चिप फ़्लोरप्लानिंग और डिज़ाइन में एआई
एआई माइक्रोचिप पर घटकों के प्लेसमेंट को स्वचालित करता है, एक बेहद कठिन पहेली जो चिप की गति, शक्ति और आकार निर्धारित करती है।
सिंहावलोकन
It matters because faster, cheaper chip design feeds the entire AI and electronics industry, including the chips that run AI itself.
गहरा गोता
फ़्लोरप्लानिंग यह तय करती है कि समय की बाधाओं को पूरा करते हुए तार की लंबाई, शक्ति और गर्मी को कम करने के लिए चिप की सतह पर कई ब्लॉक (यादें, तर्क, I/O) को कहां रखा जाए। संभावित व्यवस्थाओं की संख्या ब्रह्मांड में परमाणुओं की संख्या से बड़ी है, और मानव इंजीनियरों ने परंपरागत रूप से लेआउट को ट्यून करने में कई सप्ताह बिताए हैं। 2021 में, Google ने नेचर में एक सुदृढीकरण-सीखने की विधि का वर्णन करते हुए काम प्रकाशित किया, जो घंटों में चिप फ़्लोरप्लान तैयार करता है जो मानव निर्मित के बराबर या उससे बेहतर है, और इसका उपयोग Google के TPU त्वरक को डिजाइन करने में किया गया था। सिस्टम प्लेसमेंट को अनुक्रमिक निर्णय के रूप में फ्रेम करता है: एक ब्लॉक रखें, आंशिक लेआउट का निरीक्षण करें, अगला रखें। एआई सिनोप्सिस और कैडेंस जैसी कंपनियों के उपकरणों में तर्क संश्लेषण से लेकर सत्यापन और डिज़ाइन नियम उल्लंघनों का पता लगाने तक पहले और बाद के चरणों में भी सहायता करता है।
तकनीकी अंतर्दृष्टि
Google की विधि चिप कैनवास को एक बोर्ड के रूप में मानती है और एक सुदृढीकरण-शिक्षण एजेंट का उपयोग करती है जो मैक्रो ब्लॉकों को एक समय में एक स्थान पर रखती है, जो एक इनाम द्वारा निर्देशित होती है जो तार की लंबाई, भीड़ और घनत्व को जोड़ती है। एक ग्राफ़ न्यूरल नेटवर्क नेटलिस्ट के एम्बेडिंग, घटकों के ग्राफ़ और उनके कनेक्शन सीखता है, इसलिए नीति उन चिप्स को सामान्यीकृत कर सकती है जिन्हें उसने पहले नहीं देखा है, प्रत्येक डिज़ाइन को खरोंच से शुरू करने के बजाय सीखे हुए अंतर्ज्ञान को स्थानांतरित कर सकता है।
सामरिक प्रभाव
विकल्प बनाएं
एप्लिकेशन-स्तरीय डिज़ाइन यह निर्धारित करता है कि AI वास्तविक परिणामों में सुधार करता है या नहीं।
टीम और वर्कफ़्लो
अच्छा वर्कफ़्लो एकीकरण उत्पादकता लाभ पैदा करता है जिस पर उपयोगकर्ता भरोसा कर सकते हैं।
जोखिम और सुरक्षा
अच्छी तरह से उपयोग के मामले परिवर्तन की थकान और कार्यान्वयन जोखिम को कम करते हैं।
चिप फ़्लोरप्लानिंग और डिज़ाइन में एआई का भविष्य
एआई-संचालित डिजाइन उपकरण इलेक्ट्रॉनिक डिजाइन स्वचालन में मानक बन रहे हैं, सिनोप्सिस डीएसओ.एआई और कैडेंस सेरेब्रस पहले से ही वास्तविक उत्पादन चिप्स को अनुकूलित कर रहे हैं। एंड-टू-एंड स्वचालन की अपेक्षा करें जो बहु-महीने डिज़ाइन चक्रों को संपीड़ित करता है और छोटी टीमों को प्रतिस्पर्धी चिप्स को कम करने देता है। जैसे ही एआई बड़े एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने वाले त्वरक को डिजाइन करता है, एक स्व-सुधार लूप उभरता है। इस बात पर बहस जारी है कि एआई विधियां क्लासिक एल्गोरिदम को कितना मात देती हैं, जो इस क्षेत्र को कठोर, प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य बेंचमार्क की ओर धकेलती हैं।
वास्तविक विश्व कार्यान्वयन
Google ने अपने TPU AI एक्सेलेरेटर चिप्स के लिए फ़्लोरप्लान तैयार करने के लिए सुदृढीकरण सीखने का उपयोग किया, जैसा कि इसके 2021 नेचर पेपर में वर्णित है।
Synopsys DSO.ai स्वायत्त रूप से डिज़ाइन स्थानों की खोज करता है और इसका उपयोग सैमसंग जैसे चिप निर्माताओं द्वारा शक्ति और प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए किया गया है।
कैडेंस सेरेब्रस डिजिटल चिप कार्यान्वयन प्रवाह को स्वचालित और बेहतर बनाने के लिए मशीन लर्निंग लागू करता है।
एआई उपकरण डिज़ाइन-नियम के उल्लंघनों को चिह्नित करते हैं और रूटिंग कंजेशन की जल्दी भविष्यवाणी करते हैं, जिससे महंगे लेट-स्टेज रीडिज़ाइन को कम किया जाता है।
जोखिम और रेलिंग
किसी टूटी हुई प्रक्रिया को स्वचालित करने से मौजूदा समस्याएँ बढ़ सकती हैं।
टीमें अति-स्वचालित हो सकती हैं और आवश्यक मानवीय निर्णय को हटा सकती हैं।
यदि आउटपुट का लगातार मूल्यांकन नहीं किया गया तो गुणवत्ता में गिरावट आ सकती है।
कार्यान्वयन रोडमैप
वर्तमान वर्कफ़्लो को मैप करें और उच्चतम-घर्षण चरण की पहचान करें।
पूर्ण स्वचालन से पहले मानव चौकियों को परिभाषित करें।
उपयोगकर्ताओं को संकेतों, वृद्धि पथों और गुणवत्ता मानकों पर प्रशिक्षित करें।
निरंतर मूल्य की पुष्टि के लिए कार्य-स्तर के परिणामों को ट्रैक करें।
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एंटीबॉडी और प्रोटीन डिजाइन में एआई
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों
What is AI in Chip Floorplanning and Design?
एआई माइक्रोचिप पर घटकों के प्लेसमेंट को स्वचालित करता है, एक बेहद कठिन पहेली जो चिप की गति, शक्ति और आकार निर्धारित करती है। यह मायने रखता है क्योंकि तेज़, सस्ता चिप डिज़ाइन पूरे एआई और इलेक्ट्रॉनिक्स उद्योग को पोषण देता है, जिसमें एआई चलाने वाले चिप्स भी शामिल हैं।
चिप फ़्लोरप्लानिंग क्या निर्णय लेती है?
फ़्लोरप्लानिंग समय को पूरा करते समय तार की लंबाई, बिजली और गर्मी को कम करने के लिए चिप के कार्यात्मक ब्लॉक रखता है।
Google के 2021 नेचर पेपर में, AI को प्रतिस्पर्धी फ़्लोरप्लान तैयार करने में कितना समय लगा?
सुदृढीकरण-शिक्षण प्रणाली ने घंटों में फ़्लोरप्लान तैयार किया जो हफ्तों लगने वाले मानव डिज़ाइनों के बराबर या उससे बेहतर था।
एआई प्लेसमेंट समस्या को कैसे तैयार करता है?
एजेंट एक बार में एक मैक्रो ब्लॉक रखता है, प्रत्येक नए प्लेसमेंट से पहले आंशिक लेआउट का अवलोकन करता है, जैसे बोर्ड गेम में चालें।
वह 'नेटलिस्ट' क्या है जिससे ग्राफ़ न्यूरल नेटवर्क सीखता है?
नेटलिस्ट घटकों और उनके अंतर्संबंधों का वर्णन करती है; एक जीएनएन इसे एनकोड करता है ताकि नीति नए चिप्स के लिए सामान्यीकृत हो सके।
कौन से उत्पाद एआई चिप डिज़ाइन को व्यावसायिक उपयोग में लाते हैं?
DSO.ai और Cerebrus AI-संचालित इलेक्ट्रॉनिक डिज़ाइन स्वचालन उपकरण हैं जिनका उपयोग वास्तविक उत्पादन चिप्स को अनुकूलित करने के लिए किया जाता है।