Chip Design atinge punctul de crossover AI
De ce contează: Oricât de puternică ar fi AI, multe industrii încă se străduiesc să găsească aplicații clare care fac o diferență demonstrabilă măsurabilă. Din fericire, nu este cazul când vine vorba de software -ul de proiectare a cipului. De fapt, de la introducerea lor în urmă cu doar câțiva ani, caracteristicile alimentate de AI au devenit un element principal al instrumentelor EDA (Electronic Design Automation) de la companii precum Cadence și Synopsys.
Proiectanții de siliciu au descoperit rapid că multe dintre sarcinile complexe, dar adesea obositoare implicate în procesul lor – în special „munca mormăită” – ar putea fi automatizate sau simplificate dramatic de algoritmi AI inteligenți. De la aspectul automat al anumitor blocuri IP până la o eficiență îmbunătățită în interconectările de bloc IP, aceste caracteristici AI ajută la accelerarea părților mai puțin creative (dar încă critice) ale fluxului de lucru, permițând proiectanților să se concentreze mai mult pe aspectele interesante și inovatoare ale dezvoltării cipului.
În plus, instrumentele alimentate de AI pot determina îmbunătățiri impresionante ale performanței cipului și eficienței energetice. În caz de caz, vânzătorii precum Cadence au indicat îmbunătățiri de performanță de până la 60% la blocuri specifice în cadrul unui cip din cauza îmbunătățirilor AI.
Proiectanții de siliciu au descoperit rapid că multe dintre sarcinile complexe, dar adesea obositoare implicate în procesul lor – în special „munca mormăită” – ar putea fi automatizate sau simplificate dramatic de algoritmi AI inteligenți.
Îmbunătățirile de putere de până la 38% au fost, de asemenea, posibile datorită acestor instrumente. Pe parcurs, inginerii de siliciu au descoperit, de asemenea, că caracteristicile alimentate de AI ar putea reduce timpul necesar pentru a finaliza un design de cip-în unele cazuri, până la 10 × mai rapid.
Pe scurt, aceste programe EDA, bazate pe AI, oferă tipul de scenariu ideal de îmbunătățire a AI-ului de productivitate crescută și de muncă mai antrenantă pe care o caută multe organizații.
Nu este surprinzător, acest lucru a dus, de asemenea, la o creștere semnificativă a utilizării capacităților alimentate de AI în instrumentele moderne de proiectare a cipurilor. De fapt, pe baza datelor publice privind numărul de bandă de proiectare a cipurilor dezvăluite de companii majore precum Cadence și Synopsys, precum și estimările lor de adoptare a caracteristicilor AI, industria traversează acum un prag critic.
Mai exact, puțin peste 50% din proiectele avansate de siliciu (cele construite cu tehnologii de proces de 28 nm și mai mici) sunt acum considerate a fi asistate de AI. Privind în viitor, este ușor să prezicem că acest procent va continua să crească semnificativ în următorii câțiva ani.
Având în vedere că au existat zero casete asistate de AI în urmă cu doar patru ani, acesta este un progres impresionant. Mai important, este un excelent exemplu despre modul în care aplicațiile aplicate ale tehnologiei AI pot avea un impact profund asupra evoluției unei afaceri. Faptul că se întâmplă să se afle în industria cipurilor (și, în mod corespunzător, implică probabil un procent semnificativ de cipuri care sunt concepute pentru a accelera calculul AI!), Face ca momentul să fie și mai relevant și mai consecvent.
Conform Cadence, aceste caracteristici AI pot reduce timpii de proiectare a cipurilor cu o lună, ceea ce reprezintă un impact pozitiv semnificativ. În plus, după cum am menționat anterior, este un beneficiu care poate fi legat direct de caracteristicile AI – aproximativ un exemplu concret al beneficiilor tehnologiei așa cum ați putea dori vreodată.
Îmbunătățirile puterii și performanței fac singure îmbunătățirile activate de AI incredibil de valoroase. Cu toate acestea, aruncați eficiența crescută a muncii pe care inginerii de siliciu o pot obține cu aceste instrumente, iar povestea devine mult mai puternică.
Este ușor de observat de ce atât de mulți oameni din lumea designului semiconductorului – inclusiv lideri din industrie precum Nvidia, AMD, Qualcomm, MediaTek, Samsung Semiconductor, Marvell și Broadcom – sunt atât de încântați de posibilitățile pentru AI în instrumentele de creare a produselor (precum și pentru acceleratoarele AI pe care urmează să le proiecteze cu aceste instrumente!).
Momentul punctului de crossover se leagă foarte bine cu o serie de alte evoluții din industria semiconductorilor. Mai ales, ultimii ani au înregistrat o creștere mare a tipului și a numărului de companii care lucrează la proiecte avansate de cipuri.
De la furnizori de cloud computing, precum Google, Microsoft și Amazon, AWS, până la producători de dispozitive precum Apple, Samsung și multe altele, există multe organizații care urmăresc ruta personalizată de siliciu ca mijloc critic de diferențiere. Cu toate acestea, numărul de designeri de cipuri calificați din lume este încă relativ limitat, astfel încât a avea instrumente AI mai avansate, care pot permite chiar și designerilor de juniori sau alți cu experiență limitată să își asume sarcini mai sofisticate de dispunere a cipurilor, este important să mențină în mod critic industria semiconductorilor avansând.
Chiar și pentru jucătorii cu semiconductor de lungă durată, aceste îmbunătățiri creează noi posibilități, inclusiv capacitatea de a crea mai multe proiecte, de a construi opțiuni mai personalizate și de a rula mai multe proiecte în paralel. Crearea de modele mai personalizate, în special, este un lucru pe care mulți din industria cipurilor (și clienții lor care cumpără cipuri) l-au dorit de foarte mult timp, cu toate acestea realitățile practice ale acestuia cu instrumentele tradiționale de proiectare au împiedicat să devină posibile. Dar acum toate aceste capacități se pot traduce în oportunități de a se baza pe creșterea rapidă pe care a văzut -o industria semiconductorilor în ultimii ani.
Un alt punct important este că, pe măsură ce proiectele semiconductorilor se deplasează în noduri de proces mai mici și mai mici, iar numărul de tranzistoare pe cip continuă să se extindă, caracteristicile de proiectare a cipurilor AI evoluează rapid de la o notă la o necesitate. Numărul de factori, permutări și conexiuni cu care se confruntă proiectanții de cipuri crește rapid, iar munca pentru a crea aceste noi cipuri sofisticate necesită inteligența îmbunătățită pe care o poate permite un instrument bine proiectat.
Deși este adevărat că viteza adoptării AI și amploarea influenței sale nu au fost la fel de rapide sau de profundă ca mulți așteptați în anumite industrii, de asemenea, devine foarte clar că în aplicațiile vizate, se dovedește a fi și mai impactant decât au sperat mulți.
Odată cu trecerea la proiectele de cipuri îmbunătățite de AI-uri care trece peste această importantă barieră de 50%, este evident că instrumentele EDA sunt beneficiari indiscuționați ai acestor progrese. Din perspectiva industriei semiconductorilor, este clar, de asemenea, că intrăm într -o nouă eră interesantă AI.
Bob O’Donnell este fondatorul și analistul șef al Technisy Research, LLC O firmă de consultanță tehnologică care oferă servicii de consultanță strategică și cercetare de piață industriei tehnologice și comunității financiare profesionale. Îl poți urma pe x @bobodtech
