Les circuits intégrés modernes sont extrêmement compliqués. Une puce d'ordinateur de bureau moyenne, en 2015, compte plus d'un milliard de transistors. Les règles pour ce qui peut et ne peut pas être fabriqué sont également extrêmement complexes. Commun IC les processus de 2015 ont plus de 500 règles. De plus, comme le processus de fabrication lui-même n'est pas complètement prévisible, les concepteurs doivent tenir compte de sa nature statistique. La complexité de la conception de circuits intégrés modernes, ainsi que la pression du marché pour produire des conceptions rapidement, ont conduit à l'utilisation intensive d'outils de conception automatisés dans le processus de conception de circuits intégrés. En bref, la conception d'un circuit intégré à l'aide du logiciel EDA est la conception, le test et la vérification des instructions que le circuit intégré doit exécuter.
Cadence Design Systems, Inc a annoncé la livraison de Cadence Cerebrus Intelligent Chip Explorer, un nouvel outil basé sur l'apprentissage automatique (ML) qui automatise et met à l'échelle la conception de puces numériques, permettant aux clients d'atteindre efficacement des objectifs de conception de puces exigeants. La combinaison de Cerebrus et du flux d'approbation Cadence RTL offre aux concepteurs de puces avancés, aux équipes de CAO et aux développeurs IP la possibilité d'améliorer la productivité de l'ingénierie jusqu'à 10 fois par rapport à une approche manuelle tout en réalisant jusqu'à 20 % de puissance, de performances et de surface en plus. (PPA).
Avec l'ajout de Cerebrus au portefeuille de produits numériques plus large, Cadence offre le flux numérique complet compatible ML le plus avancé du secteur, de la synthèse à la mise en œuvre et à l'approbation. Le nouvel outil est compatible avec le cloud sur Amazon Web Services (AWS) et d'autres plates-formes cloud et utilise des ressources de calcul hautement évolutives pour répondre rapidement aux exigences de conception sur un large éventail de marchés, notamment l'informatique grand public, l'informatique à grande échelle, les communications 5G, l'automobile et le mobile.
Le correspondant d'ELE Times, Mayank Vashisht, s'est entretenu avec Venkat Thanvantri, vice-président de la recherche et du développement, AI/ML pour le numérique et l'approbation, Cadence sur la façon dont les processus automatisés peuvent être utiles dans le cycle de conception des puces et comment ils conviennent directement aux concepteurs. Nous avons également parlé du dernier as de Cadence dans le trou 'Cerebrus'.
Extraits:
ELE Times : Comment le ML peut-il fournir les moyens de raccourcir le cycle de conception des puces, en créant une relation plus intégrée entre le matériel et le ML, chacun alimentant les progrès de l'autre ?
Cadence: Pour permettre la Semi-conducteurs l'industrie pour continuer à croître, le processus de conception de puces doit devenir plus efficace. Avec la disponibilité d'une informatique distribuée massive, activée dans le cloud et des progrès de l'apprentissage automatique, la prochaine révolution de l'automatisation de la conception de puces est désormais possible.
ELE Times : En quoi Cerebrus est différent des autres outils de ML pour la conception, car Google a également introduit le ML en tant qu'outil de conception de puces (Modèle d'apprentissage par renforcement).
Cadence: L'explorateur de puces intelligent Cadence Cerebrus utilise à la fois des technologies de calcul distribué et d'apprentissage automatique pour fournir plus rapidement une puissance, des performances et une surface (PPA) améliorées. Cerebrus est basé sur le flux numérique complet Cadence, leader de l'industrie. Les équipes d'ingénierie peuvent désormais évoluer et devenir plus productives à l'aide du moteur d'apprentissage par renforcement Cerebrus pour relever les défis des conceptions de systèmes sur puce (SoC) de plus en plus grandes et complexes. Le différenciateur clé ici est que Cerebrus aborde l'apprentissage automatique sur l'ensemble du flux numérique, plutôt que sur une seule partie du flux.
ELE Times : Quels avantages « Cerebrus » offre-t-il aux ingénieurs de conception ?
Cadence: Bien que la conception sans souci est devenu beaucoup plus sophistiqué au fil des décennies, le flux de base de conception des puces est resté le même. L'un des plus grands défis actuels en matière de conception concerne la pénurie d'ingénieurs de conception et de mise en œuvre qualifiés. Les équipes actuelles sont surchargées, ce qui a un impact sur la capacité des entreprises à commercialiser de nouveaux produits. La réalité est que les futures puces doivent être produites plus rapidement et avec davantage d’automatisation.
Heureusement, au cours des dernières années, certaines technologies clés sont devenues disponibles qui permettront le prochain grand pas en avant dans la productivité de la conception de puces : les équipes d'ingénierie ont désormais accès à une puissance de calcul massive, soit sur site soit en utilisant des ressources cloud, et l'apprentissage automatique a fait des progrès significatifs, et est maintenant prêt et disponible à des fins d'automatisation de la conception électronique. Ces deux technologies ont permis la prochaine révolution dans la conception des puces : l'optimisation des flux automatisée et basée sur l'apprentissage automatique, c'est là qu'intervient Cerebrus.
En utilisant une technologie d'optimisation de flux complet RTL vers GDS entièrement automatisée et basée sur l'apprentissage automatique, Cerebrus peut fournir de meilleurs résultats de puissance, de performance et de surface (PPA) plus rapidement qu'un flux réglé manuellement, améliorant ainsi la productivité de l'équipe d'ingénierie.
ELE Times : Le processus de conception numérique peut être une méthode de résolution de problèmes compte tenu des résultats cognitifs et stratégiques qu'il offre. Veuillez commenter la déclaration de votre point de vue et en termes de services offerts par Cerebrus.
Cadence: La mise en œuvre de la conception numérique dépend fortement des connaissances et de l'expertise des concepteurs, et la qualité des résultats varie beaucoup selon les concepteurs ou les équipes et les méthodes et processus qu'ils suivent. En utilisant le flux de mise en œuvre basé sur Cerebrus, les entreprises de conception peuvent tirer parti de la technologie ML pour faire évoluer leurs opérations afin de concevoir beaucoup plus de circuits plus efficacement, améliorant ainsi la productivité des équipes de conception.
ELE Times : Que pensez-vous de l'avenir des outils EDA améliorés par le ML ?
Cadence: Le ML peut apporter d'énormes avantages à l'automatisation de la conception électronique (EDA). Le ML permet aux outils EDA de devenir efficaces et évolutifs à mesure que la taille et la complexité de la conception augmentent. Nous en sommes encore aux toutes premières étapes de l'application des technologies ML à l'industrie et aux outils EDA. Comme le l'automobile l'industrie se dirige vers l'auto-conduite, les outils EDA utilisant les technologies ML deviendront beaucoup plus faciles à utiliser et « auto-conduite » vers les meilleures solutions. L'accent est mis ici sur l'orientation de la solution vers des décisions ou des actions susceptibles de produire un résultat plus favorable (généralement mesuré comme une meilleure puissance, performance et surface, ou PPA), où la technologie trouve rapidement des solutions que les ingénieurs humains pourraient ne pas essayer naturellement explorer.
Mayank Vashisht | Sous-éditeur | Horaires ELE