Aplikacje do symulacji obwodów AI i SPICE - Semiwiki

Opublikowane ponownie przez Plato

Obserwuje: 0

Czy możesz wymienić dostawcę EDA, który jako pierwszy zastosował sztuczną inteligencję 15 lat temu dla projektantów obwodów korzystających z symulatorów SPICE? Pamiętam tego dostawcę, to było Solido, którego obecnie jestem częścią EDA firmy Siemensi właśnie przeczytałem ich 8-stronicowy artykuł na temat tego, jak patrzą na różne poziomy sztucznej inteligencji wykorzystywanej w EDA, aby pomóc projektantom układów scalonych pracować mądrzej i szybciej niż przy użyciu metod ręcznych.

Niestandardowe projekty, w tym biblioteki ogniw, pamięci i analogowych adresów IP, wymagają przeprowadzenia symulacji SPICE dla wielu kombinacji procesów, napięcia i temperatury (PVT), a także lokalnych odchyleń, aby w pełni zweryfikować docelową wydajność, taką jak 3, 4, 5, 6 sigma , lub wyżej. Ponadto modele taktowania używane w narzędziach do syntezy logicznej i statycznej analizy taktowania również wymagają wielu symulacji SPICE do modelowania i sprawdzania poprawności plików .lib, zwłaszcza w przypadku zmienności statystycznej zawartej w sekcjach Liberty Variation Format (LVF) w plikach .libs. Zadania te wymagają milionów lub miliardów symulacji SPICE, a ich ukończenie może zająć tygodnie.

Technologia Solido wykorzystuje adaptacyjne podejście do sztucznej inteligencji, które wykorzystuje symulacje SPICE do uzyskania wstępnych wyników, wybiera punkty próbki, symuluje więcej punktów końcowych, a następnie dokonuje samoweryfikacji i dostosowuje się w razie potrzeby, a wyniki odpowiadają brutalnej metodzie Monte Carlo w ułamku czas.

Każde narzędzie EDA korzystające ze sztucznej inteligencji musi spełniać kryteria, aby można było mu zaufać, np. czy można je zweryfikować, czy jest dokładne w porównaniu z narzędziem referencyjnym, czy ogólnie będzie działać ze wszystkimi moimi projektami, czy jest wystarczająco mocne, aby zaoszczędzić czas i wysiłek oraz czy może być używany przez zespół inżynierów. Możesz także pomyśleć o poziomie dojrzałości swojego narzędzia EDA z funkcjami AI.

Poziom 0 – brak podejścia AI, SPICE z brutalną siłą Monte Carlo.
Poziom 1 – częściowo niezawodna sztuczna inteligencja, gdzie działa na niektórych komórkach, ale nie na wszystkich.
Poziom 2 – częściowo niezawodna sztuczna inteligencja, z samoweryfikacją i akceptowalną dokładnością.
Poziom 3 – adaptacyjna, świadoma dokładności sztuczna inteligencja, w której wyniki o niskiej dokładności są zastępowane wynikami o wyższej dokładności poprzez gromadzenie większej ilości danych, automatycznie ulepszając modele.
Poziom 4 – pełna produkcja AI, która działa dla wszystkich ogniw, wszystkich narożników, przez cały czas.

Oto podejście narzędzia EDA dla poziomu 3 dojrzałości AI:

Ta zautomatyzowana metodologia pozwala bardzo szybko uzyskać dokładne wyniki, ale nie wymaga ręcznej interwencji. Osiągnięcie poziomu 1 sztucznej inteligencji zajmie kilka dni, poziom 2 zajmie miesiące, poziom 3 wymaga lat, a poziom 4 będzie wymagał dziesięcioleci lat pracy programistów.

Środowisko projektowe Solido ma funkcję weryfikacji wysokiej sigma, gdzie sztuczna inteligencja przyspiesza przebiegi SPICE o rząd wielkości, ale dokładność jest pełna SPICE. Inżynierowie mogą osiągnąć wyniki weryfikacji 6 sigma w znacznie krótszym czasie w porównaniu z metodami brutalnej siły. Zastosowanie podejścia High-Sigma Verifier wykazało poprawę prędkości 4,000,000 XNUMX XNUMX razy większą niż metoda brute-force w przykładzie komórki. W przypadku starych metod zespół inżynierów nawet nie rozważałby weryfikacji wysokiej sigma, ponieważ czasy wykonania byłyby zbyt wolne.

Co więcej, addytywna sztuczna inteligencja umożliwia Solido Design Environment ponowne wykorzystanie modeli AI z jednego przebiegu, aby pomóc w dalszym przyspieszeniu kolejnych przebiegów, przyspieszając zadania weryfikacji przyrostowej nawet 100-krotnie.

Rysunek 3 min — Środowisko projektowe Solido

Aby utworzyć i zweryfikować modele Liberty (.lib) za pomocą sztucznej inteligencji, inżynier uruchomiłby Solido Generator, który tworzy nowe narożniki .lib PVT, wykorzystując istniejące narożniki PVT jako dane zakotwiczone, oraz Solido Analytics w celu pełnej walidacji plików .lib, w tym wykrywania wartości odstających i potencjalnych problemów w dane .lib automatycznie. Obydwa te narzędzia są częścią Zestaw do charakteryzacji Solido. Techniki sztucznej inteligencji skracają czas tworzenia i sprawdzania plików .lib z tygodni do zaledwie godzin.

Plan działania dla technik sztucznej inteligencji z narzędziami Solido obejmuje sztuczną inteligencję wspomagającą, w przypadku której generatywna sztuczna inteligencja pomoże inżynierom znaleźć i wybrać opcje optymalizacji projektu.

Podsumowanie

Solido ma 15-letnią historię stosowania technik sztucznej inteligencji wśród projektantów obwodów w celu weryfikacji wysokiej sigma i charakteryzacji ogniw, zapewniając im wyniki weryfikacji w znacznie krótszym czasie działania. Zapytaj dostawców EDA, jakie mają doświadczenie w stosowaniu metod sztucznej inteligencji w swoich narzędziach i spróbuj zobaczyć, jaki poziom dojrzałości sztucznej inteligencji jest oferowany. Osiągnięcie poziomu dojrzałości AI na poziomie 3 lub 4 wymaga dziesięcioleci wysiłków rozwojowych.

Czytaj 8-stronicowy artykuł w Siemens EDA.