AI اور SPICE سرکٹ سمولیشن ایپلی کیشنز - Semiwiki

افلاطون کے ذریعہ دوبارہ شائع کیا گیا۔

فالونگ: 0

کیا آپ اس ای ڈی اے وینڈر کا نام بتا سکتے ہیں جس نے 15 سال قبل اسپائس سمیلیٹر استعمال کرنے والے سرکٹ ڈیزائنرز کے لیے پہلی بار AI استعمال کیا تھا؟ مجھے وہ وینڈر یاد ہے، یہ Solido تھا، اب اس کا حصہ ہے۔ سیمنز ای ڈی اے۔، اور میں نے ابھی ان کا 8 صفحات کا مقالہ پڑھا ہے کہ وہ EDA میں استعمال ہونے والے AI کی مختلف سطحوں کو کس طرح دیکھتے ہیں تاکہ IC ڈیزائنرز کو دستی طریقوں کے استعمال سے زیادہ ہوشیار اور تیز کام کرنے میں مدد ملے۔

سیل، میموری اور اینالاگ آئی پی لائبریریوں سمیت حسب ضرورت ڈیزائن کے لیے SPICE سمیولیشنز کو بہت سے پراسیس، وولٹیج اور ٹمپریچر (PVT) کے امتزاج کے ساتھ ساتھ مقامی تغیرات کی مکمل تصدیق کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، جیسے کہ 3، 4، 5، 6 سگما۔ ، یا اس سے زیادہ۔ اس کے علاوہ، منطقی ترکیب اور جامد ٹائمنگ تجزیہ ٹولز کے ذریعے استعمال ہونے والے ٹائمنگ ماڈلز کو بھی .lib ماڈلنگ اور توثیق کے لیے بہت سے SPICE سمولیشنز کی ضرورت ہوتی ہے، خاص طور پر .libs کے لبرٹی ویری ایشن فارمیٹ (LVF) سیکشنز میں شامل شماریاتی تغیرات کے ساتھ۔ ان کاموں کو لاکھوں یا اربوں SPICE سمیلیشنز کی ضرورت ہے، اور انہیں مکمل ہونے میں ہفتے لگ سکتے ہیں۔

Solido ٹیکنالوجی ایک انکولی AI اپروچ کا استعمال کرتی ہے جو ابتدائی نتائج حاصل کرنے کے لیے SPICE simulations کا استعمال کرتی ہے، نمونے کے پوائنٹس کو منتخب کرتی ہے، مزید ٹیل اینڈ پوائنٹس کی تقلید کرتی ہے، پھر خود تصدیق کرتی ہے اور ضرورت کے مطابق ڈھال لیتی ہے، نتائج کے ایک حصے میں بروٹ فورس مونٹی کارلو طریقوں سے مماثل ہوتے ہیں۔ وقت

کوئی بھی EDA ٹول جو AI کا استعمال کرتا ہے اسے قابل اعتماد ہونے کے معیار پر پورا اترنا چاہیے، جیسے کہ کیا اس کی تصدیق کی جا سکتی ہے، کیا یہ کسی حوالہ کے مقابلے میں درست ہے، کیا یہ میرے تمام ڈیزائنز پر عام طور پر کام کرے گا، کیا یہ اتنا مضبوط ہے کہ میرا وقت اور محنت بچا سکے، اور کیا اسے انجینئرنگ ٹیم استعمال کر سکتی ہے؟ آپ AI خصوصیات کے ساتھ اپنے EDA ٹول کی پختگی کی سطح کے بارے میں بھی سوچ سکتے ہیں۔

لیول 0 - کوئی AI اپروچ نہیں، Brute-force Monte Carlo کے ساتھ SPICE۔
لیول 1 - جزوی طور پر قابل اعتماد AI، جہاں یہ کچھ سیلز پر کام کرتا ہے، لیکن سب پر نہیں۔
لیول 2 - جزوی طور پر قابل اعتماد AI، خود تصدیق اور قابل قبول درستگی کے ساتھ۔
لیول 3 - انکولی، درستگی سے آگاہ AI، جہاں کم درستگی کے نتائج کو زیادہ ڈیٹا اکٹھا کرنے کے ذریعے اعلی درستگی کے نتائج سے بدل دیا جاتا ہے، ماڈلز کو خود بخود بہتر بنایا جاتا ہے۔
لیول 4 - مکمل پروڈکشن AI جو تمام سیلز، تمام کارنر کیسز، ہر وقت کام کرتا ہے۔

AI میچورٹی کے لیول 3 کے لیے EDA ٹول اپروچ یہ ہے:

یہ خودکار طریقہ کار بہت تیزی سے درست نتائج دیتا ہے، پھر بھی اسے دستی مداخلت کی ضرورت نہیں ہے۔ AI کے لیول 1 تک پہنچنے میں دن لگتے ہیں، لیول 2 کو مہینے لگتے ہیں، لیول 3 کو سال درکار ہوتے ہیں، اور لیول 4 کو حاصل کرنے کے لیے کئی دہائیوں کا ڈویلپر سال درکار ہوتا ہے۔

سولیڈو ڈیزائن ماحولیات اعلی سگما کی تصدیق کے لیے ایک خصوصیت ہے، جہاں AI SPICE کو تیز کرتا ہے جس کی رفتار ایک ترتیب سے ہوتی ہے، پھر بھی درستگی مکمل SPICE ہے۔ انجینئرز 6 سگما تصدیقی نتائج تک بہت کم وقت میں بروٹ فورس طریقوں کے مقابلے میں پہنچ سکتے ہیں۔ ہائی-سگما ویریفائر اپروچ کا استعمال کرتے ہوئے سیل کی مثال میں بروٹ فورس کے مقابلے میں 4,000,000X تیز رفتار بہتری دکھائی۔ پرانے طریقوں کے ساتھ ایک انجینئرنگ ٹیم اعلی سگما تصدیق پر بھی غور نہیں کرے گی، کیونکہ رن ٹائمز بہت سست ہوں گے۔

مزید برآں، اضافی AI Solido Design Environment کو ایک رن سے AI ماڈلز کو دوبارہ استعمال کرنے کے قابل بناتا ہے تاکہ اس کے بعد کی رنز کو مزید تیز کرنے میں مدد ملے، اضافی 100X تک تصدیقی کاموں کو تیز کیا جائے۔

AI کے ساتھ Liberty (.lib) ماڈلز بنانے اور اس کی تصدیق کرنے کے لیے، ایک انجینئر Solido جنریٹر چلائے گا جو موجودہ PVT کارنر کو اینکر ڈیٹا کے طور پر استعمال کرتے ہوئے نئے PVT کارنر .libs تیار کرے گا، اور Solido Analytics کو مکمل طور پر .libs کی توثیق کرنے کے لیے، بشمول آؤٹ لیرز اور ممکنہ مسائل کا پتہ لگانا۔ .lib ڈیٹا خود بخود۔ یہ دونوں ٹولز کا حصہ ہیں۔ سولیڈو کریکٹرائزیشن سویٹ. یہاں کی AI تکنیکیں .lib کی پیداوار اور توثیق کے وقت کو ہفتوں سے کم کر کے رن ٹائم کے صرف گھنٹوں تک کر دیتی ہیں۔

Solido ٹولز کے ساتھ AI تکنیک کے روڈ میپ میں Assistive AI شامل ہے، جہاں تخلیقی AI انجینئرز کو ڈیزائن کی اصلاح کے اختیارات تلاش کرنے اور منتخب کرنے میں مدد کرے گا۔

خلاصہ

سولیڈو کی 15 سال کی تاریخ ہے کہ سرکٹ ڈیزائنرز کو ہائی سگما کی تصدیق اور سیل کیریکٹرائزیشن کے لیے AI تکنیکوں کو لاگو کیا جاتا ہے، جس سے انہیں بہت کم وقت میں تصدیق کے نتائج ملتے ہیں۔ اپنے EDA وینڈرز سے پوچھیں کہ ان کے ٹولز پر AI طریقوں کو لاگو کرنے میں ان کا تجربہ کیا ہے اور یہ دیکھنے کی کوشش کریں کہ AI میچورٹی کی کس سطح کی پیشکش کی جا رہی ہے۔ لیول 3 یا لیول 4 AI میچورٹی تک پہنچنے کے لیے دہائیوں کی ترقیاتی کوششوں کی ضرورت ہوتی ہے۔

پڑھیے 8 صفحہ کا مضمون سیمنز ای ڈی اے میں۔