Çip tasarımı daha maliyetli ve geliştirilmesi daha uzun sürerken, çip tasarımcıları harcamalarını optimize etmek ve pazara sunma süresini hızlandırmak için yapay zekaya yöneliyor. Şimdiye kadar, Synopsys DSO.ai elektronik tasarım otomasyonu (EDA) yazılım takımı kullanılarak yerleştirilen ve yönlendirilen 200’den fazla çip tasarımı bantlandı ve sayı hızla artıyor.
Synopsys’in baş yöneticisi Aart J. de Geus, “2022’nin sonunda, en iyi 10 yarı iletken satıcısından 9’u dahil olmak üzere benimseme, 100 yapay zeka odaklı ticari bant çıkışıyla büyük bir hızla ilerledi” dedi. arama (üzerinden yahoo! finans). “Bugün sayı 200’ün oldukça üzerinde ve endüstri, tasarım için yapay zekayı geniş ölçüde Synopsys’ten benimsediğinden, çok hızlı bir şekilde artmaya devam ediyor.”
Çiplerin artan karmaşıklığı, tasarımcıların bunları uygulanabilir kılmak için en son düğümleri benimsemesini gerektiriyor, bu nedenle geliştirme ve üretim maliyetleri hızla artıyor. 7nm işlem teknolojisi kullanılarak üretilen orta derecede karmaşık bir çip, yaklaşık 300 milyon dolarlık bir geliştirme fiyat etiketi ile geldi ve bu maliyetin yaklaşık %40’ı yazılıma atfedildi. Buna karşılık, gelişmiş bir 5 nm’nin geliştirme maliyeti, yazılım maliyetleri de dahil olmak üzere 540 milyon doları aşıyor. Uluslararası İş Stratejileri (IBS, İRRİTABL BARSAK SENDROMU). İleriye dönük olarak, sofistike bir 3 nm GPU’nun geliştirme maliyetinin yaklaşık 1,5 milyar dolar olacağı tahmin ediliyor ve yazılım maliyetleri bu fiyat etiketinin yaklaşık %40’ını oluşturuyor.
Bir çipe 1,5 milyar dolar harcadığınızda hataya yer yoktur ve yapay zekanın aksine insanlar hata yapmaya eğilimlidir, bu nedenle yapay zekayı oldukça karmaşık tasarımlar için kullanmak çok mantıklıdır. Aslında, Synopsys bir yapay zeka destekli tasarım araçlarının tamamı bu senenin başlarında.
De Geus, “Sektörün ilk tam yığın yapay zeka güdümlü EDA paketi olan sydnopsys.ai’yi tanıttık” dedi. “Özellikle, DSO.ai’deki ikinci nesil gelişmelere paralel olarak, doğrulama alanı optimizasyonu anlamına gelen VSO.ai’yi duyurduk; ve TSO.ai, test alanı optimizasyonu. Ek olarak, analog tasarım ve üretimi içerecek şekilde yapay zekayı tasarım yığınına genişletiyoruz.”
Hemen hemen tüm büyük yonga üreticileri artık yapay zeka destekli EDA araçlarını benimsiyor, ancak herkes bunu onaylamaya hazır değil.
De Geus, “Duyurudaki ortaklar arasında, hepsi de çığır açan sonuçlarını sunmak için Synopsys.ai’nin hızlı ilerlemesine ve kritikliğine ilişkin çarpıcı kullanım örnekleri sağlayan Nvidia, TSMC, MediaTek, Renesas ve IBM Research yer aldı.”
