Gönderen Paul Cunningham Ritim #60DAC Pavyonu'nda sunuldu ve tanık olduğum EDA'ya uygulanan AI'nın en iyimser vizyonlarından birini verdi, bu yüzden umarım onun coşkusunu ve açık heyecanını blog raporumda aktarabilirim. Bay Cunningham, EDA tasarımının çeşitli dönemlerini gözden geçirdi ve her dönem yaklaşık 10 kat verimlilik artışı sağladı: Transistör düzeyinde, hücre tabanlı, RTL yeniden kullanımı, yapay zeka güdümlü sistem tasarımı.
İnsan çipi tasarımcıları sezgi, muhakeme, deneyimleri hatırlama ve bağlamı anlama konusunda iyidir, ancak seri düşünme kalıplarımızda sınırlıyız. AI ise ölçeklenebilirlik, paralelleştirme, büyük verilere erişim ve verileri sınıflandırma yeteneği gibi özelliklere sahiptir. Bir sonraki 10X üretkenlik artışına ulaşmak için, mühendisleri gerçekten değiştirmeden, insanı döngüde tutarak tasarım verimliliğini hızlandıran bir yaklaşım izlenecektir.
EDA 1.0'da, her biri kendi veri silosuna sahip bu ayrı EDA araçlarının tümü vardı ve çoğu zaman, bir mühendisin sonuçları analiz edebilmesi için araç sonuçlarını geri almak için beklemekle geçiyordu. Şimdi, EDA 2.0 ile, tüm araç sonuçları büyük veri olarak toplanıyor, ardından kataloglanıyor ve dizine ekleniyor, tasarım süreci hakkında daha bütüncül bir bakış açısı yaratılıyor.
Cadence içinde veri platformuna denir Jed AI—Ortak Kurumsal Veriler ve Yapay Zeka Platformu—mühendislik ekiplerinin bazı araçlarında iş akışını görselleştirmesine ve verileri tasarlamasına olanak tanır, bu nedenle gelecekte tüm araçlarında büyümesini bekleyebilirsiniz. Cadence'de AI'nın başka bir kullanımı, daha iyi PPA sonuçları elde etmek için mantık sentezi ve P&R araçlarının kombinasyonunu çalıştırmaktır ve buna denir. beyin. Kısa bir süre içinde, Cerebrus 180'den fazla teyp üzerinde kullanıldı ve bu metodolojinin kullanılması, bir mühendisin önceki 10 mühendisin işini yapmasına olanak tanıyor, bu da büyük bir üretkenlik artışı sağlıyor ve mühendislerin daha stratejik projelere odaklanmasına olanak tanıyor.
PCB aracı tarafında, AI uygulamasına denir Allegro X AIve burada mühendisler, daha iyi QoR elde ederken yerleştirme ve yönlendirmede 30-50 kat iyileştirme görüyor.
İşlevsel doğrulama, yapay zekayı uygulamak için başka bir önemli konu alanıdır ve temel soru, "Doğrulama hiç yapılır mı?" Doğrulama mühendislerinin, bir testin neden başarısız olduğunu ve kapsam hedeflerine neden ulaşılamadığını hâlâ ayıklaması gerekiyor. Yapay zeka teknolojisi, bir sıralama hunisi oluşturarak ve "Son değişiklikleri kim kontrol etti?" gibi temel soruları yanıtlayarak yardımcı olabilir. AI, hata konumlarını sıralamak ve en son hatalara hangi değişikliğin neden olduğunu belirlemeye yardımcı olmak için kullanılır. Cadence ayrıca, dalga formları üzerinde dil işleme uygulamasının, hataların kalıplarını ve imzalarını bulma açısından makine tarafından daha iyi yapıldığını bulmuştur. Doğrulamaya uygulanan AI için ürün adı denir Verisyum.
Genel olarak yapay zeka, bilgisayar bilimindeki çoğu NP-tam problemine uygulanabilir. Rastgeleleştirmede kısıtlama çözmeyi kullanmak, AI tekniğiyle de umut vaat ediyor, çünkü AI daha önce neyin randomize edildiğini öğrenebilir, böylece her şeye yeniden başlamazsınız. bu Kselyum mantık simülatörü, önceki yaklaşımlarla aynı CPU kullanımıyla 5 kata kadar daha hızlı kapsama almak için makine öğrenimini kullanır.
Biçimsel mantık doğrulaması için, Jasper uygulamalar, yapay zekanın en iyi kanıtlama tekniklerini yönlendirip seçmeye yardımcı olduğu ve manuel bir yaklaşıma kıyasla yaklaşık %30 daha fazla özellik oluşturabildiği bir yönteme sahiptir.
Özet
Cadence'de ürün grupları, IC, PCB tasarımcıları ve doğrulama mühendislerinin daha üretken olmasına, daha fazla alternatif keşfetmesine ve hatta sonuçların kalitesini iyileştirmesine yardımcı olmak için yapay zeka yetenekleri ekliyor. Evet, yine de bir insan mühendisin EDA araçlarını yönlendirmesi ve belirli PPA, DFT ve DFM hedeflerine ulaşmak için en iyi sonuçları seçmesi gerekiyor. Yapay zekanın ilk uygulaması, modellerin müşteri tesisinde eğitildiği dijital akışlardadır; önceden eğitilmiş olarak gönderilmezler.
Cadence, yapay zeka tekniklerini araçlarının çoğunda başarıyla uyguladı, bu nedenle daha fazla duyurunun gelmesini dört gözle bekliyorum.
İlgili Bloglar
Bu gönderiyi şu yolla paylaş:
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. Otomotiv / EV'ler, karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- Blok Ofsetleri. Çevre Dengeleme Sahipliğini Modernleştirme. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://semiwiki.com/eda/332886-cadence-and-ai-at-60dac/
