國研院推一站式AI晶片開發平臺加速學界研發，從IP授權、晶片設計、驗證到下線製作全包辦

國研院半導體中心近期開發出一套AI系統晶片設計與驗證平臺，與多家國內外企業簽訂矽智財（Silicon Intellectual Property，SIP，簡稱IP）授權，同時結合國研院內部的感測器技術、雲端運算平臺、軟硬體驗證平臺等環境，免費提供學術圈共享使用。若研究團隊透過平臺驗證了AI晶片的可行性，要實際下線製作，國研院也與台積電、聯電合作，讓團隊只需支付原製作費用的十分之一，就能完整製造出具AI運算功能的晶片。換句話說，AI晶片設計、開發、驗證到製作，都能在這套平臺中實現。

領導基因定序晶片開發團隊的臺大電機系教授楊家驤表示，這個平臺最重要的價值，在於幫助學校取得部份關鍵矽智財，否則過去要設計、開發、到下線製作出一顆AI晶片，在缺乏IP的情況下，可能根本就做不到。

國研院半導體中心副研究員張育蒼也說明，要取得矽智財授權，需付出一定的成本費用，對單一學校的研究單位是一大負擔，就算學校有意願購買IP，販售IP的國內外的晶片設計大廠也不一定同意授權使用。這些原因，都讓國內學校過去在設計AI晶片時，只能停留在AI加速電路的開發，難以實際整合成一顆具有完整功能的晶片。

「相對於單一學校來說，國研院作為學術圈平臺提供者的角色，後面代表很多學校，所以更容易獲得廠商提供的資源。」張育蒼表示，對廠商來說，也是一項雙方互惠的合作，因為廠商也希望從學校開始鋪路，透過提供學生矽智財、甚至是前瞻技術，先讓這些人才在學生時期就熟悉自家產品，未來進入職場後就可能成為潛在客戶。

張育蒼也提到，由於當初簽訂的IP並不是商業授權，所以平臺無法提供商用，只提供學術單位申請使用，在晶片的製作數量上也有一定的侷限。而IP授權期限通常為1～3年，時間到了就要重新授權一次，或是隨著技術更新來置換成新的IP，「新的矽智財可能讓晶片執行速度更快、面積更小，或是支援更新的製程。」

國研院平臺可縮短AI晶片開發流程，目前已有基因定序晶片成功案例

國研院提供的AI系統晶片設計與驗證平臺，大致可分為三個環節，分別是AI晶片設計平臺、驗證環境以及下線製作。張育蒼表示，這套平臺能將原先需要2～3年的AI晶片開發時程，縮短到1年完成。

在AI晶片設計平臺方面，國研院先取得記憶體、處理器、匯流排連線控制器的IP授權，並將院內研發的影像、聲音感測控制器技術，以及周邊的類比電路、時脈產生器等元件，集合成一個預設好規格的元件組合。學術圈只要專注開發各自獨有的AI加速電路技術，再去選定記憶體大小、感測器類型，半導體中心就能根據研究團隊的需求，來進行微調、客製化整合。

圖左的藍色框框為國研院提供的AI晶片設計平臺，要透過預設好規格的元件組合，與學校開發的AI加速電路進行整合。

張育蒼指出，若沒有該平臺，研究團隊開發的AI加速電路，就無法結合其他元件，整合成一個具完整功能的晶片。以人臉辨識應用為例，需要一個前處理的電路，先擷取、處理影像並分析成二進位的訊號，再提供AI加速電路讀取，經過分析後的結果，也會需要後處理的電路來顯示。過去研究單位只開發AI加速電路，就只能在測試機臺上監看二進位的訊號，不具有實際應用的能力。

而且，平臺預設規格的元件組合，也能加快AI晶片的開發流程。張育蒼說明，若每一種元件都根據研究團隊的需求，選擇不同規格的元件再重新設計電路，比如記憶體就有DDR4、靜態、動態等多種選擇，「有時候光是重新整合一種元件，難度就比設計一個AI加速電路還高。」因此，國研院先提供預設好的模組，再根據團隊需求來客製化微調。不過，也因預設模組目前只提供最常使用的影像、聲音感測控制器，若團隊要分析其他的感測資料類型，如溫溼度或震動頻率等，平臺中暫無資源能提供，但已預留彈性新增資源的空間。

而在AI晶片驗證環境方面，國研院則有晶片設計雲端運算平臺（EDA Cloud）、自駕驗證平臺、硬體仿真暨雛型品驗證等環境，能提供給團隊進行驗證測試，來加速模擬驗證的時間。

張育蒼說明，在模擬驗證時，除了進行純軟體的模擬驗證，也有運用FPGA來進行硬體仿真暨雛型品驗證，因為FPGA晶片可以重複使用，能根據不同演算法重新規劃成不同功能的硬體電路，「雖然它的耗電量大、速度慢、體積大，但很適合用來做中間驗證使用。」

但張育蒼也提醒，就算已經通過驗證，也不能保證最終下線製作出的成品一定會成功，還是有失敗風險。而國研院也已經與台積電、聯電合作，讓研究團隊只需負擔原先製作費用的十分之一，就能實作出晶片。

張育蒼也透過一張圖，來說明完整個AI平臺使用流程。學校研究團隊若要使用這套平臺，需先進行申請，國研院審核通過後，則會與研究團隊討論AI晶片規格，協助將AI加速電路與平臺提供的元件進行整合。接下來，則會進入EDA Cloud邏輯合成、佈局繞線、再次驗證等流程，最後再下線製作成晶片。

目前，臺大、交大已經有研究團隊使用這套平臺，開發出基因定序資料分析處理晶片，分析速度能比GPU快上60倍，將人類全基因定序分析需花費的時間，從原先數天縮短至40分鐘，也已經在2020國際固態電路會議（International Solid-State Circuits Conference，ISSCC）中展示成果。其他正在與國研院合作的研究，還包括影像辨識、自動駕駛等類型的AI晶片開發。