Domov > Novice > Mentor: AI bo še en katalizator desetletja rasti v industriji polprevodnikov

Mentor: AI bo še en katalizator desetletja rasti v industriji polprevodnikov

Po tem, ko je internetni mehurček leta 2001 počil, je bilo veliko ljudi polno dvomov o prihodnjem razvoju celotne industrije polprevodnikov.

V času kroga tržnega zloma v tistem času se je začelo vključevati veliko polprevodniških podjetij; močno se je zmanjšala tudi privlačna naložba industrije v vetrni kapital; tehnološke raziskave in razvoj v procesu razvoja in drugi vidiki so prav tako stagnirali in upočasnili.

Vendar pa je industrija polprevodnikov zdaj doživela nov preobrat. Izvršni podpredsednik mentorja IC EDA Joseph Sawicki je v intervjuju z novinarji, kot je Ji Wei.com, dejal, da je industrija ponovno napolnjena s priložnostmi, ki jih prinašajo nove tehnologije, kot sta umetna inteligenca in strojno učenje.

V McKinseyjevem poročilu je bilo poudarjeno, da je mogoče umetno inteligenco uporabiti na številnih vertikalnih območjih, kar podjetjem polprevodnikov omogoča, da zajamejo 40 do 50% celotne vrednosti teh tehnoloških skladov. Jožef je dejal, da bo umetna inteligenca močan katalizator za nadaljnji desetletni cikel rasti v industriji polprevodnikov. Da pa se ta trend resnično uresniči, je za podporo potrebno veliko podatkov.

"Z dovolj podatkov lahko napovedujete, tako da lahko svoj stroj zelo zanesljivo trenirate in pustite, da se stroj učinkovito uči." Jožef je nadalje dodal, da se bo količina podatkov, ki jih potrebujemo in ustvarimo za hitro komunikacijo, povečala v naslednjih 12 letih. Več tisočkrat bo spodbudila rast in te podatke je treba analizirati in nato na podlagi te analize ukrepati.

Vendar se pod vplivom „cunamija podatkov“ tudi razvoj umetne inteligence sooča z različnimi nasprotji. Jožef je v razvoju umetne inteligence omenil dva nasprotujoča si cilja:

Eden od ciljev je, da si mnogi želijo nenehno krepiti zmogljivosti podatkovnega centra za obvladovanje tako velike količine podatkov. Tako podjetja, kot sta Alibaba in Amazon, razvijajo motorje, povezane z AI, ki uporabljajo ta motor za usposabljanje ogromnih količin podatkov.

Po drugi strani je cilj nekaterih podjetij potisniti vse več procesorske moči na rob oblaka in s tem sprostiti nekaj pritiska na razvoj podatkovnega centra.




Razvoj čipov v robnem računalništvu bo močno presegel čip, ki ga zahteva podatkovni center. Po podatkih Tractice bo od leta 2016 do leta 2021 skupna letna stopnja rasti robno povezanih naprav znašala kar 190%.

Jožef je dejal, da bodo bližje obdelovanje / obdelava robov glavni motor za rast polprevodniške industrije. Ker posebne aplikacije na številnih področjih zahtevajo optimizirane modele čipov za doseganje optimalnih zmogljivosti čipov, bo to priložnost za prodajalce orodij EDA, kot je Mentor.

Jožef poudarja, da je pri robnem računalništvu AI oblikovanje čipov pogosto določeno s specifičnimi razvojnimi zahtevami arhitekture. Tako je trenutna razvojna platforma AI popolnoma drugačna od prejšnjega razvojnega okolja.

V zvezi s tem je Joseph predstavil Mentorjeva orodja za oblikovanje čipov posebej za področje AI:

lHLS (sinteza na visoki ravni): Vzemite NVIDIA za primer. Z uporabo tega orodja lahko povečate produktivnost za skoraj dvakrat, stroške preverjanja pa za 80%.

lHierarhični test: pomaga strankam, da še povečajo produktivnost in zmanjšajo stroške. Kot primer uporabnika Graphcorja smo z uporabo tega orodja produktivnost DFT povečali za 4-krat, hitrost preskusnega prenosa se je močno izboljšala, časovno obdobje načrtovanja pa je na podlagi dejanskih podatkov skrajšalo na 3 dni.

lOPC tehnologija: uporablja se v proizvodnji polprevodnikov, za izdelavo ene maske je potrebnih 4.000 CPU-jev za en dan na 7nm osnovi, če pa uporabljate algoritme strojnega učenja, lahko čas delovanja zmanjšate za 3-4 krat.

lLFD (litografsko prijazna) tehnologija: znatno zmanjša faktor mejne donosnosti in zmanjša čas delovanja 10-krat. Ne le da lahko prepoznamo pomanjkljivosti v proizvodnem procesu, ampak tudi napovemo pomanjkljivosti.

lOrodje za odlaganje: rešuje problem okvare izdelka ali sestavnih delov in izboljšuje kakovost in učinkovitost proizvodnje.

Poleg tega Mentor ponuja tehnologijo za karakterizacijo tehnološke platforme za avtomobilsko industrijo, ki zagotavlja natančno analizo celotne zanesljivosti in varnosti, v kombinaciji z AI za zmanjšanje časa trajanja karakterizacije za faktor 100. PAVE 360 Autopilot Simulator nenehno simulira tudi svetovne razmere v virtualnem stroju, kar še skrajša čas preverjanja.

Ne glede na to, ali so prihodnji pametni čipi namenski ali prilagodljivi, ima industrija različne glasove. Toda Joseph je novinarju z mikroneta povedal, da je EDA nevtralno orodje. Mentor bo v prihodnosti zagotovil veliko okolje, kjer bodo kupci lahko uporabljali orodja za modeliranje in razvoj svoje programske opreme v specifičnih okoljih. To je najpomembnejša vrednost, ki jo Mentor ponuja kot EDA.