Anirudh は、テクノロジーに情熱を傾ける魅力的な講演者です。 時代の兆しを認めながら、彼は AI に大きな付加価値があると考えていますが、ハード サイエンス、数学、とエンジニアリング技術。 これはケイデンスの唯一の焦点であり、必要に応じて AI 技術を活用しながら、EDA やその他のドメインで計算ソフトウェア手法を進化させ続けています。
市場ドライバー
私は最近、製造活動が落ち込んでいるため、半導体設計も苦しんでいるに違いないと考えているアナリストと話をしていました。 ですから、Anirudh 氏が、数年にわたる大規模な成長の後、今年はセミ収益にとって厳しい年であることに同意して議論を開始したことは驚くことではありません。
それでも（いつかアナリストがこれを理解するかもしれません）、デザインは引き続き強力です。その理由の 45 つは、デザイン サイクルが製造サイクルよりもはるかに長いためです。その理由の XNUMX つは、現在ケイデンスのビジネスの XNUMX% を提供しているシステム企業が独自の設計活動を加速させているためです。
Anirudh は、半産業が 1 年末までに 2 兆ドルの収益に達し、今日から 3 倍の成長を遂げ、電子機器および関連システムが同様の期間に 5 兆ドルの収益に達すると考えています。 現在、製造業は不振に陥っているかもしれませんが、ハイパースケール コンピューティング、XNUMXG、自動運転車、AI、産業用 IoT に対する需要はすでにあります。 その食欲がなくなるわけではないので、製造業はある時点で急上昇します。 その時点で勝者となるのは、新しいデザインの準備ができている企業です。 ケイデンスは、そのような製品の設計の背後にある長期的な追い風について非常に楽観的です。
計算ソフトウェアと AI
計算ソフトウェアは、分析するオブジェクトの複雑さの大規模なスケール (数十億からすぐに数兆のトランジスタ) と分析の性質 (PPA 最適化および/またはマルチフィジックス) における精度がすべてです。 基本的な方法は、1800 年代後半に起源を持つ有限要素解析などの確立されたハード サイエンスの進歩に基づいています。 同様の時代のマクスウェルの電磁気方程式、フーリエによって最初に記述された熱拡散、さらに以前のことなど。 EDA 業界は、少なくとも過去 50 年間にわたって技術を開発してきました。
対照的に、AI は確率論的推論がすべてであり、たとえば 97% の確実性で印象的な応答を返します。場合によっては、私たちが管理できるよりも優れています。 しかし同時に、97% のケースで車がクラッシュしないとか、ロボット外科医がミスを犯さないなどと聞きたくありません。 AI を最上位のレイヤーとしてシステムを構築および分析する際に、より多くの実装オプションを検討するのに役立つ計算ソフトウェアの精度と信頼性が必要です。
その技術の開発と維持は安くはありません。 ケイデンスには約 10,000 人の従業員がおり、65% が R&D、25% がカスタマー サポートです。 スタッフの 90% がエンジニアであり、安心感があります。 これらのテクノロジーを使用して構築された設計は、信頼性が高く、安全で、安全で、環境に優しいものになります。 しかし、それはどのようにスケーリングしますか? 2030 年までに、設計のトランジスタ数は少なくとも 10 倍になると予想されています。 テクノロジー企業はすでにスタッフの追加に苦労していますが、スタッフを 10 倍増やす余裕のある企業はありません。 アーキテクチャ設計をより高いレベルに抽象化し、さらに並列化し、AI 支援の意思決定にさらに依存することで、さらに効率的になる必要があります。
ケイデンス製品の AI
強化学習は、EDA における最適化の主要な手法になりました。 重要な利点の XNUMX つは、進行する適切な検索方向を見つけるために勾配ベースの推定を必要としないことです。 勾配法は、最適化メトリクスが比較的滑らかに変化し、迅速に計算できる場合にはうまく機能しますが、変化が速い場合や各変更の計算に何時間もかかる場合には機能しません。 ケイデンスはここ数年、Cadence Cerebrus、Verisium、Optimality などの製品を提供して AI の進歩について語ってきました。これらの製品はすべて、複数回の実行で強化学習を利用して最適化を導きます。 これらはすべて、正確なメトリクスの計算に数時間かかる場合があるため、最適化オプションを進めるには強化学習が不可欠です。
Anirudh が共有した数字から判断すると、明らかに結果は印象的です。 すでに 180 以上の Cadence Cerebrus のテープアウトが行われています。
先月、Cadence は Virtuoso Studio を発表しました。これについては、同僚の Daniel Payne が詳しく説明しています。 簡単に言えば、これにより、アナログでの配置配線のサポートが向上し、設計者の生産性が 3 倍向上すると言われています。 2.5D/3D パッケージでの異種統合のサポートが強化され、アナログと RF が同じパッケージに追加されます。 また、デジタル設計ツール スイート、完全性解析、マルチダイ パッケージング、AWR 解析、および熱、電磁気などのマルチフィジックス解析との統合も含まれています。
また、ケイデンスは最近、PCB およびパッケージ設計用の Allegro X AI を発表しました。これにより、配置と配線が自動化され、物理的なレイアウトと解析の課題が軽減されます。 3D-IC の場合、Cadence は Integrity を提供し、1995 年に Allegro で開発を開始しました。これは、私たちのほとんどがチップレット (システム イン パッケージとモジュールを覚えていますか?) について耳にするよりずっと前のことです。 2015 年頃、業界はまだ準備が整っていませんでしたが、より多くの機能が開発されました。 最近では、ケイデンスはファウンドリ パートナーと非常に緊密に連携して Integrity サポートを改良し、最新の AI 駆動型 3D-IC ソリューションを実現しています。
前方および上方
チップの設計と解析から、パッケージとシステムの設計と解析に至るまで、これまでに説明したすべてにおいて計算ソフトウェアが焦点を当てていることは容易に理解できます。 ケイデンスは、最近の買収によってどこへ向かうのでしょうか? 昨年 1 月、ケイデンスはマクラーレン フォーミュラ XNUMX チームとのパートナーシップを発表しました。マクラーレン フォーミュラ XNUMX チームは、同社の Fidelity CFD ソフトウェアを使用してマクラーレンのレース カーの空気力学を最適化しようとしています。
ケイデンスは、約 3 年前に Future Facilities を買収しました。 同社は、物理ベースの 49D デジタル ツインを使用して、データ センターの設計と運用のための電子冷却解析とエネルギー パフォーマンス最適化ソリューションを提供します。 XNUMXers がより多用途であることを証明するために、わずか数日前にケイデンスは XNUMXers とのパートナーシップを発表し、リーバイス スタジアムのエネルギー効率と持続可能性を最適化する方法を評価しました。
昨年、ケイデンスは分子科学企業の OpenEye Scientific にも投資しました。 Anirudh はこれに非常に興奮しており、分子のシミュレーションに大きな相乗効果があると考えています。 彼は、(もちろん) OpenEye シミュレーションと Cadence Spectre プラットフォームの間には、分子の物理モデルが回路シミュレーションの BSIM モデルのように見える重要な類似点があると考えています。
活力を与えるもの。 来年の更新が楽しみです。
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- 情報源： https://semiwiki.com/artificial-intelligence/327922-anirudh-keynote-at-cadence-live/
