Cognichip a annoncé aujourd'hui avoir levé 60 millions de dollars de financement pour tenter d'accélérer le concept émergent de conception de puces fondées sur la physique et alimentées par des modèles avancés d'intelligence artificielle.
Cognichip affirme que l'industrie des semi-conducteurs approche de ses limites structurelles, car la conception de puces avancées devient plus coûteuse et plus longue que jamais, nécessitant des années d'efforts et des centaines de millions de dollars. En conséquence, les progrès de l’IA elle-même ralentissent, car les puces ne parviennent pas à suivre les capacités des modèles plus puissants.
La startup n'a pas construit un autre outil d'automatisation de la conception électronique. Au lieu de cela, il vise à repenser la manière dont les puces sont conçues avec sa plate-forme de conception d'intelligence artificielle.
ACI est un modèle fondamental basé sur la physique et spécialement conçu pour la conception de puces. Contrairement aux modèles à usage général, il intègre des éléments tels que les contraintes physiques, le comportement des circuits et les difficultés de fabrication dans le processus de conception des semi-conducteurs. Cela lui permet de raisonner à chaque étape, de la conception de l’architecture à la vérification et même à la production.
Cognichip affirme que les processus traditionnels de conception de puces sont trop séquentiels, les ingénieurs avançant étape par étape dans chaque flux de travail. Au lieu de cela, l'approche de la startup adopte le parallélisme, ce qui signifie que plusieurs décisions de conception peuvent être explorées simultanément.
C'est important car les puces les plus avancées couvrent aujourd'hui les domaines numériques, analogiques et à signaux mixtes, et chaque partie présente des interdépendances les unes avec les autres, ce qui rend l'optimisation extrêmement difficile. Mais en intégrant la physique directement dans son modèle fondamental, Cognichip peut calculer tous ces compromis d'une manière que les outils EDA basés sur les données ne peuvent pas, selon lui.
La startup affirme que cela signifie qu'ACI agit davantage comme un collaborateur d'ingénierie plutôt que comme un outil de conception, résolvant les problèmes grâce à un raisonnement avancé. En conséquence, selon Cognichip, il est capable de réduire jusqu'à 50 % les efforts consacrés à la conception des puces.
Cognichip affirme travailler avec plus de 30 sociétés de conception de semi-conducteurs, dont certains des plus grands acteurs du secteur, et affirme que sa plate-forme est actuellement testée dans des flux de production réels. Les premiers utilisateurs signalent une réduction des cycles et des coûts de conception des puces, ainsi qu'une amélioration des performances.
La plateforme permet également aux fabricants de puces de maintenir leurs normes de fabrication existantes, ce qui est essentiel pour une adoption plus large. Cependant, Cognichip a refusé de nommer aucun de ses clients et n'a mentionné aucune puce spécifique que sa plate-forme a contribué à concevoir.
« L'industrie des semi-conducteurs se trouve à un tournant critique ; un cadre d'IA pour l'innovation et l'efficacité ouvrira d'énormes opportunités à l'échelle mondiale », a déclaré Tan. « Le succès dans cet espace nécessite une fusion rare d'une expertise approfondie dans le domaine, combinée à une recherche avancée en IA et à une approche de conception intégrée de bout en bout. La technologie de modèle de base révolutionnaire et basée sur la physique de Cognichip et son équipe de direction éprouvée la positionnent pour devenir une entreprise générationnelle. «
L'essor de Cognichip arrive à un moment intéressant, où il semble exister une dépendance croissante entre l'IA et le matériel qui l'alimente. De nombreux modèles d’IA atteignent leurs limites de performances et nécessitent des processeurs plus puissants, mais la conception de ces puces peut prendre des années, ce qui freine les progrès du secteur. S’il parvient à réduire les délais de conception à quelques mois au lieu d’années, Cognichip accélérera non seulement l’innovation en matière de puces, mais stimulera potentiellement la dynamique de l’ensemble de l’écosystème de l’IA.
« La prochaine vague de progrès visant à réduire considérablement les cycles de conception de puces ne viendra pas d'une optimisation progressive des outils de conception existants, mais de l'utilisation de l'IA pour paralléliser ce qui a toujours été un processus de conception de puces hautement sériel », a déclaré Umesh Padval, associé directeur de Seligman.. « Cognichip jette les bases de ce changement grâce à des modèles basés sur la physique, des ensembles de données organisés et une intégration prête pour la production avec la pile de conception de semi-conducteurs. »
