AI a chipes padlótervezésben és -tervezésben
A mesterséges intelligencia automatizálja az alkatrészek elhelyezését egy mikrochipen, egy köztudottan kemény rejtvény, amely meghatározza a chip sebességét, teljesítményét és méretét.
Áttekintés
It matters because faster, cheaper chip design feeds the entire AI and electronics industry, including the chips that run AI itself.
Mély merülés
A Floorplanning dönti el, hogy a sok blokkot (memória, logika, I/O) hol helyezze el a chip felületén, hogy minimalizálja a vezeték hosszát, a teljesítményt és a hőt, miközben megfelel az időzítési korlátoknak. A lehetséges elrendezések száma nagyobb, mint az univerzum atomjainak száma, és az emberi mérnökök hagyományosan heteket töltöttek az elrendezések hangolásával. 2021-ben Google publikált egy munkát a Nature-ben, amely egy megerősítés-tanulási módszert ír le, amely órák alatt olyan chip alaprajzokat készít, amelyek hasonlóak vagy jobbak, mint az ember által készített, és ezt használták a Google TPU-gyorsítóinak tervezésénél. A rendszer az elhelyezést szekvenciális döntésként keretezi: helyezzen el egy blokkot, figyelje meg a részleges elrendezést, helyezze el a következőt. A mesterséges intelligencia a korábbi és későbbi szakaszokban is segítséget nyújt, a logikai szintézistől a tervezési szabálysértések ellenőrzéséig és észleléséig, olyan cégek eszközei között, mint a Synopsys és a Cadence.
Technikai betekintés
A Google módszere táblaként kezeli a chip-vásznat, és egy megerősítés-tanuló ágenst használ, amely egyenként helyezi el a makróblokkokat, a vezeték hosszát, torlódását és sűrűségét kombináló jutalom vezérelve. A gráf neurális hálózat megtanulja a hálózati lista beágyazásait, a komponensek gráfját és azok kapcsolatait, így a házirend általánosíthat olyan chipekre, amelyeket korábban nem látott, átadva a tanult intuíciót, ahelyett, hogy minden tervezést a nulláról kezdene.
Stratégiai hatás
Építési lehetőségek
Az alkalmazásszintű tervezés határozza meg, hogy az AI javítja-e a valós eredményeket.
Csapat és munkafolyamat
A jó munkafolyamat-integráció olyan termelékenységnövekedést eredményez, amelyben a felhasználók megbízhatnak.
Kockázat és biztonság
A jól körülhatárolt felhasználási esetek csökkentik a változtatások fáradtságát és a végrehajtás kockázatát.
Az AI jövője a chipes padlótervezésben és -tervezésben
A mesterséges intelligencia által vezérelt tervezőeszközök szabványossá válnak az elektronikus tervezés automatizálásában, a Synopsys DSO.ai és a Cadence Cerebrus már optimalizálja a valódi gyártási chipeket. Teljes körű automatizálásra számíthat, amely tömöríti a több hónapos tervezési ciklusokat, és lehetővé teszi a kisebb csapatok számára, hogy versenyképes chipeket rögzítsenek. Ahogy a mesterséges intelligencia megtervezi azokat a gyorsítókat, amelyek nagyobb AI modelleket képeznek, egy önfejlesztő hurok alakul ki. Folytatódik a vita arról, hogy a mesterséges intelligencia módszerek mennyire verik felül a klasszikus algoritmusokat, ami a szigorú, reprodukálható benchmarkok felé tolja a terepet.
Valós megvalósítás
Google megerősítési tanulást használt a TPU AI-gyorsító chipjei alaprajzainak létrehozásához, amint azt a 2021-es Nature-dokumentum ismerteti.
A Synopsys DSO.ai önállóan keresi a tervezési tereket, és a chipgyártók, például a Samsung is használják a teljesítmény és a teljesítmény optimalizálására.
A Cadence Cerebrus gépi tanulást alkalmaz a digitális chip-megvalósítási folyamatok automatizálására és javítására.
A mesterséges intelligencia eszközök jelzik a tervezési szabályok megsértését, és korán megjósolják a forgalmi torlódásokat, csökkentve a költséges, késői újratervezést.
Kockázatok és védőkorlátok
Egy megszakadt folyamat automatizálása felerősítheti a meglévő problémákat.
A csapatok túlautomatizálhatják és eltávolíthatják a szükséges emberi ítélőképességet.
A minőség sodródhat, ha a kimeneteket nem értékelik folyamatosan.
Végrehajtási ütemterv
Térképezze fel az aktuális munkafolyamatot, és határozza meg a legnagyobb súrlódású lépést.
Emberi ellenőrzőpontok meghatározása a teljes automatizálás előtt.
Tanítsa meg a felhasználókat az utasításokról, az eszkalációs utakról és a minőségi szabványokról.
Kövesse nyomon a feladat szintű eredményeket a tartós érték megerősítéséhez.
Folytassa a felfedezést
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the AI in Chip Floorplanning and Design quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Következő útmutató
AI az antitest- és fehérjetervezésben
Gyakran ismételt kérdések
What is AI in Chip Floorplanning and Design?
A mesterséges intelligencia automatizálja az alkatrészek elhelyezését egy mikrochipen, egy köztudottan kemény rejtvény, amely meghatározza a chip sebességét, teljesítményét és méretét. Ez azért fontos, mert a gyorsabb, olcsóbb chiptervezés táplálja a teljes mesterséges intelligencia- és elektronikai ipart, beleértve azokat a chipeket is, amelyek magát az AI-t futtatják.
Mit dönt a chip alaprajz?
A padlótervezés a chip funkcionális blokkjait elhelyezi, hogy minimalizálja a vezeték hosszát, a teljesítményt és a hőt, miközben megfelel az időzítésnek.
A Google 2021-es Nature tanulmányában mennyi ideig tartott a mesterséges intelligencia versenyképes alaprajzok elkészítéséhez?
A megerősítés-tanulási rendszer órák alatt olyan alaprajzokat hozott létre, amelyek összehasonlíthatók vagy jobbak voltak, mint a hetekig tartó emberi tervek.
Hogyan fogalmazza meg az AI az elhelyezési problémát?
Az ügynök egyenként helyezi el a makróblokkokat, és minden új elhelyezés előtt megfigyeli a részleges elrendezést, mint egy társasjátékban.
Mi az a "netlista", amelyből a gráf neurális hálózat tanul?
A hálózati lista leírja az összetevőket és azok összekapcsolását; egy GNN kódolja, így a házirend általánosítható új chipekre.
Mely termékek teszik kereskedelmi forgalomba az AI chip tervezést?
A DSO.ai és a Cerebrus mesterséges intelligencia által vezérelt elektronikus tervezési automatizálási eszközök, amelyeket a valódi gyártási chipek optimalizálására használnak.