Tıpkı diğer büyük çip tasarımcıları gibi, AMD de çip tasarlamak için yapay zekayı çoktan kullanmaya başladı. Aslında, AMD’nin CEO’su Lisa Su, modern işlemcilerin karmaşıklığı katlanarak arttıkça, sonunda yapay zeka özellikli araçların çip tasarımına hakim olacağına inanıyor.
Su, Şanghay’da düzenlenen 2023 Dünya Yapay Zeka Konferansı’nda (WAIC) yapay zekanın çip tasarımının belirli alanlarına hakim olacağına inandığını söyledi. Gelecekte daha iyi donanım tasarımı sağlamak için disiplinler arası işbirliğine duyulan ihtiyacı da vurguladı. DigiTimes.
Daha önce hem Nvidia’nın CEO’su Jensen Huang hem de AMD’nin baş teknoloji sorumlusu Mark Papermaster, çip geliştirmenin yapay zeka için ideal bir uygulama olduğunu belirtmişti. AMD, yapay zekayı yarı iletken tasarımı, testi ve doğrulamasında zaten kullanıyor. Şirket ayrıca, gelecekteki çip tasarım uygulamalarında üretken yapay zekadan daha geniş bir şekilde yararlanma niyetindedir.
Papermaster, AMD’de yapay zekanın zaten çip tasarımında, özellikle de çip tasarımlarının alt bloklarının daha iyi performans ve daha düşük enerji tüketimi için konumlandırıldığı ve optimize edildiği ‘yerleştir ve yönlendir’ aşamasında olduğunu söyledi. Tom’un Donanımı Mayısta. Yapay zekanın sürekli yineleme yapma ve kalıplardan öğrenme yeteneği, optimize edilmiş bir düzen elde etme sürecini büyük ölçüde hızlandırır, böylece performansı ve enerji verimliliğini artırır. Papermaster, AI’nın, özellikle IP’yi korumak için belirli engellerin aşılmasının ardından, mikro mimari tasarımlar gibi çip tasarımının daha önemli yönlerine bile genişleyeceğini söyledi.
AI ayrıca, tasarım aşamasından doğrulama ve doğrulama aşamalarına kadar çipin geliştirme sürecinde hataları tespit etmek için gereken süreyi azaltmak için doğrulama paketlerinde zaten kullanılıyor. Ayrıca AI, test modellerinin oluşturulmasına yardımcı olur. Bir çip tasarımındaki milyarlarca transistörle, ürünün üretim alanından çıktığı andan itibaren kusursuz olduğunu garanti etmek için kapsamlı test kapsamı sağlamak çok önemlidir. Yapay zekanın birbirini izleyen her çalıştırmadan öğrenme, test kapsamındaki boşlukları belirleme ve test odağını buna göre ayarlama yeteneği, süreci önemli ölçüde hızlandırır ve test kapsamını geliştirir.
Yapay zeka (AI), çip tasarımlarını desteklemede ve onlara yardımcı olmada giderek daha önemli bir rol oynuyor. Elektronik tasarım otomasyonu (EDA) araçlarının önde gelen üç üreticisinin tümü – Ansys, Cadence ve Synopsys – müşterilerine AI özellikli yazılımlar sunuyor, ancak Synopsys, AI özellikli araçlar söz konusu olduğunda rakiplerinin biraz ilerisinde görünüyor.
Bu yılın başlarında Synopsys, ilk uçtan uca yapay zeka güdümlü EDA çözümü olan Synopsys.ai’yi piyasaya sürdü. Bu, geliştiricilerin yapay zekayı mimariden tasarım ve üretime kadar çip geliştirmenin tüm aşamalarında kullanmasına olanak tanır.
