Мобильный чипсет, созданный по передовому 3-нм техпроцессу, был выполнен практически полностью с помощью искусственного интеллекта, избавив инженеров от рутинных задач.

Источник изображения: Samsung

Samsung анонсировала свой первый мобильный чип, включающий CPU и GPU, созданный по 3-нм техпроцессу с использованием передовых транзисторов с круговым затвором GAAFET (Gate-All-Around Field-Effect Transistor). Однако еще более впечатляющим фактом является здесь то, что весь дизайн и оптимизация этого чипа были выполнены с помощью инструментов электронно-компьютерного проектирования (EDA) на базе искусственного интеллекта, а не инженерами, сообщает Techspot. Инструментарий был предоставлен компанией Synopsys.

Пакет Synopsys.ai включает три ключевых автоматизированных инструмента — DSO.ai для проектирования чипов, VSO.ai для функциональной верификации и TSO.ai для тестирования полупроводниковых изделий. Обрабатывая большие объемы данных при помощи моделей глубокого обучения, эти ИИ-модули автоматизируют и ускоряют этапы разработки, которые изначально требуют очень много времени и ресурсов.

Искусственный интеллект оптимизировал в новом 3-нм чипе Samsung буквально все аспекты, начиная от размещения компонентов на кристалле и трассировки, и заканчивая временной синхронизацией, балансировкой производительности и энергопотребления. По заявлению Synopsys, одно только программное обеспечение Fusion Compiler сэкономило инженерам Samsung недели кропотливого ручного труда.

Результаты не могут не заслуживать внимания. Благодаря оптимизированным ИИ-методам, таким как разбиение проекта, многотактовая синхронизация и отображение соединений, чипсет Samsung на 3-нм техпроцессе продемонстрировал прирост тактовой частоты CPU на 300 МГц в сочетании с 10-% экономией динамической мощности по сравнению с первоначально заданными параметрами.

Это первый сложный проект Samsung на ее новейшем 3-нм техпроцессе с транзисторами с круговым затвором, несмотря на то, что Samsung представила коммерческий GAAFET-техпроцесс первой в индустрии почти два года назад. Но до сих пор он использовался лишь для выпуска относительно простых чипов для майнинга криптовалют.

Стоит отметить, что в анонсе Samsung центральное внимание уделено инновационной технологии проектирования, а не самому полученному продукту. Поэтому компания не указала, о каком конкретно мобильном чипе идёт речь. Ранее утверждалось, что первым мобильным 3-нм чипом компании станет Exynos 2300, однако впоследствии Samsung отказалась от его выпуска.

Благодаря поддержке Synopsys, Samsung наконец сможет выйти на рынок высокопроизводительных 3-нм мобильных чипов. Успешное внедрение технологий проектирования на базе ИИ поможет компании быстрее нарастить производство GAAFET-чипов для будущих флагманских смартфонов, планшетов и ноутбуков линейки Galaxy.

Создатель ПО для разработки чипов и полупроводниковой продукции Synopsys объявил о поглощении компании Ansys, занимающейся созданием ПО для дизайна и проектирования. Сделка, которая оценивается в $35 млрд, будет закрыта в первой половине 2025 года.

Источник изображения: Gerd Altmann / pixabay.com

Synopsys оформит приобретение Ansys из расчёта примерно $390 за акцию: $197 за акцию будут перечислены в денежных средствах, плюс за каждую ценную бумагу Ansys будет передана примерно одна треть акции Ansys. Как ожидается, сделка по поглощению будет закрыта в первой половине 2025 года после одобрения со стороны регулирующих органов и акционеров.

Акционерам Ansys после слияния будут принадлежать 16,5 % активов Synopsys, сообщил генеральный директор последней Сассин Гази (Sassine Ghazi). Сделку профинансируют за счёт привлечения кредита в размере $16 млрд; и ещё $3 млрд, не входящие в акционерный капитал, привлекут из наличных средств Synopsys. По состоянию на 31 октября 2023 в распоряжении компании были денежные средства и их эквиваленты на $1,4 млрд.

В декабре The Wall Street Journal сообщила, что две компании ведут переговоры о слиянии, и это спровоцировало падение акций Synopsys на 12 %, но после официального объявления о поглощении они немного выросли. Бумаги Ansys с декабря потеряли 14 %, а после объявления о покупке прибавили 4 %.

До освоения передового техпроцесса Intel 18A в масштабах серийного производства ещё остаётся пара лет, но компания уже активно упоминает будущих клиентов, которые будут его использовать. На этой неделе компании Intel и Synopsys сообщили, что программные инструментарии последней будут использоваться при разработке клиентами первой изделий, подлежащих выпуску с применением техпроцессов Intel 3 и Intel 18A.

Источник изображения: Forbes

Подобная интеграция позволит клиентам Intel быстрее создавать свои продукты на этапе проектирования, которые она в дальнейшем будет выпускать по перечисленным техпроцессам на своих предприятиях. Делая ставку на развитие контрактного производства, Intel уже давно приводит фирменную экосистему проектирования чипов в соответствие с отраслевыми стандартами, хотя ранее она довольствовалась самобытными решениями, которые были вполне пригодны для внутреннего использования, но создавали некоторые проблемы при попытках кооперации со сторонними разработчиками.

Решения Synopsys для проектирования полупроводниковых компонентов, по мнению отраслевых экспертов, как раз являются тем фактическим стандартом, поддержка которого облегчает взаимодействие с разработчиками по всему миру. Напомним, что на использование передового техпроцесса Intel 18A, который будет освоен к 2025 году, уже заявились оборонные корпорации Boeing и Northrop Grumman, а также шведский производитель телекоммуникационного оборудования Ericsson. Во второй половине текущего десятилетия Intel рассчитывает войти в число крупнейших контрактных производителей полупроводниковых компонентов, поскольку привлечение сторонних клиентов позволяет быстрее окупать растущие капитальные затраты.

Поскольку проектирование микросхем становится все более дорогостоящим и длительным, разработчики и производители микросхем обращаются к искусственному интеллекту, чтобы оптимизировать свои расходы и ускорить вывод продукции на рынок. К настоящему времени разработано более 200 проектов микросхем с помощью программного обеспечения Synopsys DSO.ai для автоматизации электронного проектирования (EDA), и их число быстро растёт.

Источник изображения: Amedac

«К концу 2022 года 9 из 10 крупнейших поставщиков полупроводников стремительно продвинутся вперёд, выпустив 100 коммерческих проектов с использованием ИИ, — заявил Аарт Дж. де Геус (Aart J. de Geus), исполнительный директор Synopsys, на последнем собрании акционеров. — Сегодня их число превышает 200 и продолжает расти очень быстрыми темпами по мере того, как отрасль широко внедряет ИИ для проектирования от Synopsys».

Растущая сложность чипов требует от разработчиков применения новейших техпроцессов, чтобы сделать их конкурентноспособными, поэтому стоимость разработки и производства стремительно растёт. Для создания чипа средней сложности, изготовленного по 7-нм техпроцессу, необходимо около 300 миллионов долларов, причём почти 40 % этой стоимости придётся на программное обеспечение. По данным International Business Strategies (IBS), стоимость разработки продвинутого 5-нм чипа превышает 540 миллионов долларов, включая затраты на программное обеспечение, тогда как цена для аналогичного по сложности 3-нм GPU составит примерно в 1,5 млрд долларов, где на программное обеспечение также уйдёт около 40 %.

В начале этого года компания Synopsys объявила о выпуске полного набора инструментов для проектирования с помощью искусственного интеллекта. «Мы представили первый в отрасли полный стек EDA-пакета, управляемого искусственным интеллектом, sydnopsys.ai. Кроме того, мы распространяем ИИ на весь стек проектирования, включая проектирование и производство аналоговых устройств» — сказал де Геус. Практически все крупные чипмейкеры сейчас используют инструменты EDA с поддержкой ИИ, хотя не все готовы подтвердить это.

«Среди партнёров по анонсу — NVIDIA, TSMC, MediaTek, Renesas и IBM Research. Все они представили потрясающие примеры использования Synopsys.ai для достижения прорывных результатов», — добавил де Геус.

Компания Synopsys, разработчик программного обеспечения для проектирования микросхем, объявила о выпуске расширенного набора инструментов на базе искусственного интеллекта для помощи в проектировании, верификации и тестировании современных компьютерных чипов. Девять из десяти крупнейших мировых полупроводниковых компаний уже внедрили пакет и отметили значительную экономию времени и средств.

Источник изображения: Synopsys

Пакет Synopsys.ai позволяет инженерам-проектировщикам получать помощь от ИИ на всех этапах процесса проектирования микросхем — от архитектуры системы до проектирования и производства. Чипы и особенно решения для искусственного интеллекта и машинного обучения становятся всё сложнее, а выпускать и совершенствовать их нужно чаще и без задержек. Человек со всем своим опытом уже не может охватить весь круг задач, и пришло время передавать часть работы в руки роботам.

Поскольку Synopsys является пионером и лидером в области машинного проектирования микросхем, она никак не могла пройти мимо тенденции добавлять элементы ИИ в программы проектирования. Очевидно, что этот процесс только набирает силу и всё самое интересное ещё впереди, когда человек будет в устной форме ставить перед компьютером задачу, а тот к утру выдаст готовый результат вместе с чашечкой кофе.

«Технологии ИИ, известные как машинное обучение и обучение с подкреплением, могут взять на себя такие повторяющиеся задачи, как исследование пространства проектирования, анализ покрытия и регрессии при верификации, а также генерацию тестовых программ, — сказал Арвинд Нараянан (Arvind Narayanan), старший директор по управлению линейкой продуктов Synopsys EDA Group. — Это освобождает значительное количество времени для инженерных групп, позволяя этим специалистам сосредоточиться на более сложных задачах, таких как дифференциация их продукции и быстрое создание новых функций или производных конструкций».

Пакет программ Synopsys.ai состоит из трёх основных компонентов: DSO.ai для автоматического исследования пространства проектирования, которое представляет собой процесс оптимизации питания, производительности и площади чипов; VSO.ai для помощи инженерам по верификации в более быстром достижении целей по закрытию покрытия и нахождению ошибок в проектах; и TSO.ai, который помогает автоматизировать процесс тестирования кремния, искать дефекты, рассчитывать количество шаблонов и время выполнения нового дизайна чипа с помощью инструментов автоматической генерации тестовых шаблонов.

По словам уже внедривших пакет Synopsys.ai производителей чипов, отмечено 10-кратное повышение производительности при верификации и значительно уменьшение затрат на тестирование кремния. Это позволило сократить время разработки продукции на несколько недель, а также снизить расходы.

Проектирование микросхем — сложная и кропотливая работа. ИИ оказался способен помочь создавать новые чипы для центров обработки данных, смартфонов и устройств интернета вещей (IoT). Компания Synopsys, занимающаяся созданием ПО для разработки электроники и микросхем, объявила, что её инструмент DSO.ai уже успешно помог в разработке сотни чипов, и ожидает, что тенденция к росту продолжится.

Источник изображения: pexels.com

ИИ-инструмент от Synopsys позволил таким компаниям, как STMicroelectronics и SK hynix ускорить разработку полупроводников в условиях растущей конкуренции. За последние несколько лет спрос на новые чипы увеличился, а стоимость разработки резко возросла. Такие инструменты, как DSO.ai, предназначены как раз для снижения стоимости проектирования путём выполнения рутинной работы по оптимизации расположения компонентов чипа вместо инженеров-людей.

Сотня разработанных проектов чипов после обработки ИИ показала снижение энергопотребления до 25 % при трёхкратном увеличении производительности труда инженеров. SK hynix сообщает, что использование DSO.ai позволило уменьшить площадь ячейки памяти на 15 % и сократить общий размер кристалла на 5 %. DSO.ai особенно полезен при разработке макетов для решений из нескольких кристаллов, которая требует большого количества рутинной работы.

Synopsys утверждает, что DSO.ai не отнимает ничьих рабочих мест (пока), зато может автоматизировать утомительную, повторяющуюся работу, отнимающую инженерное время, позволяя людям направить силы на настоящие инновации и новые проекты. Например, проектирование микросхем при помощи ИИ может позволить компаниям, не имеющим большого штата инженеров, разрабатывать более продвинутые чипы. Тем не менее, ни одна технология, автоматизирующая работу, которую раньше выполняли люди, не привела к созданию большего количества рабочих мест для людей.

Источник изображения: pexels.com

Со всеми последними инновациями в области искусственного интеллекта кардинально меняется процесс создания. ChatGPT от OpenAI, встроенный теперь в продукты Microsoft, может писать истории, создавать компьютерный код и отвечать на поисковые запросы на естественном языке. Между тем, Dall-E от OpenAI побеждает творцов-людей в художественных конкурсах. ИИ также используется в играх и 3D-технологиях, например, повышение частоты кадров DLSS от NVIDIA. ИИ больше не является абстрактной идеей — всё чаще плоды труда ИИ встречаются в повседневной жизни. Пока что это хорошо. Что будет дальше?