ستساعدك المقالة التالية: كل شيء عن طفرة NVIDIA في تصميم الرقائق
في NVIDIA GTC العام الماضي ، راهن بيل دالي ، كبير العلماء ونائب الرئيس الأول للأبحاث في شركة تصنيع الرقائق الأمريكية ، على أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين منتجاتها. لقد كانت عبارة عن عرض مبيعات عكسي أنيق كانوا يقومون به. قال دالي ، في إعطائه لمحة عامة عن قسم البحث والتطوير بالشركة ، “نحن مجموعة من حوالي 300 شخص نحاول أن نتطلع إلى ما نحن فيه مع المنتجات في NVIDIA. نحن نوعا ما من الحزم العالية نحاول إلقاء الضوء على الأشياء في المسافات البعيدة “.
بحث NVIDIA باستخدام الذكاء الاصطناعي لتصميم الشرائح
هذا العام ، أصبحت نبوءة دالي نبوءة تتحقق من تلقاء نفسها. في 26 مارس ، أصدرت NVIDIA بحثًا يوضح كيف يمكن للذكاء الاصطناعي بالضبط تحسين عملية تصميم الشرائح. بعنوان “AutoDMP: AutoDMP: Automated DREAMPlace-Based Macro Placement” ، تقدم الورقة طريقة جديدة تسمى AutoDMP لتحسين التكامل على نطاق واسع جدًا أو أتمتة تصميم VLSI.
تعد VLSI جزءًا هامًا من تصميم الرقاقة التي يتم بموجبه إنشاء دائرة متكاملة من خلال الجمع بين آلاف الترانزستورات في شريحة واحدة. يتضمن الكثير من تصميم VLSI تحديد مكان وضع عشرات المليارات من مفاتيح التشغيل / الإيقاف الصغيرة ، المسماة الترانزستورات ، على قطعة من السيليكون لبناء الرقائق.
يعد الموضع الصحيح لهذه الترانزستورات عاملاً مهمًا يحدد التكلفة والسرعة واستهلاك الطاقة للرقائق. إنها جيدة مثل تركيب الأثاث داخل الغرفة لضمان الاستخدام الأمثل للمساحة. يحتوي جهاز أشباه الموصلات على كتل ترانزستور مثل الذاكرة والأجهزة التناظرية مثل وحدات تحكم PCI-Express أو وحدات التحكم في الذاكرة والأنوية نفسها ، والتي يجب ضبطها بشكل مناسب.
ناقش أنتوني أغنيسينا ومارك رين ، علماء البحث في NVIDIA ، فوائد AutoDMP في تحسين وضع الماكرو هذا في منشور بالمدونة. “غالبًا ما تكون وحدات الماكرو هذه أكبر بكثير من الخلايا القياسية ، والتي تعد اللبنات الأساسية للتصميمات الرقمية. موضع الماكرو له تأثير هائل على مشهد الشريحة ، مما يؤثر بشكل مباشر على العديد من مقاييس التصميم ، مثل المنطقة واستهلاك الطاقة.
وبالتالي ، فإن تحسين وضع وحدات الماكرو هذه أمر بالغ الأهمية لتحسين أداء وكفاءة كل شريحة. يجب تحسين العملية ، نظرًا للعلاقات المعقدة الحديثة بين التنسيب الكلي ، وموضع الخلية القياسي ، والقوة الناتجة ، والأداء ، ومقاييس المنطقة أو PPA “.
التعلم المعزز في تصميم الرقائق
في السنوات الأخيرة ، أظهرت الأبحاث أن الأساليب الجديدة مثل التعلم المعزز يمكنها مواكبة التعقيدات المتزايدة باستمرار في تصميم الرقائق. استخدمت NVIDIA DREAMPlace ، وهي مجموعة أدوات تعلم عميق مفتوحة المصدر تسريع معالج الرسوميات GPU ، تم الكشف عنها لأول مرة في عام 2019 لأتمتة العملية اليدوية إلى حد كبير لوضع وحدات الماكرو والخلايا القياسية. خلص بحث NVIDIA إلى أن AutoDMP هي تقنية أكثر كفاءة من الناحية الحسابية يمكنها تحسين التصميم باستخدام 2.7 مليون خلية و 320 وحدة ماكرو في ثلاث ساعات على محطة NVIDIA DGX Station A100 واحدة.
كان صانعو الرقائق يسعون جاهدين لتحسين الكفاءات في عملية التصميم باستخدام الذكاء الاصطناعي حيث يبدو أن قانون مور قد فشل. أكد دالي على مدى أهمية الورقة. “لم تعد في الواقع تحصل على اقتصاد من هذا الحجم. لمواصلة المضي قدمًا وتقديم المزيد من القيمة للعملاء ، يجب أن نكون ماهرين في التصميم. لا يمكننا الحصول عليه من ترانزستورات أرخص “.
أصدرت جامعة تكساس بحثًا العام الماضي باستخدام التعلم المعزز وإضافة طبقة أخرى من الذكاء الاصطناعي للرقائق لأداء أفضل.
صرح الدكتور جيانغ هو ، الأستاذ في قسم الهندسة الكهربائية وهندسة الكمبيوتر في جامعة تكساس إيه آند إم ، “يختلف التعلم الآلي تمامًا عن التقنيات التقليدية. هذه تفعل كل شيء من البداية ، في حين أن التعلم الآلي لديه القدرة على استخلاص المعرفة من التصاميم السابقة وإعادة استخدام المعرفة ، وهو أكثر كفاءة. “
في عام 2021 ، نشرت مجموعة من علماء Google ، بما في ذلك Azalia Mirhoseini و Anna Goldie ، ورقة بعنوان “ منهجية وضع الرسم البياني لتصميم رقاقة سريع ” أظهرت لأول مرة كيف يمكن للذكاء الاصطناعي إنهاء تخطيط الأرضيات في الرقائق بشكل أسرع وأفضل من المهندسين.
التقدم للبقاء في سوق تنافسية
بعد أن أصدرت بالفعل إعلانات مهمة في GTC لهذا العام الذي عقد الأسبوع الماضي ، تحرز NVIDIA تقدمًا واضحًا في صناعة الرقائق. تحدث الرئيس التنفيذي Jensen Huang عن كيفية قيام الشركة أيضًا بطرح برنامج جديد ، يسمى cuLitho ، للمساعدة في تسريع تصميم وتصنيع الرقائق. من المتوقع أن يسرع البرنامج الخطوة بين تصميم الشريحة والتصنيع المادي لأقنعة الطباعة الحجرية المستخدمة لطباعة تصميم الرقاقة على السيليكون.
تقوم NVIDIA بمحاولات للاستيلاء على بعض هذه المنطقة حيث تنتقل أكبر شركات التكنولوجيا في العالم إلى تصميم شرائح داخلي يهدد بإسقاط ميزان القوى في هذا القطاع. Apple، جوجل، Amazonو Microsoft و Tesla وغيرها من شركات التكنولوجيا القوية تصنع رقائقها المخصصة مما يجبر شركات الرقائق على اتخاذ موقف دفاعي. على الرغم من فورة الإعلانات التي تم إصدارها في GTC ، فإن NVIDIA موجودة فيها للمزيد.
