AI芯片设计初创企业Verkor.io，在今年3月发布的研究论文中公布了一项行业突破性成果。其研发的智能AI系统DesignConductor，仅凭借一份219字的需求文档，耗时12小时就自主完成了一款完整RISC-V架构CPU核的全流程设计，最终输出了经过验证、可直接用于版图流片的GDSII文件。
这一设计效率，相较商业芯片设计行业18至36个月的常规研发周期，实现了数个数量级的提升。Verkor方面称，这是行业内首次由自主智能体，完成从规格定义到版图文件输出的CPU全流程设计。
这款AI自主设计的CPU核被命名为VerCore。它采用五级流水线顺序执行、单发射架构，在ASAP7 7nm工艺设计套件下，可稳定跑在1.48GHz主频，CoreMark基准测试跑分3261，性能对标Intel 2011年推出的Penryn架构赛扬SU2300移动处理器。
设计过程中，AI系统还自主完成了多项核心优化，包括设计出主频2.57GHz的高速Booth-Wallace乘法器，以及经过多方案实测验证的单周期分支惩罚设计。
元股证券:ygzq.hk值得注意的是，这款CPU核目前仅完成了仿真环境下的功能验证，并未进行实际的芯片流片生产。其采用的ASAP7 7nm工艺设计套件，属于学术研究工具，并非可量产的商用工艺节点。
Verkor在论文中也坦诚了该系统的诸多局限。AI有时会低估设计问题的解决复杂度，对硬件描述语言Verilog的理解存在偏差，也会影响时序问题的调试效率。研究团队测算，想要借助该系统完成商用级芯片设计，仍需要5至10名行业专家全程引导。
同时，芯片设计复杂度提升后，系统所需算力会呈非线性增长，这也是其大规模商用的核心瓶颈。
配资排行平台Verkor方面透露，计划在4月底开源VerCore的RTL源码与构建脚本，还将在年度电子设计自动化大会上，展示该芯片的FPGA实现方案。此前行业内已有多项AI设计CPU的相关成果，但Verkor的方案首次实现了全流程自主化。
不过这类AI设计芯片，目前都面临同一个共性局限，均无实际流片的物理硅片成品。
ps.GDSII（全称Graphic Database System II），是全球半导体行业通用的芯片物理版图标准文件格式，也是芯片设计最终交付晶圆厂流片生产的核心“施工蓝图”。
行业常说的从Spec（规格需求）到GDSII全流程，就是指完成了芯片从需求定义到可量产设计的全部工作。AI能自主输出GDSII文件，意味着它不是只完成了前端的逻辑设计，而是走完了芯片设计的全链路，这也是该成果的核心突破点。
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