随着 ChatGPT 和大型语言模型 (LLM) 呈现爆炸式增长，生成式人工智能 (Generative AI) 成为近来的一大热词。由此引发了一场争论：哪种 AI 模型使用的训练参数最多？与此同时，更多人意识到，需要针对特定的应用对模型进行更广泛的训练。因此，只要说到“生成式 AI”这个词，我们很自然地就会联想到要使用经过训练的模型。但是，生成式 AI 的起源和含义可以追溯到业界开始讨论模型之前。“生成式 AI”一词的含义是什么？为这一颠覆性技术的发展奠定基础的基本概念是什么？生成式 AI 的早期阶段在经过训练的 AI 模型出现之前，生成式 AI 的核心理念是创建一个能够生成新的原创内容的智能系统。生成式 AI 最早的例子之一是进化算法。进化算法受到自然选择过程的启发，旨在通过迭代进化和改进现有算法来生成新的解决方案。生成式 AI“模型前时代”取得的另一项重要进展是专家系统领域。专家系统旨在捕捉人类专家在特定领域的知识和专长，并利用这些数据生成智能输出。虽然这些规则和启发式方法可以被视为“模型”，但它们的训练方式与如今的 LLM 并不相同。生成式 AI 在电子系统中的应用生成式 AI 已经日臻成熟，正在整个电子系统的芯片设计、3D-IC 封装、印刷电路板 (PCB) 和热分析等各个方面大展身手，带来了革命性的变化。利用生成式 AI 技术，设计人员可以提高效率、优化性能并加快开发进度。芯片设计生成式 AI 有助于自动执行复杂集成电路的 layout 设计和优化。通过在大量数据（包括现有芯片设计和性能指标）上训练 AI 模型，生成式 AI 算法可以生成满足功耗、速度和面积利用率等特定要求的新型芯片布局。这使设计人员能够探索更广阔的设计空间，从而提高芯片性能并缩短设计周期。3D-IC 系统生成式 AI 可以发挥关键作用，用于优化单个封装内多个堆叠芯片的设计和布局。通过分析电源分配、信号完整性和热管理等各种因素，生成式 AI 算法可以生成经过优化的 3D-IC 架构和实现方案，从而最大限度地减少信号干扰、降低功耗并提高整体系统性能。 PCB 设计设计工具可自动生成符合特定设计约束条件的 layout，如信号完整性、电源分配和器件摆放。这可以简化 PCB 设计流程，减少设计迭代次数，提高整体设计质量。热分析生成式 AI 可用于对整个电子系统进行热分析。生成式 AI 算法可以仿真系统内的散热和气流，优化组件、散热器和冷却机制的摆放，确保高效的热管理。这有助于防止系统过热、提高系统可靠性并延长电子设备的使用寿命。基于模型的生成式 AI随着深度学习技术不断进步，生成式对抗网络 (GAN) 和变分自编码器 (VAE) 等 AI 模型也在不断完善，使得“生成式 AI”这一术语得到了更多的关注和认可。这些模型出现于2010年代中期，它们能够生成逼真且具有创造性的内容，引发了更多关于生成式 AI 的讨论和研究。值得注意的是，在 AI 模型出现之前，“生成式 AI”一词可能在不同的语境中使用过，流行程度也不尽相同。该术语首次使用的确切时间很难确定，因为它很可能是随着 AI 技术的进步和人们对创造性内容生成技术的探索而逐渐出现的。电子系统设计中的大型语言模型（LLM）大型语言模型 (LLM) 是生成式 AI 在电子设计领域的最新创新成果。这些 AI 模型在大量文本的基础上经过训练，可以生成“人话”并执行复杂的任务，因此成为电子设计过程中的重要工具。LLM 的应用分为三类：设计资源的智能搜索、设计资源的深度推理以及在高层次方向上生成设计和资源。在设计资源的智能搜索方面，LLM 可用于筛选大量设计数据，包括原理图、设计规范和技术文档。LLM 能够理解搜索查询的上下文和语义，与传统的基于关键字的搜索算法相比，LLM 可以提供更准确、更相关的搜索结果。这有助于大大减少查找相关设计资源所需的时间和精力，从而加快设计进程。在改进和清理设计方面，LLM 可以提供有价值的见解和建议。LLM 能够分析设计资源并找出潜在问题，针对设计提出修改建议，从而解决这些问题。例如，LLM 可提供 PCB layout 修改建议，以提高信号完整性，或提供芯片设计修改建议，以降低功耗。设计人员可以利用这些建议来优化设计，确保设计满足所需的性能规范。
