Rumah > Berita > Mentor: AI akan menjadi pemangkin lagi untuk dekad pertumbuhan dalam industri semikonduktor

Mentor: AI akan menjadi pemangkin lagi untuk dekad pertumbuhan dalam industri semikonduktor

Selepas pecah gelembung Internet pada tahun 2001, ramai orang berasa ragu-ragu mengenai pembangunan masa depan industri semikonduktor keseluruhan.

Dalam pusingan pasaran runtuh pada masa itu, banyak syarikat semikonduktor mula mengintegrasikan; Pelaburan menarik industri dalam modal angin juga berkurangan; penyelidikan dan pembangunan teknologi dalam proses pembangunan dan aspek-aspek lain juga telah mengalami stagnasi dan perlahan.

Walau bagaimanapun, industri semikonduktor telah melihat pemulihan baru sekarang. Dalam temu bual dengan pemberita seperti Ji Wei.com, Naib Presiden Eksekutif Mentor IC EDA Joseph Sawicki berkata industri itu dipenuhi dengan peluang di bawah rangsangan teknologi baru seperti kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin.

Laporan McKinsey menunjukkan bahawa kecerdasan buatan boleh digunakan untuk banyak kawasan menegak, yang membolehkan syarikat semikonduktor menangkap 40 hingga 50% daripada jumlah nilai dari susunan teknologi ini. Joseph berkata kecerdasan buatan akan menjadi pemangkin kuat untuk kitaran pertumbuhan 10 tahun yang lain dalam industri semikonduktor. Tetapi untuk menjadikan trend ini benar-benar sedar, banyak data diperlukan sebagai sokongan.

"Dengan data yang mencukupi, anda boleh membuat ramalan, jadi anda boleh melatih mesin anda dengan pasti dan biarkan mesin itu belajar dengan berkesan." Joseph menambah lagi bahawa jumlah data yang diperlukan dan dicipta untuk komunikasi berkelajuan tinggi akan meningkat dalam tempoh 12 tahun akan datang. Ia akan mengantar ribuan kali pertumbuhan, dan data ini perlu dianalisis, dan kemudian mengambil tindakan berdasarkan analisis ini.

Bagaimanapun, di bawah impak "tsunami data", perkembangan kecerdasan buatan juga menghadapi pelbagai percanggahan. Yusuf menyebutkan dua matlamat yang bertentangan dalam perkembangan kecerdasan buatan:

Satu matlamat ialah ramai orang mahu terus mengukuhkan keupayaan pusat data untuk mengatasi sejumlah besar data sedemikian. Jadi syarikat-syarikat seperti Alibaba dan Amazon sedang membangunkan enjin yang berkaitan dengan AI yang menggunakan enjin ini untuk melatih sejumlah besar data.

Di sisi lain, matlamat sesetengah syarikat adalah untuk mendorong lebih banyak kuasa pemprosesan ke tepi awan, dengan itu melepaskan tekanan pada pembangunan pusat data.




Perkembangan cip dalam pengkomputeran tepi akan jauh melebihi cip yang diperlukan oleh pusat data. Menurut Tractica, dari 2016 hingga 2021, kadar pertumbuhan tahunan kompaun peranti bersambung tepi akan setinggi 190%.

Joseph berkata, lebih dekat, pengkomputeran / pemprosesan tepi akan menjadi enjin utama untuk pertumbuhan dalam industri semikonduktor. Memandangkan aplikasi tertentu dalam banyak bidang memerlukan reka bentuk cip dioptimumkan untuk mencapai prestasi cip yang optimum, ini akan menjadi peluang untuk vendor alat EDA seperti Mentor.

Joseph menekankan bahawa dalam pengkomputeran tepi AI, reka bentuk cip sering ditakrifkan oleh keperluan pembangunan seni bina tertentu. Oleh itu, platform pembangunan AI semasa adalah sama sekali berbeza dengan persekitaran pembangunan terdahulu.

Dalam hal ini, Joseph memperkenalkan alat reka bentuk cip Mentor khusus untuk bidang AI:

lHLS (sintesis peringkat tinggi): Ambil NVIDIA sebagai contoh. Dengan menggunakan alat ini, anda boleh meningkatkan produktiviti hampir dua kali dan biaya pengesahan sebanyak 80%.

Ujian lierarchicl: Membantu pelanggan meningkatkan produktiviti dan mengurangkan kos. Mengambil pelanggan Graphcor sebagai contoh, dengan menggunakan alat ini, produktiviti DFT telah meningkat sebanyak 4 kali, kelajuan pemindahan ujian telah bertambah baik, dan tempoh masa reka bentuk telah dipendekkan kepada 3 hari berdasarkan data sebenar.

Teknologi lOPC: digunakan dalam pembuatan semikonduktor, memerlukan 4000 CPU untuk menjalankan satu hari pada dasar 7nm untuk menghasilkan satu Masker, tetapi jika anda menggunakan algoritma pembelajaran mesin, anda dapat mengurangkan waktu berjalan sebanyak 3-4 kali.

Teknologi lLFD (lithographically friendly): dengan ketara mengurangkan faktor had hasil dan mengurangkan jangka masa 10 kali pengeluaran. Bukan sahaja dapat mengenal pasti kecacatan dalam proses pengeluaran, tetapi juga meramalkan kecacatan.

alat lDeposition: menyelesaikan masalah kegagalan produk atau komponen dan meningkatkan kualiti dan kecekapan pengeluaran.

Di samping itu, Mentor menyediakan platform teknologi pencirian untuk industri automotif, menyediakan analisis terperinci tentang kebolehpercayaan dan keselamatan keseluruhan, digabungkan dengan AI untuk mengurangkan runtime pencirian dengan faktor 100. PAVE 360 Autopilot Simulator juga secara berterusan menyerupai real- keadaan dunia di bawah mesin maya, seterusnya mengurangkan masa pengesahan.

Sama ada cip pintar masa depan khusus atau fleksibel, industri mempunyai suara yang berbeza. Tetapi Joseph memberitahu pemberita micronet bahawa EDA adalah alat neutral. Di masa depan, Mentor akan menyediakan persekitaran yang besar di mana pelanggan boleh menggunakan alat untuk membuat model dan membangunkan perisian mereka dalam persekitaran tertentu. Ini adalah nilai yang paling penting yang ditawarkan oleh Mentor sebagai syarikat EDA.