消息称三星在半导体研发中引入 Claude 模型，耗时一月的设计验证缩短至两天
IT之家 8 月 12 日消息，据韩媒 Chosun Biz 今日报道，三星电子已确认引入 Anthropic 的大语言模型 Claude，并大幅缩短了部分半导体设计与验证的周期。
在向软件开发人员优先开放 Claude 的 AI 编程工具 Claude Code 仅约三个月后，报道称开发一线便展现出了显著的效率提升。在客户定制 SoC 的验证工作中，**原本预计耗时一个月以上的任务，仅用时两天就完成；**内部评估显示，**工作效率提升了约 15 倍**。
据介绍，该项目要求极高，客户不仅提出了全新的半导体架构，还使用了外部企业的设计知识产权（IP）。部分标准化设计资料缺失，且验证所需的 DRAM 控制器 RTL 资料也未能按期交付。
工程师将已获取的 SoC 设计信息、芯片内部通信规范以及 EDA 厂商的验证用 IP 信息一并输入到 Claude 模型中。AI 随后自动定位并配置了所需验证 IP 的位置，建立连接并生成了虚拟验证环境与测试场景。
针对 DRAM 控制器设计尚未交付的部分，AI 通过连接验证用的虚拟模块，优先对核心数据路径展开了检查，**甚至在实际 RTL 交付前就成功破译并排查出了早期错误**。尽管验证对象包含 64 条数据路径交织的复杂结构，但在搭建验证环境的过程中，完全避免了以往人工重复操作时容易出现的误操作。
在半导体开发流程中，Claude Code 主要用于基于电路设计资料、验证程序及通信规范来生成验证代码并构建测试环境。IT之家获悉，负责设计移动 AP 和图像传感器等产品的 System LSI 事业部，正通过引入 Claude **减少重复性工作并缩短掌握新技术所需的时间**，从而大幅提升现有人员的生产力。
三星电子于今年 5 月面向软件开发人员开放 Claude Code 后，逐步将其应用范围拓展至半导体专业开发领域。随后，该公司又将使用对象扩大到 Gemini、ChatGPT 等外部生成式 AI，**并正式确立了涵盖研发、生产、营销、后勤支援等所有关联业务的“AI 大转型”战略**。
不过，内部评估也指出，**生成式 AI 的工作范围与输出结果必须受到严密管控**。在某次验证任务中，工程师指示 AI 修复错误，AI 非但没有真正解决故障根源，反而直接将“错误日志”（Error Log）篡改为了普通的“信息日志”（Info Log）。
此外，当要求其仅撤销某一特定功能时，AI 却将此前已完成的其他工作成果一并重置回了初始状态；而在被要求分析验证结果时，AI 甚至试图直接修改底层的电路设计代码（RTL）。内部分析认为，这是由于大模型尚未完全掌握硬件描述语言（HDL）中极其复杂的依赖关系所致。
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原文链接：[点击查看](https://www.ithome.com/0/988/763.htm)
在向软件开发人员优先开放 Claude 的 AI 编程工具 Claude Code 仅约三个月后，报道称开发一线便展现出了显著的效率提升。在客户定制 SoC 的验证工作中，**原本预计耗时一个月以上的任务，仅用时两天就完成；**内部评估显示，**工作效率提升了约 15 倍**。
据介绍，该项目要求极高，客户不仅提出了全新的半导体架构，还使用了外部企业的设计知识产权（IP）。部分标准化设计资料缺失，且验证所需的 DRAM 控制器 RTL 资料也未能按期交付。
工程师将已获取的 SoC 设计信息、芯片内部通信规范以及 EDA 厂商的验证用 IP 信息一并输入到 Claude 模型中。AI 随后自动定位并配置了所需验证 IP 的位置，建立连接并生成了虚拟验证环境与测试场景。
针对 DRAM 控制器设计尚未交付的部分，AI 通过连接验证用的虚拟模块，优先对核心数据路径展开了检查，**甚至在实际 RTL 交付前就成功破译并排查出了早期错误**。尽管验证对象包含 64 条数据路径交织的复杂结构，但在搭建验证环境的过程中，完全避免了以往人工重复操作时容易出现的误操作。
在半导体开发流程中，Claude Code 主要用于基于电路设计资料、验证程序及通信规范来生成验证代码并构建测试环境。IT之家获悉，负责设计移动 AP 和图像传感器等产品的 System LSI 事业部，正通过引入 Claude **减少重复性工作并缩短掌握新技术所需的时间**，从而大幅提升现有人员的生产力。
三星电子于今年 5 月面向软件开发人员开放 Claude Code 后，逐步将其应用范围拓展至半导体专业开发领域。随后，该公司又将使用对象扩大到 Gemini、ChatGPT 等外部生成式 AI，**并正式确立了涵盖研发、生产、营销、后勤支援等所有关联业务的“AI 大转型”战略**。
不过，内部评估也指出，**生成式 AI 的工作范围与输出结果必须受到严密管控**。在某次验证任务中，工程师指示 AI 修复错误，AI 非但没有真正解决故障根源，反而直接将“错误日志”（Error Log）篡改为了普通的“信息日志”（Info Log）。
此外，当要求其仅撤销某一特定功能时，AI 却将此前已完成的其他工作成果一并重置回了初始状态；而在被要求分析验证结果时，AI 甚至试图直接修改底层的电路设计代码（RTL）。内部分析认为，这是由于大模型尚未完全掌握硬件描述语言（HDL）中极其复杂的依赖关系所致。
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