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首尔大学联合三星AI中心研发AI智能体技术自动生成DRC脚本实现半导体设

[热点]      来源于:盖世汽车      时间:2026-07-27 23:03     阅读量:19058   
导读:盖世汽车讯据外媒报道,韩国首尔大学工学院计算机科学与工程系HyunOhSong教授领衔的研究团队,与三星AI中心合作开发出名为Rule2DRC的AI智能体(AI...

盖世汽车讯 据外媒报道,韩国首尔大学工学院计算机科学与工程系Hyun Oh Song教授领衔的研究团队,与三星AI中心合作开发出名为Rule2DRC的AI智能体(AI Agent)技术,可自动生成半导体设计验证所需的检测代码(Inspection Code)。

在芯片制造前,半导体芯片必须经过设计规则检查,以验证其是否符合数千条设计规则。这一过程需要将自然语言编写的设计规则转换为机器可执行的DRC脚本(DRC Script),是一项高度复杂且长期依赖资深工程师手工完成的工作。

为应对这一挑战,研究团队开发了Rule2DRC这一大规模基准,用于评估AI将人工编写的设计规则转换为可执行验证脚本的能力。

该系统不仅进行静态代码比对,还会在真实的验证引擎上执行AI生成的脚本,以评估其功能正确性。研究人员认为,这项技术有望大幅降低半导体重复性验证工作的成本和人力投入,并为AI驱动的芯片设计流程自动化开辟新的可能。

题为《Rule2DRC:面向DRC脚本合成、基于执行引导测试生成的大语言模型智能体基准评测》的研究论文于ICML 2026(国际机器学习大会)进行宣讲,相关成果亦上传至arXiv预印本网站。

早期自动化方案为何存在不足

编写DRC脚本是一项劳动密集型工作,不仅需要掌握KLayout、SVRF等专用语言,还需要深入理解半导体制造工艺。每推出一个新的工艺节点,工程师都需要从零开始重新编写验证脚本。

尽管此前已有研究尝试利用AI实现自动化,但受限于评估规模较小,且主要依赖代码相似度指标,而没有真正执行生成的脚本进行验证。此外,许多方法在代码生成过程中还需要预先获得真实测试数据。

因此,如何准确地将自然语言设计规则转换为可执行脚本,并可靠验证其功能正确性,始终是一个尚未解决的难题。

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