نظرة عامة
يقوم الذكاء الاصطناعي بأتمتة وضع المكونات على الشريحة الدقيقة، وهي لعبة ألغاز صعبة السمعة تحدد سرعة الشريحة وقوتها وحجمها. وهذا أمر مهم لأن تصميم الرقائق الأسرع والأرخص يغذي صناعة الذكاء الاصطناعي والإلكترونيات بأكملها، بما في ذلك الرقائق التي تقوم بتشغيل الذكاء الاصطناعي نفسه.
يركز الذكاء الاصطناعي في تخطيط وتصميم الرقائق على النشر العملي: تحويل قدرة النموذج إلى سير عمل يومي موثوق به يوفر قيمة قابلة للقياس.
الغوص العميق
يحدد تخطيط الأرضية مكان وضع الكتل العديدة (الذكريات والمنطق والإدخال/الإخراج) على سطح الشريحة لتقليل طول السلك والطاقة والحرارة مع تلبية قيود التوقيت. إن عدد الترتيبات الممكنة أكبر من عدد الذرات الموجودة في الكون، وعادة ما يقضي المهندسون البشريون أسابيع في ضبط المخططات. في عام 2021، نشرت Google عملاً في مجلة Nature يصف طريقة التعلم المعزز التي تنتج مخططات أرضية للرقائق في ساعات مماثلة أو أفضل من تلك التي صنعها الإنسان، وتم استخدامها في تصميم مسرعات TPU الخاصة بـ Google. يقوم النظام بوضع الإطارات كقرار تسلسلي: ضع كتلة واحدة، ولاحظ التخطيط الجزئي، ثم ضع الكتلة التالية. يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في المراحل المبكرة والمتأخرة، بدءًا من التركيب المنطقي وحتى التحقق من انتهاكات قواعد التصميم واكتشافها، عبر أدوات من شركات مثل Synopsys وCadence.
البصيرة الفنية
تعامل طريقة Google لوحة الرقاقة وكأنها لوحة وتستخدم عامل التعلم المعزز الذي يضع كتل الماكرو واحدة تلو الأخرى، مسترشدة بمكافأة تجمع بين طول السلك والازدحام والكثافة. تتعلم الشبكة العصبية الرسومية تضمينات قائمة netlist، والرسم البياني للمكونات واتصالاتها، بحيث يمكن للسياسة تعميمها على الرقائق التي لم ترها من قبل، ونقل الحدس المكتسب بدلاً من بدء كل تصميم من الصفر.
إتقان الذكاء الاصطناعي في تخطيط وتصميم الأرضيات بالرقائق
يقوم الذكاء الاصطناعي بأتمتة وضع المكونات على الشريحة الدقيقة، وهي لعبة ألغاز صعبة السمعة تحدد سرعة الشريحة وقوتها وحجمها. وهذا أمر مهم لأن تصميم الرقائق الأسرع والأرخص يغذي صناعة الذكاء الاصطناعي والإلكترونيات بأكملها، بما في ذلك الرقائق التي تقوم بتشغيل الذكاء الاصطناعي نفسه. يركز الذكاء الاصطناعي في تخطيط وتصميم الرقائق على النشر العملي: تحويل قدرة النموذج إلى سير عمل يومي موثوق به يوفر قيمة قابلة للقياس. لبناء فهم عميق، تعامل مع الذكاء الاصطناعي في تخطيط وتصميم الرقاقة كنموذج تشغيل، وليس كميزة واحدة: حدد النتائج المرغوبة، ووضح الافتراضات، وفصل ما يمكن للنظام القيام به بشكل موثوق عما لا يزال يتطلب حكم الخبراء.
من الناحية العملية، تركز الفرق القوية التي تستخدم الذكاء الاصطناعي في تخطيط وتصميم الأرضيات على نتائج سير العمل، وليس العروض التوضيحية النموذجية، وتحدد نقاط التفتيش البشرية مبكرًا. وهي تقوم بتوثيق معايير نجاح واضحة، واختبارها مقابل بيانات واقعية وسير العمل، والتكرار بناءً على أنماط الفشل الملحوظة بدلاً من الانتصارات المعيارية لمرة واحدة. وهذا هو المكان الذي يتحول فيه الفهم النظري إلى قدرة دائمة عبر المنتج والسياسة والعمليات.
يحدد التصميم على مستوى التطبيق ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيحسن النتائج الحقيقية. وفي الوقت نفسه، يمكن أن تؤدي أتمتة عملية معطلة إلى تضخيم المشاكل الموجودة. ويتمثل النهج الأكثر مرونة في الجمع بين سرعة التجريب وانضباط الحوكمة: تشغيل البرامج التجريبية، والتقاط الأدلة، ونشر سجلات القرارات، وتحديث الضمانات بشكل مستمر مع تطور سلوك النموذج، وتوقعات المستخدم، والمتطلبات التنظيمية.
التأثير الاستراتيجي
يحدد التصميم على مستوى التطبيق ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيحسن النتائج الحقيقية.
يحدد التصميم على مستوى التطبيق ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيحسن النتائج الحقيقية. وفي عمليات النشر عالية الجودة، تتم ترجمة ذلك إلى قواعد تشغيل قابلة للقياس، وحدود ملكية، وطقوس مراجعة متكررة حتى تتمكن الفرق من توسيع نطاق الثقة بدلاً من توسيع نطاق الغموض.
يؤدي التكامل الجيد لسير العمل إلى تحقيق مكاسب إنتاجية يمكن للمستخدمين الوثوق بها.
يؤدي التكامل الجيد لسير العمل إلى تحقيق مكاسب إنتاجية يمكن للمستخدمين الوثوق بها. وفي عمليات النشر عالية الجودة، تتم ترجمة ذلك إلى قواعد تشغيل قابلة للقياس، وحدود ملكية، وطقوس مراجعة متكررة حتى تتمكن الفرق من توسيع نطاق الثقة بدلاً من توسيع نطاق الغموض.
تعمل حالات الاستخدام ذات النطاق الجيد على تقليل إجهاد التغيير ومخاطر التنفيذ.
تعمل حالات الاستخدام ذات النطاق الجيد على تقليل إجهاد التغيير ومخاطر التنفيذ. وفي عمليات النشر عالية الجودة، تتم ترجمة ذلك إلى قواعد تشغيل قابلة للقياس، وحدود ملكية، وطقوس مراجعة متكررة حتى تتمكن الفرق من توسيع نطاق الثقة بدلاً من توسيع نطاق الغموض.
التنفيذ في العالم الحقيقي
استخدمت Google التعلم المعزز لإنشاء مخططات أرضية لرقائق مسرع TPU AI، كما هو موضح في ورقة Nature لعام 2021.
يبحث Synopsys DSO.ai بشكل مستقل في مساحات التصميم وقد تم استخدامه من قبل صانعي الرقائق مثل Samsung لتحسين الطاقة والأداء.
يطبق Cadence Cerebrus التعلم الآلي لأتمتة وتحسين تدفقات تنفيذ الشرائح الرقمية.
تحدد أدوات الذكاء الاصطناعي انتهاكات قواعد التصميم وتتنبأ بازدحام التوجيه مبكرًا، مما يقلل من عمليات إعادة التصميم المكلفة في المراحل المتأخرة.
أنماط التنفيذ
الذكاء الاصطناعي في تخطيط الأرضيات وتصميمها في الممارسة العملية
استخدمت Google التعلم المعزز لإنشاء مخططات أرضية لرقائق مسرع TPU AI، كما هو موضح في ورقة Nature لعام 2021.
استخدمت Google التعلم المعزز لإنشاء مخططات أساسية لشرائح مسرع TPU AI، كما هو موضح في ورقة Nature لعام 2021. عادةً ما تحصل الفرق على نتائج أفضل عندما تحدد حدود الجودة مقدمًا، وتحتفظ بمسار تصعيد بشري لحالات الحافة، وتتتبع مكاسب الإنتاجية وتكاليف الأخطاء بمرور الوقت.
الذكاء الاصطناعي في تخطيط الأرضيات وتصميمها في الممارسة العملية
يبحث Synopsys DSO.ai بشكل مستقل في مساحات التصميم وقد تم استخدامه من قبل صانعي الرقائق مثل Samsung لتحسين الطاقة والأداء.
يبحث Synopsys DSO.ai بشكل مستقل عن مساحات التصميم وقد تم استخدامه من قبل صانعي الرقائق مثل Samsung لتحسين الطاقة والأداء وعادةً ما تحصل الفرق على نتائج أفضل عندما تحدد حدود الجودة مقدمًا، وتحافظ على مسار تصعيد بشري لحالات الحافة، وتتتبع مكاسب الإنتاجية وتكاليف الأخطاء بمرور الوقت.
الذكاء الاصطناعي في تخطيط الأرضيات وتصميمها في الممارسة العملية
يطبق Cadence Cerebrus التعلم الآلي لأتمتة وتحسين تدفقات تنفيذ الشرائح الرقمية.
يطبق Cadence Cerebrus التعلم الآلي لأتمتة وتحسين تدفقات تنفيذ الشرائح الرقمية. عادةً ما تحصل الفرق على نتائج أفضل عندما تحدد حدود الجودة مقدمًا، وتحافظ على مسار تصعيد بشري لحالات الحافة، وتتتبع مكاسب الإنتاجية وتكاليف الأخطاء بمرور الوقت.
الذكاء الاصطناعي في تخطيط الأرضيات وتصميمها في الممارسة العملية
تحدد أدوات الذكاء الاصطناعي انتهاكات قواعد التصميم وتتنبأ بازدحام التوجيه مبكرًا، مما يقلل من عمليات إعادة التصميم المكلفة في المراحل المتأخرة.
تشير أدوات الذكاء الاصطناعي إلى انتهاكات قواعد التصميم وتتنبأ بازدحام التوجيه مبكرًا، مما يقلل من عمليات إعادة التصميم المكلفة في المراحل الأخيرة. عادةً ما تحصل الفرق على نتائج أفضل عندما تحدد عتبات الجودة مقدمًا، وتحتفظ بمسار تصعيد بشري لحالات الحافة، وتتتبع مكاسب الإنتاجية وتكاليف الأخطاء بمرور الوقت.
المخاطر والدرابزين
يمكن أن تؤدي أتمتة عملية معطلة إلى تضخيم المشاكل الموجودة.
قد تقوم الفرق بالإفراط في أتمتة وإزالة الحكم البشري المطلوب.
يمكن أن تنحرف الجودة إذا لم يتم تقييم المخرجات بشكل مستمر.
خارطة طريق التنفيذ
قم بتخطيط سير العمل الحالي وحدد خطوة الاحتكاك الأعلى.
قم بتخطيط سير العمل الحالي وحدد خطوة الاحتكاك الأعلى. تعامل مع كل خطوة كبوابة دليل: إذا لم يتم استيفاء المعايير، قم بإيقاف التشغيل مؤقتًا، وسد الفجوة، وبعد ذلك فقط قم بتوسيع الاستخدام.
تحديد نقاط التفتيش البشرية قبل الأتمتة الكاملة.
تحديد نقاط التفتيش البشرية قبل الأتمتة الكاملة. تعامل مع كل خطوة كبوابة دليل: إذا لم يتم استيفاء المعايير، قم بإيقاف التشغيل مؤقتًا، وسد الفجوة، وبعد ذلك فقط قم بتوسيع الاستخدام.
تدريب المستخدمين على المطالبات ومسارات التصعيد ومعايير الجودة.
تدريب المستخدمين على المطالبات ومسارات التصعيد ومعايير الجودة. تعامل مع كل خطوة كبوابة دليل: إذا لم يتم استيفاء المعايير، قم بإيقاف التشغيل مؤقتًا، وسد الفجوة، وبعد ذلك فقط قم بتوسيع الاستخدام.
تتبع النتائج على مستوى المهمة لتأكيد القيمة المستدامة.
تتبع النتائج على مستوى المهمة لتأكيد القيمة المستدامة. تعامل مع كل خطوة كبوابة دليل: إذا لم يتم استيفاء المعايير، قم بإيقاف التشغيل مؤقتًا، وسد الفجوة، وبعد ذلك فقط قم بتوسيع الاستخدام.