Mening so'rovim:0Qism

Bosh sahifa > Yangiliklar > Mentor: AI yarimo'tkazgichlar sanoatining o'n yillik o'sishi uchun yana bir katalizator bo'ladi

Mentor: AI yarimo'tkazgichlar sanoatining o'n yillik o'sishi uchun yana bir katalizator bo'ladi

2001 yilda Internet pufagi portlashidan so'ng, ko'p odamlar butun yarimo'tkazgich sanoatining kelajakdagi rivojlanishiga shubha bilan to'la edilar.

O'sha paytda bozorning qulashi davrlarida ko'plab yarimo'tkazgich kompaniyalar birlashishni boshladilar; shamol kapitaliga sanoatning jozibador investitsiyalari sezilarli darajada kamaydi; texnologik tadqiqotlar va jarayonlarning rivojlanishida va boshqa jihatlar ham turg'unlashdi va sekinlashdi.

Biroq, yarimo'tkazgichlar sanoatida endi yangi burilish yuz berdi. Ji Wei.com kabi jurnalistlarga bergan intervyusida Mentor IC EDA ijrochi vitse-prezidenti Jozef Sawicki soha sun'iy intellekt va mashinalarni o'rganish kabi yangi texnologiyalarni rag'batlantirish sharoitida imkoniyatlar bilan to'ldirilganligini aytdi.

McKinsey hisobotida sun'iy intellektni ko'plab vertikal sohalarda qo'llash mumkinligi ta'kidlangan, bu yarimo'tkazgich kompaniyalariga ushbu texnologiya staklaridan umumiy qiymatning 40-50 foizini olish imkonini beradi. Jozef sun'iy intellekt yarimo'tkazgichlar sanoatida yana 10 yillik o'sish tsiklining kuchli katalizatori bo'lishini aytdi. Ammo ushbu tendentsiyani chinakam ro'yobga chiqarish uchun qo'llab-quvvatlash uchun ko'plab ma'lumotlar talab qilinadi.

"Etarli ma'lumotlar bilan, siz bashoratli bo'lishingiz mumkin, shuning uchun siz mashinangizni juda ishonchli o'rgata olasiz va uskunani samarali o'rganishga imkon berasiz." Keyinchalik Jozef yuqori tezlikdagi aloqa uchun zarur bo'lgan va yaratilgan ma'lumotlar hajmi keyingi 12 yil ichida ko'payishini qo'shimcha qildi. Bu minglab marta o'sishni keltirib chiqaradi va bu ma'lumotlarni tahlil qilish kerak va keyin ushbu tahlil asosida harakatlarni amalga oshirish kerak.

Biroq, "ma'lumotlar tsunami" ta'siri ostida sun'iy intellektning rivojlanishi turli xil qarama-qarshiliklarga duch kelmoqda. Jozef sun'iy intellektni rivojlantirishda ikkita qarama-qarshi maqsadlarni aytib o'tdi:

Bitta maqsad shundan iboratki, ko'p odamlar ma'lumotlar markazining bunday katta hajmdagi ma'lumotlarga dosh berish qobiliyatini doimiy ravishda kuchaytirishni xohlashadi. Shunday qilib, Alibaba va Amazon kabi kompaniyalar AI bilan bog'liq dvigatellarni ishlab chiqmoqdalar, bu vosita katta hajmdagi ma'lumotlarni o'qitish uchun foydalanadi.

Boshqa tomondan, ba'zi kompaniyalarning maqsadi ko'proq va ko'proq qayta ishlash quvvatini bulutning chetiga surishdir va shu bilan ma'lumotlar markazini rivojlantirish uchun ba'zi bosimni bo'shatadi.

Chet elda hisoblashda chip rivojlanishi ma'lumotlar markazi tomonidan talab qilinadigan chipdan sezilarli darajada oshadi. Tractica ma'lumotlariga ko'ra, 2016 yildan 2021 yilgacha chetga ulangan qurilmalarning yillik yillik o'sish sur'ati 190% ga etadi.

Jozefning ta'kidlashicha, yaqinroq, chekka hisoblash / ishlov berish yarimo'tkazgichlar sanoatida o'sish uchun asosiy vosita bo'ladi. Ko'pgina sohalardagi maxsus dasturlar optimallashtirilgan chip dizaynini talab qiladiganligi sababli, bu Mentor singari EDA vositalarini sotuvchilar uchun imkoniyat bo'ladi.

Jozef ta'kidlaganidek, AI-ning chekka kompyuterlarida chip dizayni ko'pincha arxitekturani rivojlantirishning aniq talablari bilan belgilanadi. Shunday qilib, hozirgi AI rivojlanish platformasi oldingi rivojlanish muhitidan butunlay farq qiladi.

Shu munosabat bilan, Jozef Mentorning maxsus AI sohasi uchun chip dizaynini taqdim etdi:

lHLS (yuqori darajadagi sintez): Misol sifatida NVIDIA-ni oling. Ushbu vositadan foydalansangiz, unumdorlikni qariyb ikki baravar va tekshirish xarajatlarini 80 foizga oshirishingiz mumkin.

lHierarchicl testi: Mijozlarga samaradorlikni yanada oshirish va xarajatlarni kamaytirishga yordam beradi. Grafcor mijozini namuna sifatida olsak, ushbu vositadan foydalangan holda, DFT unumdorligi 4 baravar oshirildi, testlarni o'tkazish tezligi sezilarli darajada yaxshilandi va haqiqiy ma'lumotlar asosida dizayn muddati 3 kunga qisqartirildi.

lOPC texnologiyasi: yarimo'tkazgich ishlab chiqarishda ishlatiladigan bo'lsa, bitta niqobni ishlab chiqarish uchun 7nm asosda kuniga 4000 protsessor kerak bo'ladi, ammo agar siz mashinani o'rganish algoritmlaridan foydalansangiz, ish vaqtini 3-4 baravar kamaytirasiz.

lLFD (litografik jihatdan qulay) texnologiya: hosildorlikning cheklangan koeffitsientini sezilarli darajada kamaytiradi va ishlab chiqarishning ish vaqtini 10 baravar kamaytiradi. Ishlab chiqarish jarayonida nafaqat kamchiliklarni aniqlabgina qolmay, balki kamchiliklarni ham bashorat qilishi mumkin.

lDeposition vositasi: mahsulot yoki tarkibiy qismlarning ishdan chiqishi muammosini hal qiladi va ishlab chiqarish sifati va samaradorligini oshiradi.

Bundan tashqari, Mentor avtomobilsozlik sanoatining xarakteristikasi texnologik platformasini taqdim etadi, umumiy ishonchlilik va xavfsizlikning batafsil tahlilini taqdim etadi, xarakteristikaning ishlash vaqtini 100 omilga qisqartirish uchun AI bilan birgalikda ishlab chiqaradi. virtual mashina sharoitidagi dunyo sharoitlari, bu tekshirish vaqtini yanada qisqartiradi.

Kelajakdagi aqlli chiplar bag'ishlanganmi yoki moslashuvchanmi, sanoat turli xil ovozlarga ega. Ammo Jozef mikronet muxbiriga EDA neytral vosita ekanligini aytdi. Kelgusida Mentor mijozlar o'zlarining dasturlarini muayyan sharoitlarda modellashtirish va ishlab chiqish uchun vositalardan foydalanishlari mumkin bo'lgan katta muhitni yaratadilar. Bu Mentor tomonidan EDA kompaniyasi sifatida taklif qiladigan eng muhim qiymatdir.