Narzędzie AI Synopsys pomogło zaprojektować ponad 100 układów scalonych

Rozwiązanie AI firmy Synopsys dla projektowania półprzewodników osiągnęło punkt milowy w postaci 100 komercyjnych chipów wypuszczonych do produkcji.

Firma poinformowała w komunikacie prasowym, że klienci tacy jak STMicroelectronics i SK hynix mogli liczyć na nawet 3-krotny wzrost produktywności, otrzymując układy o nawet 25% mniejszemu zapotrzebowaniu na energię elektryczną i znacznej redukcji rozmiaru matrycy dzięki Synopsys DSO.ai (Design Space Optimization AI).

Żeby było jasne, AI nie odbiera pracy projektantom układów scalonych: Synopsys woli mówić, że dzięki jej oprogramowaniu ludzcy projektanci układów scalonych i inżynierowie sprzętu są uwolnieni od pracy iteracyjnej, a dzięki augmentacji AI mogą zamiast tego pracować nad innowacjami. „Dzięki skróconym cyklom projektowania i weryfikacji oraz wysiłkowi, zespoły projektowe mogą poświęcić więcej czasu na innowacje w zakresie swoich kluczowych pomysłów” – twierdzi Synopsys. Ma ona nadzieję, że niedobór talentów inżynierskich może być przynajmniej w pewnym stopniu złagodzony przez AI.

Kamień milowy osiągnięty przez Synopsys pokazuje, że wykorzystanie AI w automatyzacji projektowania elektronicznego szybko staje się głównym nurtem. Co więcej, ta AI może być szczególnie przydatna dla sektorów przemysłowych, które coraz częściej chcą wejść w biznes projektowania układów scalonych – na przykład producentów samochodów. Co więc dokładnie robi Synopsys DSO.ai? Główna wskazówka znajduje się w akronimie: Design Space Optimization – by AI. Narzędzie zajmuje się planowaniem przestrzennym dla nowego układu (lub jego iteracji). Synopsys twierdzi, że DSO.ai świetnie nadaje się do modnych projektów krzemowych typu multi-die, których planowanie wiązałoby się z dużą ilością powtarzalnych zadań dla człowieka.

Aby wykonać swoje zadanie, oprogramowanie AI optymalizuje moc, wydajność i obszar (PPA) dla dowolnej przestrzeni projektowej układu scalonego. Praca nad PPA jest sprawdzoną drogą do robienia lepszych wyników przy mniejszej ilości zasobów i była bardzo popularnym celem optymalizacji w ostatnich latach z niedoborami kluczowych materiałów z powodu kryptowalut i pandemii.

Synopsys już teraz przygląda się poszerzeniu zastosowania AI w innych procesach projektowania i weryfikacji układów scalonych. Wygląda na to, że możemy być świadkami przełomowego momentu w projektowaniu układów scalonych opartych na AI, a interesujące jest to, że wiadomości te pojawiają się w momencie, gdy konsumenckie AI od Google, Microsoftu i OpenAI również trafiają na pierwsze strony gazet.