No hay duda de que la tecnología de inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo en un tema central en el mundo actual. Y no sorprende que nuestra industria de ingeniería esté muy por delante del juego cuando se trata de incorporar IA en sus herramientas. Ejemplificando esa tendencia, hoy, en su Conferencia anual de Silicon Valley del Synopsys Users Group (SNUG), Synopsys anuncia Synopsys.ai. La compañía describe Synopsys.ai como un conjunto de herramientas impulsadas por IA para el diseño, verificación, prueba y fabricación de chips digitales y analógicos avanzados. Synopsys dice que la suite está destinada a permitir que los ingenieros aprovechen la IA utilizando una plataforma basada en la nube en cada etapa del diseño del chip, incluida la etapa de definición de la arquitectura del sistema, la fase de diseño y la fabricación.

Shankar Krishnamoorthy, gerente general de Synopsys EDA Group, dice que Synopsys.ai se creó para permitir que los ingenieros aprovechen la IA mediante una plataforma basada en la nube en todas las etapas del diseño del chip. Imagen utilizada por cortesía de Synopsys En este artículo, analizamos los problemas que aborda Synopsys.ai, examinamos las características de esta nueva oferta y compartimos las ideas de nuestra entrevista con Shankar Krishnamoorthy, gerente general de Synopsys EDA Group.

EDA basado en IA aborda un problema de carga de trabajo de ingeniería

Al explicar el amplio problema que aborda Synopsys.ai, Krishnamoorthy describe la demanda de EDA basado en IA en términos de una brecha de carga de trabajo de ingeniería a medida que ingresamos en una nueva era de diseño de semiconductores. “Todo esto tiene que ver con la productividad del diseño de VLSI”, dice. “Vamos de una generación a la siguiente en términos de complejidad de diseño y complejidad de proceso. Como consecuencia de eso, el esfuerzo de ingeniería total que se necesita para hacer un diseño de semiconductores de una generación a la siguiente ha aumentado enormemente”. Lo que esto ha creado, dice Krishnamoorthy, es una brecha entre la cantidad total de ingeniería necesaria para crear un IC y el grupo total de talentos disponible para hacerlo. Y el problema no mejora. Cita un informe de la Asociación de la Industria de Semiconductores (SIA) de Boston Consulting Group que dice que la industria de diseño de semiconductores de EE. UU. puede enfrentar un déficit de 23,000 ingenieros de semiconductores para 2030.

La investigación de Boston Consulting Group (BCG) predice una próxima escasez de ingenieros de diseño de semiconductores. Imagen utilizada por cortesía de BCG Para EDA, un mayor uso de IA puede ayudar a mitigar esta brecha. “Esto nos brinda una gran oportunidad para introducir una tecnología disruptiva como la IA para abordar ese problema”, dice Krishnamoorthy. “Nuestro anuncio de hoy aquí en la conferencia SNUG trata sobre cómo hemos aplicado la IA con éxito en toda la pila de software de EDA, desde el diseño hasta la verificación, las pruebas y la fabricación”.

“Estamos trayendo un enfoque de pila completa con tecnologías de IA envueltas en esa pila para abordar esta crisis de productividad de diseño que enfrenta la industria de los semiconductores”.

Construyendo sobre DSO.ai con herramientas de IA para verificación y prueba

Synopsys se basa en la solución DSO.ai (Design Space Optimization AI) basada en IA anterior de la compañía, anunciada en 2020. DSO.ai es una herramienta de IA autónoma para el diseño de circuitos integrados que busca objetivos de optimización en espacios de solución muy grandes de diseño de chips. . Hasta la fecha, DSO.ai ha sido adoptado por 7 de las 10 principales empresas de semiconductores en todo el mundo y ha superado con creces las 100 cintas comerciales. Esta oferta se encuentra entre otras en la industria que han lanzado esfuerzos de diseño de chips basados ​​en IA. Los lectores de All About Circuits deben marcar sus calendarios para el próximo martes 4 de abril, porque transmitiremos nuestro próximo podcast de Moore’s Lobby. El invitado del próximo martes será Stelios Diamantidis. Es Arquitecto Distinguido en Synopsys, donde dirige el equipo de Soluciones de IA de Synopsys en la Oficina del Presidente. En esta función, Stelios supervisa la investigación sobre tecnología innovadora de aprendizaje automático (ML) y su aplicación para abordar la complejidad sistémica en el diseño y la fabricación de sistemas informáticos integrados. En 2020, Stelios fue quien lanzó DSO.ai. El conjunto de herramientas Synopsys.ai anunciado hoy abarca lo que la compañía llama una pila completa de soluciones EDA basadas en IA. La suite Synopsys.ai EDA incluye lo siguiente: Optimización del espacio de diseño digital (DSO.ai) Automatización de diseño analógico Cierre de cobertura de verificación y análisis de regresión Generación de prueba automatizada Soluciones de fabricación para acelerar el desarrollo de modelos de litografía para lograr el mayor rendimiento Entrar en más detalles sobre el parte de verificación de Synopsys.ai, la suite incluye VSO.ai (Verification Space Optimization AI), una herramienta diseñada para ayudar a los ingenieros de verificación a alcanzar los objetivos de cierre de cobertura más rápido y encontrar más errores. VSO.ai usa AI para examinar el RTL para inferir la cobertura. También destaca las áreas donde se necesita cobertura. Esto ahorra tiempo a los ingenieros de diseño de circuitos integrados y garantiza un alto retorno de la inversión en las pruebas, dice la empresa. En el lado de la generación de pruebas, Synopsys.ai incluye una herramienta de generación automática de patrones de prueba (ATPG) basada en IA llamada TSO.ai (Test Space Optimization AI). Synopsys afirma esto como Synopsys TSO.ai como “la primera aplicación de IA autónoma de la industria para la prueba de semiconductores para minimizar el costo de la prueba y el tiempo de comercialización para los diseños complejos de hoy”.

Synopsys.ai está diseñado para llevar IA a toda la pila de software EDA, incluida la verificación, prueba, diseño de circuitos y fabricación. Imagen utilizada por cortesía de Synopsys TSO.ai funciona buscando automáticamente una solución óptima en un gran espacio de búsqueda de prueba. Se dice que esto minimiza el recuento de patrones y el tiempo de respuesta de ATPG, al tiempo que reduce los costos de prueba. El uso de IA también permite que TSO.ai brinde automatización, escalabilidad y productividad de nivel experto que de otro modo no podría lograrse manualmente. Se puede encontrar más información sobre Synopsys.ai en la publicación de blog de la compañía hoy sobre la nueva suite.

IA generativa no ahora, sino por venir

Con las tecnologías de IA generativa como ChatGPT tan presentes en las noticias de hoy, le preguntamos a Krishnamoorthy si la IA generativa jugó algún papel en Synopsys.ai. Explicó que la IA generativa no es lo que está sucediendo en este caso particular. “Cuando hablamos de IA aquí, estamos hablando de una clase de técnicas que incluyen cosas como el aprendizaje por refuerzo y otros tipos de aprendizaje supervisado y no supervisado”, dice. “La IA generativa es realmente una nueva área emocionante que estamos analizando muy de cerca. Creemos que va a tener un gran impacto en nuestro negocio de EDA. La capacidad de crear automáticamente System Verilog y la capacidad de crear bancos de pruebas: todos estos son impulsores de productividad impresionantes”. Krishnamoorthy también citó otras capacidades, como apoyar a nuestros clientes de una manera más sofisticada con bots de chat de IA. “Lo estamos estudiando muy de cerca”, dice. “Tenemos una hoja de ruta que incluye la incorporación de muchas de estas tecnologías también en nuestra cartera”.