国研院推一站式AI芯片开发平台加速学界研发，从IP授权、芯片设计、验证到下线制作全包办

国研院半导体中心近期开发出一套AI系统芯片设计与验证平台，与多家国外企业签订硅智财（Silicon Intellectual Property，SIP，简称IP）授权，同时结合国研院内部的感测器技术、云端运算平台、软硬件验证平台等环境，免费提供学术圈共享使用。若研究团队透过平台验证了AI芯片的可行性，要实际下线制作，国研院也与台积电、联发科合作，让团队只需支付原制作费用的十分之一，就能完整制造出具AI运算功能的芯片。换句话说，AI芯片设计、开发、验证到制作，都能在这套平台中实现。

领导基因定序芯片开发团队的台大电机系教授杨家骧表示，这个平台最重要的价值，在于帮助学校取得部分关键硅智财，否则过去要设计、开发、到下线制作出一颗AI芯片，在缺乏IP的情况下，可能根本就做不到。

国研院半导体中心副研究员张育苍也说明，要取得硅智财授权，需付出一定的成本费用，对单一学校的研究单位是一大负担，就算学校有意愿购买IP，国外的芯片设计大厂也不一定同意授权使用。这些原因，都让国内学校过去在设计AI芯片时，只能停留在AI加速电路的开发，难以实际整合成一颗具有完整功能的芯片。

“相对于单一学校来说，国研院作为学术圈平台提供者的角色，后面代表很多学校，所以更容易获得厂商提供的资源。”张育苍表示，对厂商来说，也是一项双方互惠的合作，因为厂商也希望从学校开始铺路，透过提供学生硅智财、甚至是前瞻技术，先让这些人才在学生时期就熟悉自家产品，未来进入职场后就可能成为潜在客户。

张育苍也提到，由于当初签订的IP并不是商业授权，所以平台无法提供商用，只提供学术单位申请使用，在芯片的制作数量上也有一定的局限。而IP授权期限通常为1～3年，时间到了就要重新授权一次，或是随着技术更新来置换成新的IP，“新的硅智财可能让芯片执行速度更快、面积更小，或是支援更新的制程。”

国研院平台可缩短AI芯片开发流程，目前已有基因定序芯片成功案例

国研院提供的AI系统芯片设计与验证平台，大致可分为三个环节，分别是AI芯片设计平台、验证环境以及下线制作。张育苍表示，这套平台能将原先需要2～3年的AI芯片开发时程，缩短到1年完成。

在AI芯片设计平台方面，国研院先取得内存、处理器、总线连线控制器的IP授权，并将院内研发的影像、声音感测器技术，以及周边的类比电路、时脉产生器等元件，集合成一个预设好规格的元件组合。学术圈只要专注开发各自独有的AI加速电路技术，再去选定内存大小、感测器类型，半导体中心就能根据研究团队的需求，来进行微调、客制化整合。

图左的蓝色框框为国研院提供的AI芯片设计平台，要透过预设好规格的元件组合，与学校开发的AI加速电路进行整合。

张育苍指出，若没有该平台，研究团队开发的AI加速电路，就无法结合其他元件，整合成一个具完整功能的芯片。以人脸辨识应用为例，需要一个前处理的电路，先撷取、处理影像并分析成二进制的讯号，再提供AI加速电路读取，经过分析后的结果，也会需要后处理的电路来显示。过去研究单位只开发AI加速电路，就只能在测试机台上监看二进制的讯号，不具有实际应用的能力。

而且，平台预设规格的元件组合，也能加快AI芯片的开发流程。张育苍说明，若每一种元件都根据研究团队的需求，选择不同规格的元件再重新设计电路，比如内存就有DDR4、静态、动态等多种选择，“有时候光是重新整合一种元件，难度就比设计一个AI加速电路还高。”因此，国研院先提供预设好的模组，再根据团队需求来客制化微调。不过，也因预设模组目前只提供影像、声音感测器，若要团队要分析其他的资料类型，如震动频率等，平台中暂无资源能提供。

而在AI芯片验证环境方面，国研院则有芯片设计云端运算平台（EDA Cloud）、自驾验证平台、硬件仿真暨雏型品验证等环境，能提供给团队进行验证测试，来加速模拟验证的时间。

张育苍说明，在模拟验证时，除了进行纯软件的模拟验证，也有运用FPGA来进行硬件仿真暨雏型品验证，因为FPGA芯片可以重复使用，能根据不同算法重新规划成不同功能的硬件电路，“虽然它的耗电量大、速度慢、体积大，但很适合用来做中间验证使用。”

但张育苍也提醒，就算已经通过验证，也不能保证最终下线制作出的成品一定会成功，还是有失败风险。而国研院也已经与台积电、联发科合作，让研究团队只需负担原先制作费用的十分之一，就能实作出芯片。

张育苍也透过一张图，来说明完整个AI平台使用流程。学校研究团队若要使用这套平台，需先进行申请，国研院审核通过后，则会与研究团队讨论AI芯片规格，协助将AI加速电路与平台提供的元件进行整合。接下来，则会进入EDA Cloud逻辑合成、布局绕线、再次验证等流程，最后再下线制作成芯片。

目前，台大、交大已经有研究团队使用这套平台，开发出基因定序资料分析处理芯片，分析速度能比GPU快上60倍，将人类全基因定序分析需花费的时间，从原先数天缩短至40分钟，也已经在2020国际固态电路会议（International Solid-State Circuits Conference，ISSCC）中展示成果。其他正在与国研院合作的研究，还包括影像辨识、自动驾驶等类型的AI芯片开发。