Что вы узнаете:
- Как искусственный интеллект влияет на разработку чипов.
- Как EDA на основе искусственного интеллекта используется в автоматизации.
Искусственный интеллект стимулирует инновации во всех отраслях, увеличивая спрос на чипы с экспоненциально более высокой производительностью и энергоэффективностью в полупроводниковой промышленности. Неудивительно, что индустрия микросхем обратилась к искусственному интеллекту для удовлетворения этих потребностей. Используя ИИ для автоматизации утомительных задач на протяжении всего процесса проектирования и разработки чипов, а также для повышения творческих способностей человека и принятия решений, ИИ теперь обеспечивает новые инновации в проектировании чипов, которые были невообразимы всего несколько лет назад.
В этой статье мы рассмотрим, как разработчики чипов инновационным образом используют ИИ. Эти решения предполагают ускорение разработки чипов, несмотря на растущую сложность, проектирование для конкретных случаев использования, таких как высокопроизводительные вычисления и автомобилестроение, а также решение растущей нехватки кадров в области разработки полупроводников.
Ускорение разработки полупроводников с помощью проектирования с помощью искусственного интеллекта
Инструменты искусственного интеллекта особенно эффективны в повторяющихся областях, таких как выявление ошибок и поиск закономерностей в больших объемах данных, а также в областях, где сложные пространства поиска и варианты выбора превышают аналитические возможности человека, такие как оптимизация мощности, производительности и области (PPA). .
Инструменты на базе искусственного интеллекта могут выявлять ошибки и предлагать улучшения, которые дизайнеры-люди могут упустить, что имеет решающее значение в быстро развивающейся отрасли, где точность и скорость имеют решающее значение. Кроме того, реализуя Обучение с подкреплением: эти инструменты совершенствуются с каждой итерацией, совершенствуя свои алгоритмы и усиливая свое воздействие с помощью большего количества проектов посредством непрерывного обучения.
Сегодня искусственный интеллект используется во всем стеке EDA, включая улучшение аналогового проектирования, а также автоматизацию и улучшение процессов проверки и тестирования. Встроенные возможности анализа данных Объединяйте и используйте обширные данные, полученные в ходе рабочих процессов проектирования, тестирования и производства микросхем с поддержкой искусственного интеллекта, чтобы способствовать более разумному принятию решений и дальнейшему повышению качества чипов, производительности и пропускной способности.
Использование ИИ для систем с триллионом транзисторов
Передовые требования к кремнию в таких отраслях, как высокопроизводительные вычисления и автомобилестроение, ускоряют переход к многомиллиардным транзисторным системам, состоящим из модульных конструкций на основе микросхем, с которыми традиционные методы проектирования не могут справиться. Здесь доступны возможности 3D-проектирования на основе искусственного интеллекта для анализа ключевых факторов, таких как распределение мощности и планирование межсетевых соединений для ускорителей, гарантируя, что окончательный проект будет соответствовать конкретным потребностям приложения.
Кроме того, интеллектуальная собственность полупроводников играет решающую роль в развитии архитектур проектирования микросхем: она обеспечивает высокую скорость межсоединения и безопасную, точную и быструю передачу данных на микросхемах и между системами на кристалле. Использование проверенной, совместимой и соответствующей стандартам интеллектуальной собственности на кремнии ускоряет разработку чипов за счет снижения рисков интеграции для производства. Это также помогает гарантировать, что полученные чипы будут работать должным образом и не будут создавать узкие места в данных.
По мере того, как отрасль движется к более модульным конструкциям на основе микросхем, оптимизация 3D-проектирования с помощью искусственного интеллекта и соответствующая стандартам интеллектуальная собственность становятся все более важными для успеха полупроводников.
Устранение дефицита рабочей силы в секторе полупроводниковой техники с помощью ИИ
В основе инноваций в полупроводниковой промышленности лежит высококвалифицированная и техническая рабочая сила. Поскольку к концу десятилетия отрасль быстро приближается к прогнозируемой отметке в миллиард долларов, опасения по поводу масштабирования глобальной инженерной рабочей силы для удовлетворения этих потребностей и новых возможностей становятся все более и более актуальными.
Надвигающаяся нехватка специалистов в области полупроводников угрожает технологическим инновациям во всех отраслях. К 2030 году понадобится еще один миллион работников, прошедших обучение в области полупроводников по некоторым прогнозам (Deloitte, 2023). В этом контексте ИИ также представляется важным решением.
Последние достижения в области генеративного искусственного интеллекта на основе LLM для проектирования микросхем включают функции совместной работы. Например, экспертное руководство по инструментам и создание мультимедиа помогают инженерам на протяжении всего процесса EDA: от цифрового, аналогового и 3D-проектирования до проверки и тестирования. Использование помощника второго пилота, работающего круглосуточно и без выходных, меняет правила игры для разработчиков микросхем, позволяя им повысить производительность, развить навыки и получить критическую поддержку для решения своих вопросов и решения проблем, когда они в них нуждаются.
Переосмысление полупроводниковой промышленности с помощью ИИ
Проектирование на основе искусственного интеллекта трансформирует полупроводниковую промышленность, автоматизируя процессы, повышая эффективность и стимулируя изобретательность для решения все более сложных задач. И темпы инноваций не собираются останавливаться. Если мы сможем вырастить нашу талантливую рабочую силу, нет никакой гарантии, что автономные команды разработчиков раздвинут границы того, что, по нашему мнению, возможно с использованием ИИ.
.jpg)
