Искусственный интеллект как инструмент для создания процессоров: Samsung показывает пример

Технологии искусственного интеллекта становятся все более востребованными. Все это уже не просто дань моде, а реально работающие проекты, которые помогают реализовывать самые разные идеи. Сейчас ИИ-технологии проникают и в производство и разработку электроники, включая самое ценное — процессоры.

Создавать современные чипы крайне сложно, это весьма долгий, многоэтапный процесс. Такие компании, как Intel, Samsung, Apple, AMD, китайские производители справляются (по крайней мере, пока). Но если можно оптимизировать и ускорить процесс — то почему бы и нет? И в этом случае как раз и приходит на помощь искусственный интеллект. Корпорация Samsung уже даже разработала первые коммерческие образцы чипов, созданных при помощи ИИ.

По правде, заслуга принадлежит вовсе не Samsung — эта компания лишь воспользовалась сторонним решением. А вот пионером в отрасли задействования ИИ для проектирования чипов стала компания Synopsys.

Она известна, прежде всего, благодаря основному своегом направлению — САПР для проектирования электроники. Наиболее известный продукт компании — «Design Compiler», средство синтеза логических схем. Но есть и другие продукты, которые также используются для разработки специализированных интегральных схем.

Так, компания предлагает партнерам продукты для логического синтеза, поведенческого синтеза, трассировки элементов, статического временного анализа, формальной верификации, симуляции HDL (SystemC, SystemVerilog/Verilog, VHDL), моделирования схем. Симуляторы включают в себя среды разработки и отладки.

Ну а сейчас, похоже, разработчики Synopsys превзошли сами себя и научились применять искусственный интеллект для создания микросхем.

Все нюансы работы своего решения Synopsys не раскрывает, но известно, что DSO.ai, Design Space Optimization AI помогает определять оптимальные способы размещения кремниевых элементов на кристалле для снижения общей площади и уменьшения энергопотребления с увеличением производительности.

В ходе анализа DSO.ai оценивает миллиарды разных альтернатив и создает финальный вариант, выгодно отличающийся от остальных. Разработчик технологи утверждает, что вариант, предложенный системой, выгодно отличается даже от тех вариантов, что предлагают эксперты-люди.

При проектировании процессора существует около 10⁹⁰⁰⁰⁰ возможных способов размещения компонентов. Это сопоставимо с количеством ходов в игре го, которую искусственный интеллект уже освоил. Конечно, разработка процессоров — не игра, но все равно, системе нужно выбрать один правильный вариант среди огромного количества не самых удачных. И это работает — частота процессора, дизайн которого прорабатывает система, в среднем на 18% выше со снижением энергопотребления на 21%. Плюс время разработки сокращается с шести месяцев всего до одного.

Основным выгодополучателем, если так можно выразиться, стала южнокорейская компания Samsung, которой предоставили возможность поработать с этой технологией. Южнокорейцы не преминули воспользоваться предложением, в сжатые сроки разработав первый образец коммерческого процессора.

Это вовсе не тестовый небольшой проект, который еще не вышел из стадии R&D — Samsung уже подтвердила, что использует новое программное обеспечение от своего партнера для создания реальных чипов. Новинка помогает увеличить эффективность разработки чипсетов Exynos — фирменной продукции Samsung. Правда, подтвердить — подтвердила, но подробностей при этом сообщила минимум.

В частности, неизвестно, насколько много производится процессоров, разработанных при помощи новых технологий, является ли вообще производство массовым и если да, то в каких системах Samsung все это применяется. Правда, можно попробовать угадать. На днях корпорация представила свой новейший складной смартфон, Galaxy Z Fold3 — внутри установлен как раз новейший Exynos. И, кто знает, возможно уже на этой неделе Samsung заявит, что новый процесс был разработан при помощи искусственного интеллекта.

Почему именно ИИ?

По словам экспертов, включая Майка Демлера (Mike Demler), старшего аналитика Linley Group, ИИ отлично решает задачу эффективного размещения миллиардов транзисторов на кристалле. Демлер вообще считает, что за искусственным интеллектом — будущее производства и разработки полупроводниковых элементов.

Правда, есть и сложности — сейчас ИИ приходится обучать на основе большого объема данных. А это далеко не всегда возможно в такой специфической отрасли, как производство чипов. Если же и возможно — требуется время и другие ресурсы, которых в отрасли производства полупроводниковых компонентов всегда не хватает. Соответственно, при работе с ИИ возникает вопрос денег- даже простейшие системы на основе чипов, созданных ИИ, становятся очень дорогими.

В ближайшем будущем, по словам Демлера, про обучение беспокоиться уже не надо будет, поскольку модели для машинного обучения станут гораздо более продвинутыми, чем сейчас. Стоит ли начать переживать инженерам? Вряд ли, тот же специалист утверждает, что поностью заменить электроникой людей не получится.

Насколько можно понять, южнокорейская корпорация стала первой из многих — и эти многие вскоре не замедлят появиться. Дело в том, что инструмент от Synopsys, который называется DSO.ai, вскоре будет предоставлен и другим крупным игрокам рынка. А если точнее — то большому их количество, ведь Synopsys работает с огромным количеством партнеров.

У инструмента есть все возможности для ускорения разработки полупроводниковых чипов, добавляя и модифицируя различные компоненты, элементы дизайна и т.п. Схожие инструменты разрабатывают и другие компании.

Компании Synopsys удалось стать первой, кто предложил свою разработку партнерам — и те за нее ухватились. Но есть и другие компании, которые всерьез взялись за испльзование ИИ при разработке чипов. Это, в частности, Nvidia и IBM. К слову, ИИ-технологии для разработки чипов сейчас пытаются разработать и другие компании, включая Cadence — это прямой и довольно опасный конкурент Synopsys.

О том, что в ее новом флагмане установлен разработанный при помощи ИИ чип, заявила и корпорация Google. В частности, ИИ помог создать некоторые важные составляющие чипов Tensor. Кроме того, следующий смартфон компании, Pixel 6, получил кастомный чип от Samsung. К сожалению, представитель Google никак не прокомментировал этот чип — но есть ненулевая веростность, что этот процессор как раз и является новой разработкой ИИ.

Представитель аналитического агентства Linley Group не без оснований считает, что за производством и разработкой электроники при помощи ИИ — будущее. По его словам, вскоре ИИ-технологии в полупроводниковой отрасли станут де-факто стандартом.

В целом, современные микропроцессоры крайне сложны, для их разработки нужны люди, которые заняты в индустрии долгие годы. Готовить экспертов высокого уровня нужно годы, если не десятилетия. И если таких людей не найти, а надежной ИИ-технологиии так и не будет — кризис полупроводниковой промышленности, о которой сейчас говорят все, не получится предотвратить.

Что касается самой ИИ-технологии, о которой шла речь выше, то компании, которые с ней работают, применяют метод машинного обучения, который называется метод обучения с подкреплением. Ученые утверждают, что этот метод отлично работает и они пока ничего менять не будут. Ну а сам метод постепенно станут предлагать десяткам компаний — возможно, те с радостью ухватятся за эту идею.