サムスンは、人工知能を使用してマイクロ回路を作成した最初の企業の1つです。同社は、業界で広く使用されているチップ設計ソフトウェアの大手メーカーであるSynopsysの新しいソフトウェアを使用しています。サムスンは、実際の商用AIプロセッサの最初のプロトタイプを作成しました。
グーグルやNVIDIAを含む他の技術大手は、人工知能を使用してチップを開発する可能性について以前に推測していました。ただし、DSO.aiと呼ばれるSynopsysツールは、Synopsysの専門知識と、数十のチップメーカーと連携するという事実を考えると、最も有望に見えます。業界の専門家によると、このツールはチップ開発を加速し、チップ設計の新しいアイデアを提案することができます。
シノプシスには、AIチップ設計のためのもう1つの貴重な資産もあります。私たちは、AIアルゴリズムのトレーニングに使用できる高度な半導体デバイスの長年の開発について話しています。
Samsungのスポークスマンは、同社がAIを利用したSynopsysソフトウェアを使用して独自のExynosチップセットを開発していることを確認しました。しかし、同社はAI設計のチップが大量生産されているかどうか、大量生産されている場合はどの製品で使用されているかについては明らかにしていません。
もう1つの例があります。 6月に公開されたGoogleの研究論文では、AIを使用してTensorチップ内のブロックの最適な配置を見つける方法について説明しています。サムスンと共同開発されたこれらのチップは、まもなくPixel6スマートフォンでデビューします。確かに、Googleの代表者はこれまで、AIがTensorの開発に役立ったかどうかを言うことを拒否してきました。サムスンに加えて、NVIDIAとIBMもAIを使用してチップを開発しています。
チップ設計ソフトウェアを監督するLinleyGroupのシニアアナリストであるMikeDemlerは、人工知能がチップ上の数十億個のトランジスタの配置を最適化するのに良い仕事をしていると言います。彼は、AIがまもなくチップ開発ツールボックスの標準部分になることを示唆しています。 Demler氏は、アルゴリズムのトレーニングには大量の生データが必要なため、現在AIを使用するのはコストがかかると述べています。しかし彼は、機械学習モデルがより効率的になるにつれて、AIの使用がより手頃な価格になることを期待しています。しかし、デムラー氏は、マイクロ回路の設計に関連するプロセスの多くは自動化できないため、チップメーカーには依然として経験豊富なエンジニアが必要であると付け加えました。
Synopsys、Google、NVIDIA、IBMが使用するアプローチでは、強化学習と呼ばれる機械学習手法を使用しています。これには、「報酬」または「罰」を通じてアルゴリズムを教えることが含まれます。これは、形式化が難しい人間の判断を捉える効果的な方法であることが証明されています。この方法は、コンポーネントの配置やシリコンチップ上での接続方法など、デジタルチップ設計の基礎を自動的に形成できます。アルゴリズムを適用すると、設計プロセスがスピードアップし、エンジニアが回路をより効果的に実験できるようになります。
半導体チップとそれらの設計および製造に使用されるツールは、ますます貴重な資産になっています。たとえば、米国政府は、中国の技術部門に対する制裁を強化するために、チップ開発ソフトウェアを輸出管理リストに追加することを決定しました。
2021-08-15 06:20:25
著者: Vitalii Babkin