تعتمد الشركة المصنعة NVIDIA الذكاء الاصطناعي لتسريع عملية تطوير أشباه الموصلات

نفذت NVIDIA استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج التعلم الآلي لإعادة هيكلة تطوير أشباه الموصلات. قدم المسؤولون التنفيذيون في الشركة تفاصيل حول أدوات الملكية خلال مناقشة فنية أجريت مؤخرًا واستهدفت سوق التكنولوجيا. يمكن للأنظمة الجديدة ضغط الجداول الزمنية الهندسية التي كانت تستغرق في السابق سنوات من التخطيط الهيكلي. الآن لا تتطلب نفس الوظيفة سوى بضع ساعات من المعالجة المستمرة.

تسمح هذه الأتمتة لوحدة معالجة رسومات واحدة بأداء مهام معقدة للغاية، مثل تكييف مكتبات الخلايا لعمليات الإنتاج الجديدة. بدأ تسليم حجم العمل الذي يتطلب جهدًا يوميًا لفريق كامل من المهندسين في دورة حوسبة ليلية. ويشير هذا التغيير إلى تحول عميق في نموذج تشغيل صناعة الأجهزة، وتغيير ديناميكيات التكلفة والمواعيد النهائية لإطلاق المكونات الجديدة في السوق العالمية.

يقوم نظام NB-Cell بأتمتة العمليات الهندسية في وقت قياسي

يعد برنامج NB-Cell بمثابة الميزة الرئيسية بين الحلول الداخلية للشركة المصنعة للمكونات. يعمل النظام بناءً على تقنيات التعلم المعزز للعمل على ترحيل مكتبات الخلايا القياسية وتحسينها. تمثل هذه الخطوة واحدة من أكثر المراحل البيروقراطية واستهلاكًا للوقت في إنشاء معالج حديث. تحلل التكنولوجيا تريليونات من الاحتمالات الهيكلية في أجزاء من الثانية. ولا تستطيع القدرة المعرفية البشرية معالجة هذا الحجم من المتغيرات في نفس المقدار من الوقت.

قبل اعتماد هذه الأداة المحددة، كانت المهمة تستهلك ما يقرب من 80 شهرًا من جهود الشركة. ومن الناحية العملية، تطلبت العملية تفانيًا حصريًا من ثمانية من كبار المهندسين خلال ما يقرب من عام من العمل المزدحم في مختبرات الشركة. حاليًا، يتم إكمال الإجراء في ليلة واحدة من المعالجة الآلية. تفيد الشركة أن النتائج التي يقدمها الجهاز تتفوق على التصميمات المصنوعة يدويًا عبر العديد من مقاييس الأداء.

خلفية القضية: تعهدت شركة سامسونج الكورية الجنوبية العملاقة بمبلغ 73 مليار دولار للسيطرة على قطاع أشباه الموصلات القائم على الذكاء الاصطناعي

ويؤدي التأثير المباشر لهذه الأتمتة إلى تسريع اعتماد تقنيات التصنيع الجديدة على نطاق صناعي. الشركة قادرة على طرح منتجات جديدة في السوق بشكل متكرر أكثر من المعايير التاريخية في قطاع التكنولوجيا. إن تقليل الوقت الهندسي يحرر المتخصصين المتخصصين للتركيز على المشكلات المعمارية الأكثر تعقيدًا، في حين أن العمل القانوني لتخصيص الدوائر هو مسؤولية خوارزميات التحسين.

تستكشف الأدوات بنيات غير تقليدية لاكتساب الكفاءة

يجد تطبيق الذكاء الاصطناعي أيضًا حلولاً للأجهزة تحيد عن المنطق التقليدي للهندسة الكهربائية. تركز أداة Prefix RL عملها على تصميم سلاسل حمل أمامية، وهي مكونات أساسية لأداء معالجة حسابية عالية السرعة. تستكشف الشبكة العصبية تكوينات الدوائر دون القيود المفاهيمية التي يفرضها المصممون البشريون. حددت NVIDIA بنيات جديدة باستخدام هذه الطريقة. سجلت الاختبارات المعملية كفاءة في استخدام الطاقة وزيادة في السرعة تتراوح بين 20% و30%.

تدعم الشركة المصنعة البنية التحتية للتطوير هذه من خلال نماذج لغوية متخصصة تركز على الهندسة الدقيقة. تتلقى الأنظمة تدريبًا من عقود من الوثائق الداخلية التي تراكمت لدى الشركة طوال تاريخها. يدمج النظام البيئي جبهات مختلفة لتغطية جميع مراحل تصميم الشريحة:

اعرف المزيد: أرباح Nvidia تفاجئ وول ستريت بإيرادات قياسية بلغت 81.6 مليار دولار أمريكي

• NB-Cell: تحسين التخطيط وتقليل المساحة المادية لخلايا المعالجة.
• البادئة RL: إنشاء بنيات دوائر معقدة بمنطق غير تقليدي.
• Nemo Chip: نموذج لغة يساعد المهندسين على استشارة المواصفات والمعايير الفنية.
• Bug Nemo: ذكاء اصطناعي يهدف إلى تحديد وفحص وتصحيح العيوب في مشاريع السيليكون.
• Verif-AI: أداة تحقق رسمية تضمن سلامة الدوائر المولدة تلقائيًا.

يؤدي دمج هذه الموارد إلى إنشاء بيئة تعمل فيها الوثائق التاريخية كقاعدة بيانات أساسية لتغذية الشبكات العصبية الجديدة. أدى Bug Nemo إلى تقليل وقت تصحيح الأخطاء بشكل كبير داخل المختبرات. يتم اكتشاف الأخطاء الخطيرة قبل أن تدخل الشريحة في مرحلة النماذج الأولية المادية. ويتجنب هذا الإجراء هدرًا ماليًا بملايين الدولارات في مسابك أشباه الموصلات. يمكن لخطأ في التصميم في هذه المرحلة النهائية أن يؤخر عمليات الإطلاق لعدة أشهر ويكلف ثروة من المواد الخام المهملة.

التوسع في السوق الاستهلاكية والتأثير على المنافسة المباشرة

ويأتي الإعلان عن التقنيات الجديدة في الوقت الذي توسع فيه NVIDIA عملياتها في سوق أجهزة الكمبيوتر المحمولة عالية الأداء. يتضمن التركيز الحالي معالجة الذكاء الاصطناعي التي تعمل محليًا على أجهزة المستخدمين. ظهرت نماذج أولية للوحات الأم المجهزة بنظام NVIDIA N1 على الشريحة في الاختبارات المعملية الأخيرة. يتميز الجهاز بتكوينات قوية مع ما يصل إلى 128 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي المدمجة. تصل كفاءة تصميم الشركات بسرعة إلى المنتجات التي تستهدف المستهلك النهائي.

تدعم أتمتة التصميم القوية ريادة الشركة في الصناعات شديدة التنافسية مثل البنية التحتية لمراكز البيانات وسوق الألعاب الإلكترونية العالمية. يؤدي تقليل الأخطاء البشرية ووقت التطوير إلى تمكين تكرار بنيات وحدة معالجة الرسومات الجديدة بسرعات غير مسبوقة. لقد أصبحت دورة الابتكار أقصر بكثير وأكثر قابلية للتنبؤ بها بالنسبة لمستثمري الشركة.

ويشير اتجاه السوق إلى أن عمالقة أشباه الموصلات الآخرين سوف يتبعون مسارات مماثلة على المدى القصير. تحتاج شركات مثل Intel وAMD إلى تبني الأتمتة العميقة للحفاظ على القدرة التنافسية التقنية. وتتجنب هذه الحركة الزيادة الهائلة في تكاليف التطوير في عقد التصنيع الأصغر حجمًا، حيث يتطلب التعقيد المادي للسيليكون استثمارات بمليارات الدولارات في البحث والتطوير.

المزيد عن الموضوع: لماذا أصبحت أمازون خيارًا أكثر أمانًا من نفيديا في سباق الذكاء الاصطناعي؟

يركز الإشراف البشري على التحقق الاستراتيجي ومراقبة الجودة

تسلط NVIDIA الضوء على أن دور مهندس الأجهزة قد شهد تطورًا ضروريًا نظرًا لنجاح الأدوات الآلية. يقضي المحترفون وقتًا أقل في تصميم الدوائر الأساسية بشكل متكرر. ينصب التركيز الحالي على وضع معايير عالية المستوى والإشراف الأخلاقي على أنظمة الذكاء الاصطناعي. يتطلب نموذج التصميم المدعوم من الفرق إتقان مهارات تقنية جديدة. أصبح تنظيم البيانات لنماذج التدريب مثل Chip Nemo أولوية يومية في العمليات.

تمثل الدقة التقنية الركيزة الأساسية لهذه المرحلة الجديدة من التطوير الصناعي الآلي. وأي خطأ في نموذج الذكاء الاصطناعي أثناء تصميم شريحة 2 نانومتر يمكن أن يجعل دفعات كاملة من السيليكون غير قابلة للاستخدام في المصانع. تستخدم الشركة المصنعة أنظمة صارمة للتحقق من الصحة للتحقق من كل بوابة منطقية تولدها الآلات. الهدف هو إنشاء حلقة تعليقات آمنة وقابلة للتطوير. تتيح الأجهزة الأكثر قوة تدريب الأنظمة الأكثر ذكاءً التي تصمم الأجيال القادمة من المعالجات.

تشير توقعات الشركة إلى أن التدخل البشري في التصميم المادي سيكون استراتيجيًا بشكل متزايد وأقل تشغيلية في السنوات القادمة. ستكون البنية الدقيقة والترتيب الدقيق للترانزستورات من مسؤولية الخوارزميات الرياضية المعقدة. وهذا التغيير يجعل الإنتاج أرخص على المدى الطويل ويسرع وتيرة عمليات الإطلاق. يتم استكشاف الحدود المادية للسيليكون إلى الحد الأقصى من خلال تحسينات غير مسبوقة. لم يكن لدى الهندسة اليدوية التقليدية القدرة الحسابية لرسم خريطة لهذه الهياكل بنفس السرعة والدقة التي يتطلبها السوق الحالي.

التغطية الكاملة: آخر الأخبار (AR)