Dom > Vijesti > Mentor: AI će biti još jedan katalizator desetljeća rasta industrije poluvodiča

Mentor: AI će biti još jedan katalizator desetljeća rasta industrije poluvodiča

Nakon pucanja internetskog mjehurića 2001. godine, mnogi su ljudi bili puni sumnje u budući razvoj cjelokupne industrije poluvodiča.

U to doba kolapsa tržišta, tada su se mnoge tvrtke za proizvodnju poluvodiča počele integrirati; atraktivno ulaganje industrije u vjetroviti kapital također je znatno smanjeno; tehnološka istraživanja i razvoj u razvoju procesa i drugi aspekti također su stagnirali i usporavali.

Međutim, industrija poluvodiča sada je doživjela novi zaokret. U intervjuu s novinarima poput Ji Wei.com, izvršni potpredsjednik IC EDA Joseph Sawicki rekao je da je industrija ponovno ispunjena mogućnostima podsticaja novih tehnologija poput umjetne inteligencije i strojnog učenja.

Izvještaj McKinseyja istaknuo je da se umjetna inteligencija može primijeniti na mnogim vertikalnim područjima, što omogućava kompanijama za poluvodiče da prikupe 40 do 50% ukupne vrijednosti iz ovih tehnoloških dionica. Joseph je rekao da će umjetna inteligencija biti snažni katalizator sljedećeg 10-godišnjeg ciklusa rasta u industriji poluvodiča. Ali da bi se ovaj trend doista ostvario, potrebno je puno podataka kao podrška.

"Uz dovoljno podataka, možete biti prediktivni, tako da možete vrlo pouzdano trenirati uređaj i pustiti uređaj da učinkovito uči." Joseph je nadalje dodao da će se količina podataka koja je potrebna i stvorena za brzu komunikaciju povećati tijekom sljedećih 12 godina. Uspostavit će se tisućama puta rasta, te podatke treba analizirati, a zatim poduzeti mjere temeljene na ovoj analizi.

Ipak, pod utjecajem „cunamija podataka“, razvoj umjetne inteligencije suočen je i s raznim kontradikcijama. Josip je spomenuo dva suprotstavljena cilja u razvoju umjetne inteligencije:

Jedan od ciljeva je da mnogi ljudi žele kontinuirano jačati mogućnosti podatkovnog centra kako bi se nosio s tako velikim količinama podataka. Tako tvrtke poput Alibabe i Amazon razvijaju motore povezane s AI koji koriste ovaj motor za obuku ogromnih količina podataka.

S druge strane, cilj nekih tvrtki je gurnuti sve više i više procesne snage na rub oblaka, čime se oslobađa određeni pritisak na razvoj podatkovnog centra.




Razvoj čipova u rubnom računanju uvelike će nadmašiti čip koji zahtijeva podatkovni centar. Prema Tractici, od 2016. do 2021. godine složena godišnja stopa rasta uređaja s rubovima bit će visoka čak 190%.

Joseph je rekao da će, bliže, računanje / obrada na rubu biti glavni motor rasta u industriji poluvodiča. Budući da posebne aplikacije u mnogim područjima zahtijevaju optimizirane dizajne čipova kako bi se postigle optimalne performanse čipa, ovo će biti prilika za dobavljače EDA alata kao što je Mentor.

Joseph naglašava da se pri rubnom računanju AI dizajn čipova često definira specifičnim zahtjevima za razvoj arhitekture. Dakle, trenutna razvojna platforma AI potpuno se razlikuje od prethodnog razvojnog okruženja.

U tom smislu, Joseph je predstavio Mentor-ove alate za dizajn čipova specijalno za AI polje:

lHLS (sinteza na visokoj razini): uzmite NVIDIA kao primjer. Upotrebom ovog alata možete povećati produktivnost za gotovo dva puta, a troškove provjere za 80%.

lHierarchicl test: pomaže kupcima u daljnjem povećanju produktivnosti i smanjenju troškova. Uzimajući kupca Graphcor-a, primjenom ovog alata, produktivnost DFT-a povećana je za 4 puta, brzina prijenosa testa znatno je poboljšana, a vremensko razdoblje dizajna skraćeno je na 3 dana na temelju stvarnih podataka.

lOPC tehnologija: koja se koristi u proizvodnji poluvodiča, potrebno je 4.000 CPU-a da bi se jedan dan pokrenulo 7nm kako bi se proizvela jedna Maska, ali ako koristite algoritme strojnog učenja, možete smanjiti vrijeme rada za 3-4 puta.

lLFD (litografski prihvatljiva) tehnologija: značajno smanjuje faktor ograničenja prinosa i smanjuje vrijeme rada 10 puta. Ne samo da može utvrditi nedostatke u procesu proizvodnje, nego i predvidjeti nedostatke.

lOdržavanje alata: rješava problem kvara proizvoda ili komponenata i poboljšava kvalitetu i učinkovitost proizvodnje.

Osim toga, Mentor pruža platformu za tehnologiju karakterizacije za automobilsku industriju, pružajući detaljnu analizu ukupne pouzdanosti i sigurnosti, u kombinaciji s AI-om radi smanjenja vremena izvođenja karakterizacije za faktor 100. PAVE 360 Autopilot Simulator također kontinuirano simulira svjetskim uvjetima u virtualnom stroju, što dodatno smanjuje vrijeme provjere.

Bez obzira na to jesu li budući pametni čipovi namjenski ili fleksibilni, industrija ima različite glasove. Ali Joseph je rekao novinaru mikroneta da je EDA neutralan alat. U budućnosti će Mentor pružiti veliko okruženje u kojem kupci mogu koristiti alate za modeliranje i razvoj svog softvera u određenim okruženjima. Ovo je najvažnija vrijednost koju Mentor nudi kao tvrtka EDA.