Один из самых интригующих аспектов тенденции генеративного ИИ заключается в том, на сколько разных и неожиданных отраслей эта технология уже начинает оказывать влияние. Вычислительное программное обеспечение и компания Cadence Design Systems, признанная в отрасли EDA, намеревается продвинуть эту концепцию еще дальше, как было продемонстрировано на мероприятии CadenceLive, а именно как она привносит аспекты генеративного ИИ в новые версии своих инструментов проектирования полупроводниковых микросхем и печатных плат.
Последняя версия Virtuoso Studio от Cadence предоставляет новые возможности для аналоговых, радиочастотных и нестандартных кремниевых конструкций, которые используют принципы генеративного искусственного интеллекта. Среди других усовершенствований Virtuoso Studio включает в себя возможность переноса существующих конструкций микросхем и интеллектуальной собственности с одного поколения производственного процесса полупроводников на другое с помощью обученных алгоритмов искусственного интеллекта.
Большой процент конструкций микросхем является итеративным и часто повторно использует существующие функциональные блоки в нескольких поколениях. Компании-производители чипов по-прежнему могут предлагать улучшения производительности, когда они делают это, переходя на меньший узел производственного процесса, например, с 5 нм до 3 нм.
Знаменитая стратегия Intel «тик-так» заключалась в разработке нового чипа для одного поколения, а затем в сокращении его до нового техпроцесса для следующего поколения. Задача адаптации конструкции одного технологического узла к меньшему (или, возможно, от одного завода по производству микросхем к другому производственному процессу на другом заводе) часто является длительной и трудной задачей.
Функция «Генеративный ИИ для миграции дизайна» в Virtuoso Studio предназначена для упрощения и ускорения этого процесса за счет автоматического выполнения большей части работы с использованием имеющихся знаний и существующих проектов за 30-летнюю историю компании.
Аналогичным образом, недавно обновленный инструмент Allegro X AI от Cadence утверждает, что предлагает десятикратное сокращение времени, необходимого для оптимизации печатной платы или конструкции системы с помощью генеративных функций на основе AI. Обычно утомительную и ручную задачу размещения и разводки компонентов на плате можно автоматизировать с помощью новых функций, интегрированных в Allegro X AI. Новые функции оптимизируют расположение компонентов на печатной плате и заливку металла для межсоединений и разводку между ними, при этом анализируя и обеспечивая целостность сигнальных и силовых соединений.
Оба этих обновленных приложения предлагают другой подход к генеративному ИИ, чем то, что мы видели в таких инструментах, как ChatGPT и других инструментах на основе LLM. В некотором смысле, они являются расширением большой базы функций на базе ИИ, которые уже много лет просачиваются во все виды приложений и облачных сервисов, но, честно говоря, не привлекали к себе особого внимания.
Что интересно в этих новых предложениях Cadence, так это то, что количество времени, которое они теоретически могут сэкономить, больше соответствует тому, что ChatGPT может сделать для некоторых задач. По общему признанию, экономия времени является относительно произвольной и субъективной метрикой, но ключевой частью привлекательности инструментов генеративного ИИ является впечатляющее повышение эффективности и производительности, которое они потенциально могут обеспечить.
Еще один важный аспект этих типов генеративных инструментов ИИ заключается в том, что интеллект и обучение, используемые для их работы, основаны на обучении значительно меньшего, но гораздо более узкоспециализированного набора данных.
Конструкции микросхем и плат являются одними из самых ценных и высокозащищенных доступных объектов интеллектуальной собственности, поэтому маловероятно, что несколько производителей микросхем будут «вносить свой вклад» в набор обучающих данных, от которого теоретически могут извлечь выгоду другие компании. Опять же, в этом случае Cadence может использовать собственные шаблоны компании и другую интеллектуальную собственность для создания набора данных, обеспечивающего эти функции. Это хороший (и ранний) пример специализированных моделей, которые, вероятно, будут разработаны для самых разных приложений в течение следующих нескольких лет (или недель, если в последнее время происходят инновации в области генеративного ИИ!)
Хотя быстрый рост интереса к технологиям генеративного ИИ может также привести к сверхбыстрому прыжку в пропасть проблем и разочарованию в них, нет никаких сомнений в том, что мы находимся на пороге очень захватывающей эры не только в дизайне микросхем, но и техники и общества в целом.
Один из самых интригующих аспектов тенденции генеративного ИИ заключается в том, на сколько разных и неожиданных отраслей эта технология уже начинает оказывать влияние. Вычислительное программное обеспечение и компания Cadence Design Systems, признанная в отрасли EDA, намеревается продвинуть эту концепцию еще дальше, как было продемонстрировано на мероприятии CadenceLive, а именно как она привносит аспекты генеративного ИИ в новые версии своих инструментов проектирования полупроводниковых микросхем и печатных плат.
Последняя версия Virtuoso Studio от Cadence предоставляет новые возможности для аналоговых, радиочастотных и нестандартных кремниевых конструкций, которые используют принципы генеративного искусственного интеллекта. Среди других усовершенствований Virtuoso Studio включает в себя возможность переноса существующих конструкций микросхем и интеллектуальной собственности с одного поколения производственного процесса полупроводников на другое с помощью обученных алгоритмов искусственного интеллекта.
Большой процент конструкций микросхем является итеративным и часто повторно использует существующие функциональные блоки в нескольких поколениях. Компании-производители чипов по-прежнему могут предлагать улучшения производительности, когда они делают это, переходя на меньший узел производственного процесса, например, с 5 нм до 3 нм.
Знаменитая стратегия Intel «тик-так» заключалась в разработке нового чипа для одного поколения, а затем в сокращении его до нового техпроцесса для следующего поколения. Задача адаптации конструкции одного технологического узла к меньшему (или, возможно, от одного завода по производству микросхем к другому производственному процессу на другом заводе) часто является длительной и трудной задачей.
Функция «Генеративный ИИ для миграции дизайна» в Virtuoso Studio предназначена для упрощения и ускорения этого процесса за счет автоматического выполнения большей части работы с использованием имеющихся знаний и существующих проектов за 30-летнюю историю компании.
Аналогичным образом, недавно обновленный инструмент Allegro X AI от Cadence утверждает, что предлагает десятикратное сокращение времени, необходимого для оптимизации печатной платы или конструкции системы с помощью генеративных функций на основе AI. Обычно утомительную и ручную задачу размещения и разводки компонентов на плате можно автоматизировать с помощью новых функций, интегрированных в Allegro X AI. Новые функции оптимизируют расположение компонентов на печатной плате и заливку металла для межсоединений и разводку между ними, при этом анализируя и обеспечивая целостность сигнальных и силовых соединений.
Оба этих обновленных приложения предлагают другой подход к генеративному ИИ, чем то, что мы видели в таких инструментах, как ChatGPT и других инструментах на основе LLM. В некотором смысле, они являются расширением большой базы функций на базе ИИ, которые уже много лет просачиваются во все виды приложений и облачных сервисов, но, честно говоря, не привлекали к себе особого внимания.
Что интересно в этих новых предложениях Cadence, так это то, что количество времени, которое они теоретически могут сэкономить, больше соответствует тому, что ChatGPT может сделать для некоторых задач. По общему признанию, экономия времени является относительно произвольной и субъективной метрикой, но ключевой частью привлекательности инструментов генеративного ИИ является впечатляющее повышение эффективности и производительности, которое они потенциально могут обеспечить.
Еще один важный аспект этих типов генеративных инструментов ИИ заключается в том, что интеллект и обучение, используемые для их работы, основаны на обучении значительно меньшего, но гораздо более узкоспециализированного набора данных.
Конструкции микросхем и плат являются одними из самых ценных и высокозащищенных доступных объектов интеллектуальной собственности, поэтому маловероятно, что несколько производителей микросхем будут «вносить свой вклад» в набор обучающих данных, от которого теоретически могут извлечь выгоду другие компании. Опять же, в этом случае Cadence может использовать собственные шаблоны компании и другую интеллектуальную собственность для создания набора данных, обеспечивающего эти функции. Это хороший (и ранний) пример специализированных моделей, которые, вероятно, будут разработаны для самых разных приложений в течение следующих нескольких лет (или недель, если в последнее время происходят инновации в области генеративного ИИ!)
Хотя быстрый рост интереса к технологиям генеративного ИИ может также привести к сверхбыстрому прыжку в пропасть проблем и разочарованию в них, нет никаких сомнений в том, что мы находимся на пороге очень захватывающей эры не только в дизайне микросхем, но и техники и общества в целом.
