Synopsys는 전체 칩 설계 프로세스를 자동화할 수 있다고 말합니다.

수십 년 동안 반도체 칩 설계 세계의 지속적인 혁신을 통해 프로세서는 더 빠르고 효율적이며 생산하기 쉬워졌습니다. 인공 지능(A.I.)은 차세대 혁신의 물결을 주도하고 있으며 칩 설계 프로세스를 완전 자율화하여 수년에서 수개월로 단축하고 있습니다.

구글, 엔비디아 등은 AI가 설계한 특화된 칩을 선보였으며 전자설계자동화(EDA) 기업들은 이미 AI를 활용했다. 칩 설계 속도를 높이기 위해. 소프트웨어 회사인 Synopsys는 AI가 설계한 칩이라는 더 넓은 비전을 가지고 있습니다. 처음부터 끝까지.

일체 포함. 이미 반도체 세계에서 그 영향력을 보여왔고 앞으로는 이전과는 전혀 다른 방식으로 참여할 수 있을 것입니다. 방법은 다음과 같습니다.

충분히 빠르고 충분히 저렴하다

Synopsys는 연례 반도체 컨퍼런스인 Hot Chips에서 전체 칩 설계 프로세스를 처리할 수 있는 DSO.ai 소프트웨어의 확장을 발표했습니다. DSO.ai는 이미 사용 중입니다. 회사는 삼성이랑 비슷해요 그것을 디자인하기 위해 엑시노스 칩 스마트폰 및 기타 스마트 기기용. 그러나 현재는 제한된 설계 문제만 처리합니다. 이제 Synopsys는 처음부터 끝까지 프로세스를 처리할 수 있다고 말합니다.

Synopsys는 이를 "소프트웨어 설계 하드웨어"라고 부릅니다. 이는 칩 설계자가 수년 동안 사용해 온 "소프트웨어 정의 하드웨어"와는 다릅니다. A.I의 수석 이사인 Stelios Diamantidis는 “사양부터 파운드리로 배송하는 최종 구현까지 칩을 가져갈 수 있는 도구가 있습니다.”라고 말했습니다. Synopsys의 솔루션이 말했습니다.

이 프로세스는 새로운 것이 아니며 단지 확장된 것입니다. DSO.ai는 이미 A.I를 사용하여 디자인 프로세스의 레이아웃 부분을 작업하고 있습니다. 전력 및 성능을 위한 최적의 구성 요소 레이아웃을 결정합니다. 최근 구글

비슷한거 공개했는데, A.I를 사용했습니다. 텐서 처리 장치(TPU) 중 하나를 설계합니다. 기본적으로 구글은 일체 포함. 칩 설계를 돕기 위해 A.I를 처리하는 곳입니다. Nvidia는 칩 레이아웃 설계를 돕기 위해 머신러닝에도 투자했습니다.

이러한 발전만으로도 설계 프로세스 속도가 빨라지고 일반적으로 몇 주가 걸리던 작업이 며칠로 단축되며 일반적으로 성능이 향상됩니다. Synopsys는 그 아이디어를 받아들여 확장했습니다. "우리는 정말 개인화될 수 있을 만큼 충분히 빠르고 저렴하게 칩을 설계할 수 있을까요?" Diamantidis가 말했습니다.

시간과 돈은 반도체 설계의 세계를 가로막는 장벽이며, 이 분야에 관심이 있는 신생 기업에게는 장애물이 되어 왔습니다. 이는 프로세서 내부의 칩에만 중요한 것이 아니라 그래픽 카드, 기타 PC 구성 요소뿐만 아니라 수백만 더 스마트 기기, 의료 장비, 자동차 등에 필요한 것입니다.

Synopsys는 주어진 작업에 대해 최상의 보상을 달성하는 방법에 대해 기계를 훈련시키는 강화 학습이라는 모델을 사용합니다. 이 모델은 데이터 세트의 패턴을 식별하거나 결과를 예측하지 않습니다. 오히려 보상 시스템을 통해 많은 양의 데이터를 바탕으로 최적의 경로를 찾는다.

이는 Google이 AI를 교육하는 데 사용한 것과 동일한 모델입니다. 체스와 바둑에서 승리하는 것은 훨씬 더 복잡합니다. Diamantidis는 “당신은 알려진 우주의 원자보다 훨씬 더 많은 헤아릴 수 없는 수의 상태를 보고 있습니다.”라고 말했습니다. DSO.ai 솔루션은 설계 프로세스의 한 지점만 다루며 이미 AI 교육보다 "수조 배 더 복잡"합니다. 체스나 바둑에서.

A.I. 칩 설계를 위해서는 시간을 절약하는 것이 가장 중요합니다. Synopsys는 과거에는 일반적으로 2년이 걸렸던 일이 이제는 3~6개월 안에 완료될 수 있다고 말합니다. 이는 기업이 보다 빠르고 저렴하며 보다 특수한 목적으로 칩을 구축하는 데 도움이 될 것이라고 주장합니다.

Synopsys는 "문자 그대로 전 세계 모든 사람이 칩을 설계하는 데 사용하는" 소프트웨어 포트폴리오를 보유하고 있습니다. 과장된 주장일 수도 있지만, Synopsys가 반도체의 대부분의 부분에 영향을 미치는 것은 사실입니다. 산업. 웹사이트에 따르면 Synospsys 소프트웨어는 전 세계 FinFET 칩 설계의 90%를 담당하고 있으며 이는 회사가 수행하는 작업의 작은 부분일 뿐입니다.

더 빠르고 저렴할 뿐만 아니라, Synopsys는 AI로 설계된 칩이 더 효율적이라고 주장합니다. 언론 브리핑에서 회사는 AI를 사용하여 최대 26%의 전력 절감 효과를 얻었다고 밝혔습니다. 이는 새로운 제조 공정으로 전환하는 것보다 더 큰 이득입니다. Diamantidis는 "사람들이 제조 공정에서 다음 제조 공정으로 이동할 때, 예를 들어 7nm 설계에서 5nm 설계로 이동할 때 그들이 찾고 있는 확장 계수(기껏해야 20%)"라고 말했습니다.

실용적인 측면에서 업계 분석가이자 Cambrian A.I.의 창립자인 Karl Freund는 말합니다. 연구, 이는 더 빠른 혁신으로 이어질 것입니다. Freund는 Digital Trends에 보낸 이메일에서 “향후 몇 년 동안 우리는 결과적으로 더 빠른 혁신 속도와 더 긴 배터리 수명을 갖춘 더 나은 제품을 누릴 것입니다.”라고 썼습니다.

A.I. 파도

Synopsys가 이러한 변화를 주도하고 있지만 AI를 지향하는 유일한 회사는 아닙니다. 미래의 칩 설계를 위해. Synopsys의 경쟁업체인 Cadence에는 엔지니어가 칩 설계 프로세스의 여러 지점을 자동화하는 데 도움이 되는 Cerebrus 도구가 있습니다. 그러나 Synopsys와 업계 분석가들은 이 도구가 여전히 뒤처져 있다고 말합니다. "Synopsys는 이 분야에서 최소 18개월 이상 앞서 있습니다."라고 Cambrian A.I.의 Freund는 말합니다. 연구는 말했다.

Synopsys에 따르면 Google 및 Nvidia와 같은 대기업도 이 분야에 투자했지만 처음부터 끝까지 칩 설계를 처리하는 도구를 제공할 수는 없습니다. AI 부사장인 토마스 앤더슨(Thomas Andersen)은 “자동차를 먼저 만들지 않으면 자율주행차를 실제로 만들 수 없습니다.”라고 말했습니다. 그리고 Synopsys의 기계 학습이 말했습니다.

우리는 아직 AI 설계 칩의 초기 단계에 있습니다. Diamantidis는 채택이 여러 차례에 걸쳐 이루어질 것이라고 생각하며, 그 중 첫 번째는 기업이 기존 설계 작업 흐름을 최적화하는 데 도움이 될 것입니다. 세 번째 물결까지 Synopsys는 "실제로 칩 설계 전문가가 아닌 사람들에게 문을 열어주기를 희망합니다."

지난 몇 년 동안 칩이 약 2년 주기로 더 빠르고 더 효율적이 된다는 무어의 법칙 아이디어에 대한 소문이 돌았습니다. 일체 포함. 무어의 법칙의 새로운 시대를 선도하여 더 많은 기업이 더 빠르고 효율적인 칩을 다른 방법으로는 불가능한 속도로 구축할 수 있도록 지원하고 있는 것 같습니다.

완전히 AI로 설계된 칩의 경우, 여부가 아니라 시기가 문제입니다. 세계 최대의 반도체 회사 중 다수는 이미 AI를 사용하고 있습니다. 다양한 지점에서 디자인 프로세스와 세계 최대 규모의 일부 기술 회사 중 일부는 기술. 처음부터 끝까지 설계를 처리할 수 있는 도구를 사용하면 칩 설계가 혁명을 일으킬 수 있습니다.

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