工快太多了
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不可能被取代，類比電路太多matching know how
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推
06/27 11:51, 2年前 , 21F
最難的就是高階placement跟routing
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推
06/27 11:59, 2年前 , 22F
我沒看過那篇論文，不過APR整個流程太多了，有容易
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model也有根本無法model的，你說AI加入演算法
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synopsys早就做進timing ECO engine裡了，可以做的
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原因是ECO已經obj function可以被描述，但APR流程無
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法數學描述的東西多的事，況且目前這部分的功能非常
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06/27 12:03, 2年前 , 27F
侷限，design差一點整個AI就要重新training,我是不
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知道那篇所謂的nature指的是APR哪部分
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06/27 12:04, 2年前 , 29F
有人可以描述那篇論文在說啥嗎??
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噓
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想太多喇　　ai能作的部份EDA公司肯定第一葛包進去
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06/27 12:33, 2年前 , 31F
然後老闆跟晶片架構啥的一樣會找出東西給尼忙
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06/27 12:34, 2年前 , 32F
還有如果尼4作最先進製程的 EDA那些怪怪的新功能
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06/27 12:34, 2年前 , 33F
光是要過新製程認證就不知道要搞多久惹
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常常都要量產惹還沒搞定
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06/27 12:35, 2年前 , 35F
一弄就好幾年
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推
06/27 12:39, 2年前 , 36F
略懂ai 不懂APR，好奇AI很多不能解釋的預測真的是IC
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06/27 12:39, 2年前 , 37F
設計能接受的嗎？
06/27 12:39, 37F
推
06/27 12:40, 2年前 , 38F
樓上教主 推一下
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06/27 12:41, 2年前 , 39F
外行的借文問一下 那fully layout是不是更難被取代
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還有 28 則推文
推
06/27 13:51, 2年前 , 68F
以前也是說隨著APR工具越來越強大，PD編制會越來越
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少，結果大部份公司還不是擴編再擴編
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06/27 14:39, 2年前 , 70F
但是會變得越來越簡單，這樣工程師的價值就降低了
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06/27 14:58, 2年前 , 71F
到現在還在吹AI多有用的肯定是高層不然就是外行
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噓
06/27 15:04, 2年前 , 72F
老話一句 能發財的東西不會拿去發paper
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推
06/27 15:06, 2年前 , 73F
軟體工作取代硬體工作已經是趨勢 你各位拜託面對現
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06/27 15:06, 2年前 , 74F
實為失業做準備好嗎
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推
06/27 15:20, 2年前 , 75F
Tool 即使強大，還是很需要工程師來操作判斷，尤其
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06/27 15:20, 2年前 , 76F
需要資深的工程師。
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推
06/27 15:22, 2年前 , 77F
06/27 15:22, 77F
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06/27 15:26, 2年前 , 78F
APR有很多階段，本篇描述的floor plan也只是眾多步
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驟的其中一步，後面還有timing ECO等等。
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06/27 15:28, 2年前 , 80F
後面目標就是signoff，不要說5%outlier，就算是一
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條path也不容出錯。畢竟chip出去跑不動，幾個月的
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06/27 15:28, 2年前 , 82F
白工是沒人能承擔的。
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06/27 15:30, 2年前 , 83F
AI是趨勢，但要取代這塊可能沒辦法。
06/27 15:30, 83F
推
06/27 15:51, 2年前 , 84F
FP 其實也沒有花到多少工程師人力，但是工程師很需
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06/27 15:51, 2年前 , 85F
要這種Tool幫忙
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推
06/27 15:53, 2年前 , 86F
不用想這麼多 股票買一買 風險有對沖就好了
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06/27 16:20, 2年前 , 87F
短期很難啊，先進製程的一堆rule一直加
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06/27 16:26, 2年前 , 88F
那些rule光floorplan就可以玩死工程師了
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推
06/27 16:58, 2年前 , 89F
假如你認為APR只有placement 那你真的不了解APR
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推
06/27 17:51, 2年前 , 90F
那篇論文只有floorplan, CS早就有了
06/27 17:51, 90F
推
06/27 17:55, 2年前 , 91F
c家跟S家都在做，而且都是ML based
06/27 17:55, 91F
噓
06/27 18:32, 2年前 , 92F
目前無法，幾年後很難說
06/27 18:32, 92F
推
06/27 18:43, 2年前 , 93F
講一堆廢話 如果apr真的可以用ai先去擔心寫程式被取
06/27 18:43, 93F
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06/27 18:43, 2年前 , 94F
代 然後什麼都不要學好了
06/27 18:43, 94F
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06/27 19:33, 2年前 , 95F
有難度，layout也是NP Problem..
06/27 19:33, 95F
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06/27 19:55, 2年前 , 96F
SAT也是NP ML能不能解跟NP有啥關係? 現在又不是要找
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06/27 19:56, 2年前 , 97F
最佳解 ML的問題根本不在這 現在實務上也是用approx
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06/27 19:57, 2年前 , 98F
algo APR就是個圖論問題
06/27 19:57, 98F
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06/27 19:59, 2年前 , 99F
S或C現在也只是用ML找pattern罷了 像是把一些高機率
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06/27 20:01, 2年前 , 100F
會有問題的CT形狀抽調 跟台大那用X光片辨識肺部腫瘤
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06/27 20:01, 2年前 , 101F
有八成像
06/27 20:01, 101F
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06/27 20:17, 2年前 , 102F
等各個module不會要進正式PD前還在改port 再討論ML
06/27 20:17, 102F
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06/27 20:17, 2年前 , 103F
也不遲
06/27 20:17, 103F
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06/27 21:17, 2年前 , 104F
到時再轉職就好啦 現在缺超多
06/27 21:17, 104F
推
06/28 15:27, 2年前 , 105F
我覺得會被取代 新人現在幹嘛做硬體 早該做軟體了
06/28 15:27, 105F
推
06/28 17:45, 2年前 , 106F
EDA 軟體又還沒有做到用自然語言來操控，輸入還是要
06/28 17:45, 106F
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06/28 17:45, 2年前 , 107F
用人工語言描述是要怎麼完全取代....
06/28 17:45, 107F
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