ICs המודרניים מסובכים מאוד. שבב מחשבים שולחניים ממוצע, נכון לשנת 2015, כולל למעלה ממיליארד טרנזיסטורים. הכללים לגבי מה שאפשר ואסור לייצר הם גם מורכבים ביותר. מְשׁוּתָף IC לתהליכים של 2015 יש יותר מ -500 כללים. יתר על כן, מכיוון שתהליך הייצור עצמו אינו צפוי לחלוטין, על המעצבים להסביר את אופיו הסטטיסטי. המורכבות של עיצוב IC מודרני, כמו גם לחץ השוק לייצר עיצובים במהירות, הביאו לשימוש נרחב בכלי עיצוב אוטומטיים בתהליך עיצוב IC. בקיצור, עיצוב IC באמצעות תוכנת EDA הוא תכנון, בדיקה ואימות ההוראות שעל ה- IC לבצע.
Cadence Design Systems, Inc הודיעה על אספקת ה- Cadence Cerebrus Intelligent Chip Explorer, כלי חדש המבוסס על למידת מכונה (ML), שמאפשר אוטומטית ומגדל את עיצוב השבבים הדיגיטליים, ומאפשר ללקוחות להשיג ביעילות מטרות תכנון שבבים תובעניים. השילוב בין Cerebrus לבין זרימת ה- Signal RTL ל- Cadence מציע למעצבי שבבים מתקדמים, צוותי CAD ומפתחי IP את היכולת לשפר את התפוקה ההנדסית עד פי 10 לעומת גישה ידנית תוך מימוש של עד 20% יותר עוצמה, ביצועים ושטח. (PPA).
עם הוספת Cerebrus לתיק המוצרים הדיגיטלי הרחב יותר, Cadence מציעה את התזרים המלא הדיגיטלי המתקדם ביותר התומך ב- ML בתעשייה, החל מסינתזה דרך הטמעה וכניסה. הכלי החדש מאופשר בענן ב- Amazon Web Services (AWS) ובמובילים אחרים. פלטפורמות בענן ומשתמשת במשאבי חישוב ניתנים להרחבה כדי לעמוד במהירות בדרישות התכנון במגוון רחב של שווקים, כולל מחשוב צרכני, מימדים גבוהים, 5G, רכב ונייד.
כתב ELE טיימס, מייאנק ואשישט, שוחח עם Venkat Thanvantri, סמנכ"ל המחקר והפיתוח, AI/ML ל- Digital ו- Signoff, על איך תהליכים אוטומטיים יכולים להיות שימושיים במחזור עיצוב השבבים וכיצד הם מתאימים ישירות למעצבים. דיברנו גם על האס האחרון של קדנס בחור 'מוחין'.
קטעים:
ELE Times: כיצד ML יכולה לספק את האמצעים לקיצור מחזור עיצוב השבבים, וליצור מערכת יחסים משולבת יותר בין חומרה ל- ML, כאשר כל אחד מתפתח את ההתקדמות באחר?
קצב: כדי להפעיל את סמיקונדקטור התעשייה תמשיך לצמוח, תהליך עיצוב השבבים חייב להיות יעיל יותר. עם הזמינות של מחשוב מאסיבי, מופעל בענן, והתקדמות בתחום למידת מכונות, המהפכה הבאה של אוטומציה בעיצוב שבבים אפשרית כעת.
ELE Times: עד כמה Cerebrus שונה מכלי ML אחרים לעיצוב כמו ש- Google הציגה גם ML ככלי בעיצוב שבבים (מודל למידת חיזוק).
קצב: סייר השבבים Intelligent Chip Explorer של Cadence Cerebrus משתמש בטכנולוגיות מחשוב מבוזרות ולמידת מכונה כדי לספק כוח, ביצועים ושטח טובים יותר (PPA) מהר יותר. Cerebrus מבוססת על זרימת הדיגיטל המלאה המובילה בתעשייה. צוותי הנדסה יכולים כעת להתרחב ולהפוך ליצרניים יותר באמצעות מנוע הלמידה לחיזוק Cerebrus כדי להתמודד עם האתגרים של עיצובים יותר ויותר מורכבים של מערכת על שבב (SoC). המבדיל העיקרי כאן הוא ש- Cerebrus מטפל בלמידת מכונות לאורך כל הזרימה הדיגיטלית, ולא רק בחלק אחד של הזרימה.
ELE Times: אילו יתרונות נותנים 'Cerebrus' למהנדסי העיצוב?
קצב: למרות עיצוב טֶכנוֹלוֹגִיָה הפך להיות הרבה יותר מתוחכם במהלך עשרות השנים, זרימת עיצוב השבבים הבסיסית נשארה זהה. אחד מאתגרי התכנון הגדולים ביותר של ימינו הוא על מחסור במהנדסי עיצוב והטמעה מיומנים. צוותים נוכחיים עמוסים יתר על המידה, מה שמשפיע על יכולתן של חברות להביא מוצרים חדשים לשוק. המציאות היא ששבבים עתידיים חייבים להיות מיוצרים מהר יותר עם יותר אוטומציה.
למרבה המזל, במהלך השנים האחרונות זכו לכמה טכנולוגיות מפתח שיאפשרו את הקפיצה הגדולה הבאה בפריון עיצוב השבבים: לצוותי הנדסה יש כעת גישה לכוח מחשוב עצום, מקומי או באמצעות משאבי ענן, ולמידת מכונות יש התקדמה משמעותית, וכעת היא מוכנה וזמינה למטרות אוטומציה של עיצוב אלקטרוני. שתי הטכנולוגיות הללו אפשרו את המהפכה הבאה בתכנון שבבים-אופטימיזציה של זרימה אוטומטית, המונעת על ידי למידת מכונה, לשם נכנס Cerebrus.
על ידי שימוש בטכנולוגיית אופטימיזציה של זרימה מלאה של RTL-to-GDS אוטומטית לחלוטין המונעת למידת מכונה, Cerebrus יכולה לספק תוצאות טובות יותר של כוח, ביצועים ואזור (PPA) מהר יותר מאשר זרימה מכוונת ידנית, ובכך לשפר את פריון הצוות ההנדסי.
ELE Times: תהליך העיצוב הדיגיטלי יכול להיות שיטה לפתרון בעיות בהתחשב בתוצאות הקוגניטיביות והאסטרטגיות שהוא מציע. אנא הגיב על ההצהרה מנקודת מבטך ומבחינת השירותים המוצעים על ידי Cerebrus.
קצב: יישום העיצוב הדיגיטלי היה תלוי במידה רבה בידע ובמומחיות של המעצבים, ואיכות התוצאות משתנה מאוד בין מעצבים או צוותים והשיטות והתהליכים שהם מבצעים. באמצעות זרימת ההטמעה המבוססת על Cerebrus, חברות עיצוב יכולות למנף את טכנולוגיית ML כדי להגדיל את הפעולות שלהן כדי לתכנן הרבה יותר מעגלים בצורה יעילה יותר, ולהביא פריון גבוה יותר לצוותי התכנון.
ELE Times: מה דעתך על העתיד של כלי EDA משופרים ב- ML?
קצב: ML יכולה להביא יתרונות עצומים לאוטומציה של עיצוב אלקטרוני (EDA). ML מאפשרת לכלי EDA להפוך ליעילים וניתנים להרחבה כאשר גודל העיצוב והמורכבות גדלים. אנו עדיין בשלבים מוקדמים מאוד של יישום טכנולוגיות ML לתעשיית הכלים וה- EDA. כמו רכב התעשייה הולכת לקראת נהיגה עצמית, כלי EDA המשתמשים בטכנולוגיות ML יהפכו להרבה יותר קלים לשימוש ו"נהיגה עצמית "לקראת הפתרונות הטובים ביותר. הדגש כאן הוא על היגוי הפתרון לקראת החלטות או פעולות שעשויות להביא לתוצאה נוחה יותר (בדרך כלל נמדדת ככוח טוב יותר, ביצועים ושטח, או PPA), שם הטכנולוגיה מוצאת במהירות פתרונות שמהנדסי אנוש לא עשויים לנסות באופן טבעי. כדי לחקור.
מיינק ושיש | עורך משנה | ELE טיימס