الوجبات السريعة من CadenceLIVE 2023

ونظرًا للانبهار الشعبي، يبدو من المستحيل هذه الأيام الحديث عن أي شيء آخر غير الذكاء الاصطناعي. في CadenceLIVE، كان من المنعش أن يتم تذكيرنا بأن الأساليب الأساسية التي تظل عليها التصاميم من أي نوع وستظل تهيمن عليها دائمًا في جميع جوانب الهندسة من خلال الرياضيات والفيزياء وعلوم الكمبيوتر والكيمياء العميقة والدقيقة والقابلة للتطوير. يكمل الذكاء الاصطناعي تقنيات التصميم، مما يسمح للمهندسين باستكشاف المزيد من الخيارات والتحسينات. لكنها ستستمر في الوقوف على أكتاف أكثر من 200 عام من الخبرة المتراكمة في مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات والأساليب الحسابية كغطاء حول هذه الأساليب ولكن لا تحل محلها.

ومن خلال هذه الملاحظة، أين يكون الذكاء الاصطناعي مفيدًا في أساليب أنظمة التصميم الإلكتروني، وبشكل أعم، كيف يؤثر الذكاء الاصطناعي والتقنيات الأخرى على التحولات التجارية في صناعات أشباه الموصلات والأنظمة الإلكترونية؟ هذا هو موضوع بقية هذه المدونة.

الذكاء الاصطناعي في منتجات الإيقاع

من الواضح أن شركة Cadence تعتزم أن تكون في المقدمة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. على مدى السنوات القليلة الماضية، أعلنوا عن العديد من المنتجات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي - Cadence Cerebrus للتوليف الفيزيائي، وVerisium للتحقق، وJoint Enterprise Data and AI (JedAI) لتوحيد مجموعات البيانات الضخمة، وOptimality لتحسين الفيزياء المتعددة. لقد أضافوا مؤخرًا امتدادات Virtuoso للتصميم التناظري، وAllegro X AI لثنائي الفينيل متعدد الكلور المتقدم، وIntegrity لتصميمات 3D-IC.

كمنتج تركيبي فيزيائي، أتوقع أن يهدف Cadence Cerebrus في المقام الأول إلى تصميم الكتل لنفس الأسباب التي ذكرتها في مدونة سابقة. هنا، أتوقع أن التعلم المعزز حول العديد من عمليات التوليف الجسدي الكامل يؤدي إلى استكشاف أوسع للخيارات وتحسين PPA النهائي.

لدى Verisium هدف واسع جدًا في التحقق، ويمتد إلى تصحيح الأخطاء وتحسين مجموعة الاختبار، على سبيل المثال، بالإضافة إلى تحسين التغطية على مستوى الكتلة. وبصرف النظر عن التغطية على مستوى الكتلة، أتوقع أن تقدم الجوانب الأخرى قيمة عبر نطاق التصميم، مرة أخرى بناءً على التعلم المعزز عبر عمليات تشغيل متعددة (وربما حتى بين المنتجات في نفس العائلة).

الأمثلية هي في جوهرها مجموعة تحليل وتحسين على مستوى النظام. وهنا أيضًا، يمكن أن يساعد التعلم المعزز عبر عمليات التشغيل المتعددة التحليلات المعقدة للفيزياء المتعددة - الكهرومغناطيسية، والحرارة، وسلامة الإشارة والطاقة - على التقارب على عينات أكثر مما يمكن أخذه في الاعتبار في التكرار اليدوي التقليدي.

يعد Virtuoso Studio للتناظرية في جوهره أداة تصميم على مستوى الكتلة لأنه لا أحد، على حد علمي، يقوم ببناء تصميمات تناظرية كاملة الرقاقة على مقياس SoC (باستثناء الذكريات وربما الأشياء العصبية). لقد كانت الأتمتة في التصميم التناظري هدفًا مأمولًا ولكن لم يتم تحقيقه لعقود من الزمن. تقدم شركة Virtuoso الآن طرقًا قائمة على التعلم للتوظيف والتوجيه، وهو ما يبدو مثيرًا للاهتمام.

يهدف Allegro X AI إلى تحقيق أهداف مماثلة في تصميم ثنائي الفينيل متعدد الكلور، حيث يوفر وضعًا آليًا لثنائي الفينيل متعدد الكلور وتوجيهه. يشير موقع الويب إلى أنهم يستخدمون تقنيات توليدية هنا، في طليعة الذكاء الاصطناعي اليوم. تعتمد منصة Integrity على سعة قاعدة البيانات الكبيرة لنظام Innovus Implementation System وتستفيد من كل من Virtuoso وAllegro للترددات اللاسلكية التناظرية والتصميم المشترك للحزمة، مما يوفر حلاً شاملاً وموحدًا لتصميمات 3D-IC.

ثلاث وجهات نظر حول التكيف مع التغيير

ليس سراً أن الأسواق تتغير بسرعة استجابةً للعديد من التقنيات الناشئة (بما في ذلك الذكاء الاصطناعي) والتغيرات السريعة في أسواق الأنظمة بالإضافة إلى الضغوط الاقتصادية والجيوسياسية. أحد التغييرات الواضحة جدًا في عالمنا هو النمو السريع لتصميم الرقائق داخليًا بين شركات الأنظمة. لماذا يحدث ذلك وكيف تتكيف شركات أشباه الموصلات وشركات EDA؟

منظور الأنظمة من Google Cloud

تحدث توماس كوريان، الرئيس التنفيذي لشركة Google Cloud مع Anirudh حول الاتجاهات السائدة في احتياجات تصميم السحابة والرقائق. لقد اطلع على تطور الطلب على الحوسبة السحابية، بدءًا من البرامج كخدمة (SaaS)، مدفوعة بتطبيقات من Intuit وSalesforce. ومن هناك، تطور المشهد إلى البنية التحتية كخدمة (IaaS) مما يسمح لنا بشراء وصول مرن لأجهزة الحوسبة دون الحاجة إلى إدارة تلك الأجهزة.

الآن يرى توماس أن الرقمنة هي المحرك الرئيسي: في السيارات والهواتف المحمولة والأجهزة المنزلية والآلات الصناعية. ومع حدوث تقدم في مجال الرقمنة، أصبحت التوأمة الرقمية شائعة في تصميم العمليات الافتراضية وتحسينها، وتطبيق التعلم العميق لاستكشاف نطاق أوسع من الاحتمالات.

لدعم هذا الهدف على نطاق واسع، تريد Google أن تكون قادرة على التعامل مع مراكز البيانات المتصلة بالشبكة في جميع أنحاء العالم كمورد حوسبة موحد، والاتصال من خلال أنسجة الشبكة ذات زمن الاستجابة المنخفض للغاية للحصول على أداء ووقت استجابة يمكن التنبؤ بهما بغض النظر عن كيفية توزيع أعباء العمل. يتطلب تحقيق هذا الهدف الكثير من تصميمات أشباه الموصلات المخصصة للشبكات والتخزين ومحركات الذكاء الاصطناعي والمسرعات الأخرى. يعتقد توماس أنه يمكنهم في بعض المجالات الحيوية بناء حلول مختلفة تلبي أهدافهم الرأسمالية والنفقية بشكل أفضل من استخدام أشباه الموصلات من مصادر خارجية.

لماذا؟ ليس من العملي دائمًا أن يقوم مورد خارجي باختباره على نطاق الأنظمة الحقيقية. من يمكنه إعادة إنتاج حركة مرور الفيديو المتدفقة على نطاق Google أو AWS أو Microsoft؟ أيضًا، في بناء تمايز عمليات النظام، يساعد تحسين المكونات، ولكن ليس بقدر تحسين العملية الكاملة. لنفترض، من Kubernetes، إلى الحاويات، إلى التزويد، إلى وظيفة الحوسبة. من الصعب على مورد شبه رئيسي إدارة هذا النطاق.

منظور أشباه الموصلات من مارفيل

تحدث كريس كوبمانز، المدير التنفيذي للعمليات في شركة Marvell، عن كيفية تكيفهم مع احتياجات الشركة من الأنظمة المتطورة. تركز Marvell بشكل مباشر على تكنولوجيا البنية التحتية للبيانات في مراكز البيانات ومن خلال الشبكات اللاسلكية والسلكية. يجب أن يكون تدريب الذكاء الاصطناعي والعقد الأخرى قادرًا على الاتصال بشكل موثوق بنطاق ترددي عالٍ وبزمن وصول منخفض بمعدل تيرابايت في الثانية عبر مسافات بحجم مركز البيانات. فكر في ChatGPT، الذي يُشاع أنه يحتاج إلى ما يقرب من 10 آلاف وحدة معالجة رسوميات للتدريب.

يتطلب هذا المستوى من الاتصال بنية تحتية للبيانات فائقة الكفاءة، ومع ذلك يحتاج مقدمو الخدمات السحابية (CSPs) إلى كل التمايز الذي يمكنهم الحصول عليه ويريدون تجنب الحلول ذات الحجم الواحد الذي يناسب الجميع. تتعاون Marvell مع مقدمي خدمات الاتصالات لتصميم ما يسمونه السيليكون المحسّن للسحابة. ويبدأ ذلك بمكون للأغراض العامة، يخدم مجموعة شاملة من الاحتياجات، ويحتوي على بعض المكونات الصحيحة لمقدم خدمة مركزية معين، ولكنه مُبالغ فيه وبالتالي فهو غير فعال بما فيه الكفاية كما هو. تم تصميم الحل المُحسّن للسحابة من هذا النظام الأساسي ليناسب أعباء العمل والتطبيقات المستهدفة لمزود خدمة السحابة (CSP)، مع إسقاط ما هو غير مطلوب وتحسين المسرعات والواجهات ذات الأغراض الخاصة حسب الضرورة. يسمح هذا النهج لشركة Marvell بتقديم تصميمات خاصة بالعميل من تصميم مرجعي باستخدام مكونات البنية التحتية المتمايزة لـ Marvell.

منظور EDA من الإيقاع

اختتم توم بيكلي، نائب الرئيس الأول والمدير العام لمجموعة Cadence Custom IC & PCB في Cadence، بمنظور EDA حول التكيف مع التغيير. قد تعتقد أنه مع وجود عملاء في الأنظمة وتصميم أشباه الموصلات، فإن الأمر سهل بالنسبة لـ EDA. ومع ذلك، لخدمة هذا النطاق من الاحتياجات، يجب أن يمتد حل "EDA" الشامل إلى نطاق واسع - بدءًا من تصميم الدوائر المتكاملة (الرقمية والتناظرية والترددات اللاسلكية) إلى تصميم الدوائر المتكاملة ثلاثية الأبعاد وتصميم العبوات، إلى تصميم ثنائي الفينيل متعدد الكلور ثم حتى التصميم الكهروميكانيكي (داسو تعاون الأنظمة).

أضف التحليلات والتحسينات إلى المزيج، لضمان سلامة الكهرومغناطيسية والحرارية والإشارة والطاقة، مما يسمح للعملاء بتصميم الأنظمة الكاملة وتحسينها (وليس فقط الرقائق) قبل أن تصبح الأجهزة جاهزة. مع إدراكهم أيضًا أن عملائهم يعملون وفقًا لجداول زمنية ضيقة مع المزيد من القيود المفروضة على التوظيف. معًا، هذا أمر طويل. سيكون المزيد من التعاون والمزيد من الأتمتة والمزيد من التصميم الموجه بالذكاء الاصطناعي أمرًا ضروريًا.

مع الحلول الموضحة هنا، يبدو أن شركة Cadence تسير على طريق جيد. قدمت الوجبات الجاهزة الخاصة بي، CadenceLIVE 2023، تحديثًا جيدًا حول كيفية معالجة Cadence لاحتياجات الصناعة (بجرعة صحية من الذكاء الاصطناعي)، بالإضافة إلى رؤى جديدة حول اتجاهات صناعة الأنظمة/أشباه الموصلات/التصميم.

شارك هذا المنشور عبر:

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• أفلاطونايستريم. ذكاء بيانات Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• سك المستقبل مع أدرين أشلي. الوصول هنا.
• شراء وبيع الأسهم في شركات ما قبل الاكتتاب مع PREIPO®. الوصول هنا.
• المصدر https://semiwiki.com/artificial-intelligence/328563-takeaways-from-cadencelive-2023/