L’évolution rapide des systèmes intelligents définis par logiciel pousse la conception de puces dans une nouvelle ère de l’IA physique, une ère où la complexité de la conception des puces dépasse les méthodes d’ingénierie traditionnelles.
Les fabricants s’empressent d’intégrer des centaines de milliards de transistors dans des composants qui alimentent tout, des véhicules autonomes aux centres de données à grande échelle. En conséquence, la conception du silicium est devenue extrêmement complexe, selon Prith Banerjee (photo), vice-président senior de l'innovation chez Synopsys Inc.
« C'est l'une des meilleures applications que l'on puisse imaginer pour appliquer l'IA pour accomplir une tâche », a déclaré Banerjee. « Il n'y a pratiquement rien de plus difficile de nos jours que de concevoir une puce. »
Banerjee a parlé avec les CUBE Dave Vellante et Bob O'Donnell à la Événement AMD Advancing AIlors d'une diffusion exclusive sur theCUBE, le studio de diffusion en direct de SiliconANGLE Media. Ils ont discuté de la récente acquisition stratégique d'Ansys, des synergies qui en résultent et de l'avenir à long terme de l'informatique quantique dans le domaine de l'automatisation de la conception électronique. (* Divulgation ci-dessous)
La complexité de la conception des puces détermine l'approche de co-conception de Synopsys dans l'IA physique
Pour gérer la complexité de la conception des puces sans prolonger les cycles de développement coûteux, l’industrie des semi-conducteurs s’oriente de plus en plus vers des méthodologies avancées de co-conception. La combinaison de Synopsys et Ansys permet aux développeurs de simuler le stress thermique tout en écrivant simultanément des logiciels pour du matériel qui n'a pas encore été fabriqué, a noté Banerjee.
« Comment co-concevoir, concevoir et simuler simultanément toutes ces choses ? » » dit Banerjee. « C'est la complexité que nous essayons de résoudre. »
La conception de processeurs modernes dotés de centaines de milliards de transistors nécessite des tolérances thermiques précises pour garantir une efficacité opérationnelle maximale. Les ingénieurs ne peuvent pas simplement surconcevoir ces composants avec trop de matériaux, car les centres de données qui en résulteraient consommeraient des quantités d'énergie ingérables, a noté Banerjee.
« Si vous multipliez cinq transistors de plus, vous obtiendrez tellement de puissance », a déclaré Banerjee. « Vous devez le concevoir exactement correctement. »
L’IA joue un rôle central dans l’accélération de ces flux de travail en remplaçant les techniques traditionnelles de simulation par force brute par des modèles prédictifs très précis. Synopsys a introduit des flux de travail multi-agents qui associent des ingénieurs humains à des assistants numériques pour gérer les tâches de conception répétitives, réduisant ainsi le temps d'enregistrement sur des programmes de puces complexes, a noté Banerjee.
« Ces agents travaillent avec des ingénieurs humains, ils collaborent avec les flux de travail multi-agents », a déclaré Banerjee. « C'est ainsi que nous permettons à AMD et à d'autres fabricants de puces de maîtriser la complexité. »
Cette approche réduit également les barrières à l’entrée pour les startups. Plutôt que d'acheter des licences coûteuses à l'avance, les nouveaux entrants peuvent désormais accéder aux outils Synopsys via un programme de démarrage basé sur le cloud, rendant ainsi accessible la conception de puces avancées sans nécessiter de gros investissements en capital.
« Plutôt que d'acheter ces licences vraiment ridiculement chères à Synopsys, ils peuvent utiliser les licences sur le cloud », a déclaré Banerjee. « C'est ainsi que nous démocratisons le design. »
Pour l’avenir, Synopsys explore l’informatique quantique pour se préparer à la prochaine frontière de la puissance de calcul – une frontière qui pourrait traiter des problèmes actuellement hors de portée du silicium classique, a noté Banerjee.
« Il y aura un moment ChatGPT pour le quantum », a déclaré Banerjee. « Et quand cela arrivera, nous voulons être prêts. »
Voici l'interview vidéo complète, qui fait partie de la couverture de SiliconANGLE et theCUBE sur le Événement AMD Advancing AI:
(* Divulgation : TheCUBE est un partenaire média payant pour l'événement AMD Advancing AI. Ni AMD, le sponsor de la couverture de l'événement theCUBE, ni les autres sponsors n'ont de contrôle éditorial sur le contenu de theCUBE ou SiliconANGLE.)
