Proof of Concept Next-Gen EDA? QiMeng zeigt, wie KI komplette Chips designt

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KI-basierte Automatisierung kann im Chipdesign mehr leisten als nur Routing oder Synthese, wie das System QiMeng von Forschern der Chinese Academy of Sciences unter Beweis stellt. Die End-to-End-Designmethode allerdings ist lediglich funktional, aber nicht kommerziell konkurrenzfähig.

Im Geschäft mit Software-Lösungen für das Design von Chips sind insbesondere US-amerikanische Unternehmen die Platzhirsche. Die Tools von Synopsys, Siemens EDA oder Cadence sind umfangreich, leistungsstark und werden entsprechend oft im Chipdesign eingesetzt, natürlich auch in chinesischen Designzentren und Fabs. Nun hat der aktuelle US-Präsident Trump Berichten zufolge den großen Anbietern von EDA-Tools untersagt, ihre Software nach China zu verkaufen. Selbst der Support bereits erworbener Lizenzen soll eingestellt werden.

Dass die chinesischen Chipdesigner ihre Mittel und Wege finden, um mit diesem Problem umzugehen, hatten wir bereits beleuchtet. Natürlich fördert diese geopolitische und künstliche Verknappung von EDA-Lösungen die heimische Forschung, wie ein Team der Chinese Academy of Sciences Anfang Juni 2025 unter Beweis zu stellen versuchte. Die Gruppe hat mit dem KI-unterstützten System QiMeng ein Chip-Designwerkzeug entworfen, das End-to-End das Design kompletter Prozessorarchitekturen automatisieren soll, also von der Softwarebeschreibung bis zur physischen Schaltkreisumsetzung. Die Studie dazu wurde auf der Preprint-Plattform arXiv veröffentlicht und stellt einen bemerkenswerten Schritt in Richtung vollautomatisierter Chipentwicklung dar.

Die ersten Ergebnisse

Die von QiMeng generierten Designs reichen von einfachen Prozessoren mit 4 Millionen Gattern (vergleichbar mit Intels 486-Architektur) bis zu einer Version namens QiMeng-CPU-v2, die nach Angaben der Forschenden in etwa der Leistungsfähigkeit eines ARM Cortex A53 entspricht – einem Low-End-Mobilprozessor aus dem Jahr 2014.

Im Zentrum des Systems steht ein sogenanntes Large Processor Chip Model (LPCM), das anstelle von Textdaten mit Graphstrukturen wie abstrakten Syntaxbäumen und Datenflussdiagrammen arbeitet. Um die enormen Anforderungen komplexer CPU-Designs zu bewältigen, setzt das System auf eine Kombination aus modularen KI-Komponenten, dualem Feedback-Loop zur Optimierung von Leistung und Korrektheit sowie automatisierter Verilog-Codegenerierung. So kommen beim Design mehrere Layer zum Einsatz:

• Bottom Layer: Ein Large Processor Chip Model (LPCM), das mit Graphdaten wie ASTs (Abstract Syntax Trees), Datenfluss- und Kontrollflussgraphen arbeitet.

• Middle Layer: Zwei Agents – einer für Hardware-Design, einer für Software – die das LPCM nutzen.

• Top Layer: die konkreten Chipdesign-Anwendungen (z. B. Prozessorentwicklung, Betriebssystemanpassung, Verilog-Codegenerierung).

Viel Potenzial, aber kein Durchbruch

Während das Projekt als technologischer Meilenstein gilt, insbesondere, da es mit seinem Hard- und Software-Ansatz über klassische EDA-Tools hinausgeht, sind die Ergebnisse bislang eher als Machbarkeitsnachweis einzustufen. Die erzeugten Chips liegen mehrere Generationen hinter dem aktuellen Stand der Technik zurück. Die erste CPU (QiMeng-CPU-v1), die innerhalb von fünf Stunden designt wurde, ist vergleichbar mit Intels 486, also einem Chip aus den frühen 1990er-Jahren. Kommerzielle Kriterien wie Zuverlässigkeit, Yield, thermisches Management oder elektromagnetische Verträglichkeit werden laut Paper (noch) nicht erfüllt.

QiMeng ist ein spannender Ansatz und zeigt, dass KI-basierte Automatisierung im Chipdesign mehr sein kann als Symbolik. Doch bis zum praktischen Einsatz in High-End-Halbleitern ist es noch ein weiter Weg. (sb)

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