Sztuczna inteligencja pomogła nagrać ponad 200 żetonów

Podczas niedawnej konferencji poświęconej drugiemu kwartałowi roku podatkowego 2023 firma Synopsys opublikowała interesujące informacje na temat ostatnich posunięć twórców chipów i wykorzystania przez nich sztucznej inteligencji. Jak wynika z wezwania, ponad 200 chipów zostało nagranych za pomocą narzędzia Synopsys DSO.ai do umieszczania i wyznaczania tras (PnR), dzięki czemu jest to sprawdzone komercyjnie narzędzie do projektowania chipów AI. DSO.ai wykorzystuje sztuczną inteligencję do optymalizacji rozmieszczenia i trasowania tranzystorów w chipie, tak aby układ był zwarty i wydajny w odniesieniu do ścisłych ograniczeń czasowych współczesnego chipa. Według Aarta J. de Geusa, dyrektora generalnego Synopsys: „Do końca 2022 r. adopcja, w tym 9 z 10 największych dostawców półprzewodników, posunęła się naprzód z ogromną szybkością dzięki 100 nagraniom reklam opartym na sztucznej inteligencji. Dziś liczba ta wynosi znacznie ponad 200 i nadal rośnie w bardzo szybkim tempie, ponieważ branża szeroko przyjmuje sztuczną inteligencję do projektowania od Synopsys”.

To interesujący fakt, który oznacza, że ​​klienci dostrzegają zalety narzędzi wspieranych przez sztuczną inteligencję, takich jak DSO.ai. Jednak firma nie poprzestaje na tym, a cały zestaw narzędzi przechodzi transformację AI. „Zaprezentowaliśmy pierwszy w branży kompleksowy pakiet EDA oparty na sztucznej inteligencji, sydnopsys.ai” — zauważył dyrektor generalny, dodając, że „Równolegle z postępami drugiej generacji w DSO.ai ogłosiliśmy VSO.ai, co oznacza weryfikację optymalizacja przestrzeni oraz TSO.ai, optymalizacja przestrzeni testowej. Ponadto rozszerzamy sztuczną inteligencję na stos projektowy, aby objąć analogowe projektowanie i produkcję. Partnerami Synopsys w tym zakresie są NVIDIA, TSMC, MediaTek, Renesas i IBM Research, z których wszystkie wykorzystywały narzędzia wspomagane przez sztuczną inteligencję do projektowania chipów. Oczekuje się, że znacznie szersza grupa graczy z branży zaadaptuje te narzędzia, ponieważ koszty projektowania chipów wciąż rosną w miarę zmniejszania liczby węzłów. Z przyszłym kosztem GPU 3 nm szacowanym na 1,5 miliarda dolarów, z czego 40% będzie stanowić oprogramowanie, a Synopsys planuje zmniejszyć ten procent.