삼성은 인공 지능을 사용하여 미세 회로를 만든 최초의 회사 중 하나였습니다. 이 회사는 업계에서 널리 사용되는 칩 설계 소프트웨어의 선두 제조업체인 Synopsys의 새 소프트웨어를 사용하고 있습니다. 삼성은 실제 상용 AI 프로세서의 첫 번째 프로토타입도 만들었습니다.
Google과 NVIDIA를 포함한 다른 기술 대기업은 이전에 인공 지능을 사용하여 칩을 개발할 가능성에 대해 추측했습니다. 그러나 DSO.ai라는 Synopsys 도구는 Synopsys의 전문 지식과 수십 개의 칩 제조업체와 함께 작동한다는 사실을 고려할 때 가장 유망해 보입니다. 업계 전문가에 따르면 이 도구는 칩 개발을 가속화하고 칩 설계에서 새로운 아이디어를 제안할 수 있습니다.
Synopsys는 또한 AI 칩 설계를 위한 또 다른 귀중한 자산을 보유하고 있습니다. 우리는 AI 알고리즘을 훈련하는 데 사용할 수 있는 고급 반도체 장치를 수년간 개발한 것에 대해 이야기하고 있습니다.
삼성 대변인은 회사가 독점적인 Exynos 칩셋을 개발하기 위해 AI 기반 Synopsys 소프트웨어를 사용하고 있다고 확인했습니다. 다만 AI가 설계한 칩이 양산되고 있는지, 양산된다면 어떤 제품에 사용되는지는 밝히지 않았다.
예가 하나 더 있습니다. 6월에 발표된 Google 연구 논문에서는 AI가 Tensor 칩 내부의 최적의 블록 배치를 찾는 데 어떻게 사용될 수 있는지 설명합니다. 삼성과 공동 개발한 이 칩은 곧 Pixel 6 스마트폰에 선보일 예정입니다. 사실, Google 담당자는 지금까지 AI가 Tensor 개발에 도움이 되었는지 여부를 말하기를 거부했습니다. 삼성 외에도 NVIDIA와 IBM도 AI를 활용한 칩을 개발하고 있습니다.
칩 설계 소프트웨어를 감독하는 Linley Group의 수석 분석가인 Mike Demler는 인공 지능이 칩에 수십억 개의 트랜지스터 배치를 최적화하는 일을 훌륭하게 수행하고 있다고 말합니다. 그는 AI가 곧 칩 개발 도구 상자의 표준 부분이 될 것이라고 제안합니다. Demler는 알고리즘을 훈련하는 데 많은 원시 데이터가 필요하기 때문에 지금 AI를 사용하는 것은 비용이 많이 든다고 말합니다. 그러나 그는 기계 학습 모델이 더 효율적이 됨에 따라 AI 사용이 더 저렴해질 것으로 기대합니다. 그러나 Demler는 미세 회로 설계와 관련된 많은 프로세스를 자동화할 수 없으므로 칩 제조업체에는 여전히 숙련된 엔지니어가 필요하다고 덧붙였습니다.
Synopsys, Google, NVIDIA 및 IBM에서 사용하는 접근 방식은 강화 학습이라는 기계 학습 기술을 사용합니다. 여기에는 공식화하기 어려운 인간의 판단을 포착하는 효과적인 방법으로 입증된 "보상" 또는 "처벌"을 통해 알고리즘을 가르치는 것이 포함됩니다. 이 방법은 구성 요소의 배치와 구성 요소가 실리콘 칩에 연결되는 방식을 포함하여 디지털 칩 설계의 기초를 자동으로 형성할 수 있습니다. 알고리즘을 적용하면 설계 프로세스의 속도를 높이고 엔지니어가 회로를 보다 효과적으로 실험할 수 있습니다.
반도체 칩과 이를 설계 및 제조하는 데 사용되는 도구는 점점 더 가치 있는 자산입니다. 예를 들어, 미국 정부는 중국 기술 부문에 대한 제재를 강화하기 위해 칩 개발 소프트웨어를 수출 통제 목록에 추가하기로 결정했습니다.
2021-08-15 06:20:25
작가: Vitalii Babkin