Otthon > hírek > Mentor: Az AI egy újabb katalizátor lesz a félvezető ipar növekedésének évtizedében

Mentor: Az AI egy újabb katalizátor lesz a félvezető ipar növekedésének évtizedében

Az internetbuborék 2001. évi robbantása után sokan tele voltak kétségekkel a teljes félvezető-ipar jövőbeni fejlődésével kapcsolatban.

A piaci összeomlás körében abban az időben sok félvezető cég kezdte integrációját; az ipar vonzó széltőke-befektetése szintén jelentősen csökkent; A technológiai kutatás és fejlesztés a folyamatfejlesztésben és egyéb szempontok szintén stagnáltak és lelassultak.

A félvezető ipar azonban új fordulatot látott. Az olyan újságírókkal folytatott interjúban, mint például a Ji Wei.com, a Mentor IC EDA ügyvezető alelnöke, Joseph Sawicki elmondta, hogy az iparág új lehetőségeket tölt be az új technológiák, például a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás ösztönzése révén.

A McKinsey jelentése rámutatott arra, hogy a mesterséges intelligencia számos vertikális területen alkalmazható, ami lehetővé teszi a félvezető társaságok számára, hogy e technológiák halmozott értékének 40-50% -át megszerezzék. Joseph azt mondta, hogy a mesterséges intelligencia erős katalizátora lesz egy további 10 éves növekedési ciklusnak a félvezetőiparban. De ahhoz, hogy ez a trend valóban megvalósuljon, sok adat szükséges támogatásra.

„Ha elegendő adat áll rendelkezésre, előrejelző lehet, így nagyon megbízhatóan képezheti a gépet, és hagyhatja, hogy a gép hatékonyan tanuljon.” Joseph hozzátette továbbá, hogy a nagy sebességű kommunikációhoz szükséges és létrehozott adatmennyiség a következő 12 évben növekszik. Ez a növekedés ezreinek alkalommal jelenik meg, és ezeket az adatokat elemezni kell, majd ezen elemzés alapján intézkedéseket kell hozni.

Az „adat-szökőár” hatására azonban a mesterséges intelligencia fejlődése számos ellentmondással is szembesül. Joseph két egymással ellentmondó célt említette a mesterséges intelligencia fejlesztésében:

Az egyik cél az, hogy sok ember folyamatosan erősítse meg az adatközpont képességeit, hogy megbirkózzon ilyen hatalmas mennyiségű adattal. Tehát az olyan vállalatok, mint az Alibaba és az Amazon, AI-hez kapcsolódó motorokat fejlesztenek, amelyek ezt a motort hatalmas mennyiségű adat kiképzésére használják.

Másrészről, néhány vállalat célja az, hogy egyre több és több feldolgozási energiát toljon a felhő szélére, enyhítve ezzel az adatközpont fejlesztését.




A lapkafejlesztés az élszámításban jelentősen meghaladja az adatközpont által megkövetelt lapkát. A Tractica szerint 2016 és 2021 között az élekkel összekötött eszközök együttes éves növekedési üteme 190% lesz.

Joseph azt mondta, hogy a félvezető ipar növekedésének fõ motorja a szorosabb, élesebb számítástechnika / feldolgozás lesz. Mivel számos területen a speciális alkalmazások optimalizált chip-terveket igényelnek az optimális chip-teljesítmény elérése érdekében, ez lehetőséget kínál az EDA szerszámgyártóknak, mint például a Mentor.

Joseph hangsúlyozza, hogy a szélsőséges számítástechnika területén az chip-tervezést gyakran meghatározott építészeti fejlesztési követelmények határozzák meg. Tehát a jelenlegi AI fejlesztési platform teljesen különbözik a korábbi fejlesztési környezettől.

Ebben a tekintetben Joseph bemutatta a Mentor chip-tervező eszközeit kifejezetten az AI területén:

lHLS (magas szintű szintézis): Vegyünk példát az NVIDIA-ra. Az eszköz használatával közel kétszer, a hitelesítési költségek pedig 80% -kal növelik a termelékenységet.

lHierarchicl teszt: Segít az ügyfelek további termelékenységének növelésében és a költségek csökkentésében. Például tekintve a Graphcor ügyfeleit, ezzel az eszközzel a DFT termelékenysége négyszeresére nőtt, a tesztátvitel sebessége jelentősen javult, és a tervezési időtartam a tényleges adatok alapján 3 napra csökkent.

lOPC technológia: a félvezetők gyártásában 4000 CPU-t vesz igénybe, hogy egy nap 7 nm alapon futtasson egy maszkot, de ha gépi tanulási algoritmusokat használ, akkor a futási időt 3-4-szer csökkentheti.

lLFD (litográfiai szempontból barátságos) technológia: jelentősen csökkenti a terméskorlátozási tényezőt és csökkenti a termelés tízszeres futási idejét. Nem csak a gyártási folyamat hibáit tudja felismerni, hanem meg is jósolhatja a hibákat.

lDeposition eszköz: megoldja a termék vagy alkatrész meghibásodásának problémáját, és javítja a gyártás minőségét és hatékonyságát.

Ezenkívül a Mentor egy jellemzési technológiai platformot nyújt az autóipar számára, amely részletes elemzést nyújt az általános megbízhatóságról és biztonságról, az AI-vel kombinálva, hogy a jellemzés futási idejét 100-szorosára csökkentse. A PAVE 360 Autopilot szimulátor folyamatosan szimulálja a valós világviszonyok a virtuális gép alatt, tovább csökkentve az ellenőrzési időt.

Függetlenül attól, hogy a jövőbeli intelligens chipek dedikáltak-e vagy rugalmasak-e, az iparág különböző hangokkal rendelkezik. De Joseph azt mondta a mikronomédia újságírójának, hogy az EDA semleges eszköz. A jövőben a Mentor nagy környezetet fog biztosítani, ahol az ügyfelek az eszközöket felhasználhatják szoftverük modellezésére és fejlesztésére egy adott környezetben. Ez a legfontosabb érték, amelyet a Mentor EDA vállalatként kínál.