היצרנית NVIDIA מאמצת בינה מלאכותית כדי להאיץ את פיתוח המוליכים למחצה

NVIDIA הטמיעה את השימוש במודלים של בינה מלאכותית גנרטיבית ולמידת מכונה כדי לבנות מחדש את פיתוח המוליכים למחצה שלה. בכירי החברה הציגו פרטים על כלים קנייניים במהלך דיון טכני שנערך לאחרונה שנועד לשוק הטכנולוגיה. המערכות החדשות יכולות לדחוס לוחות זמנים הנדסיים שבעבר ארכו שנים של תכנון מבני. כעת אותה עבודה דורשת רק כמה שעות של עיבוד רצוף.

אוטומציה זו מאפשרת ליחידת עיבוד גרפית אחת לבצע משימות מורכבות ביותר, כגון התאמת ספריות תאים לתהליכי ייצור חדשים. נפח העבודה שדרש את המאמץ היומיומי של צוות שלם של מהנדסים החל להיות מועבר במחזור מחשוב לילי. השינוי מסמן מהפך עמוק במודל הפעולה של תעשיית החומרה, משנה את דינמיקת העלויות ומועדי השקה של רכיבים חדשים בשוק העולמי.

מערכת NB-Cell הופכת תהליכים הנדסיים לאוטומטיים בזמן שיא

תוכנת NB-Cell משמשת כגולת הכותרת העיקרית בין הפתרונות הפנימיים של יצרן הרכיבים. המערכת פועלת על בסיס טכניקות למידת חיזוק כדי לפעול על הגירה ואופטימיזציה של ספריות תאים סטנדרטיות. שלב זה מייצג את אחד השלבים הבירוקרטיים והצורכים ביותר ביצירת מעבד מודרני. הטכנולוגיה מנתחת טריליוני אפשרויות מבניות באלפיות שניות. היכולת הקוגניטיבית האנושית אינה יכולה לעבד את נפח המשתנים הזה באותו פרק זמן.

לפני אימוץ הכלי הספציפי הזה, המשימה צרכה כ-80 חודשי אדם של מאמץ תאגידי. בפועל, התהליך הצריך מסירות בלעדית של שמונה מהנדסים בכירים במהלך כמעט שנה של עבודה עמוסה במעבדות החברה. נכון לעכשיו, ההליך הושלם בליל אחד של עיבוד אוטומטי. החברה מדווחת שהתוצאות שמספקת המכונה עולות בביצועים של עיצובים שנוצרו ידנית על פני מספר מדדי ביצועים.

ההשפעה הישירה של אוטומציה זו גורמת להאצת האימוץ של טכנולוגיות ייצור חדשות בקנה מידה תעשייתי. החברה מסוגלת להביא מוצרים חדשים לשוק בתדירות גבוהה הרבה יותר מהסטנדרט ההיסטורי במגזר הטכנולוגי. צמצום זמן ההנדסה משחרר אנשי מקצוע מומחים להתמקד בבעיות ארכיטקטוניות מורכבות יותר, בעוד שעבודת הרגליים של הקצאת מעגלים היא באחריות אלגוריתמי האופטימיזציה.

כלים חוקרים ארכיטקטורות לא שגרתיות כדי להשיג יעילות

היישום של בינה מלאכותית מוצא גם פתרונות חומרה החורגים מההיגיון המסורתי של הנדסת חשמל. הכלי Prefix RL ממקד את פעולתו בתכנון של שרשראות נשיאה קדימה, רכיבים חיוניים לביצועי עיבוד אריתמטי במהירות גבוהה. הרשת העצבית חוקרת תצורות מעגלים ללא אילוצים רעיוניים שנכפו על ידי מעצבים אנושיים. NVIDIA זיהתה ארכיטקטורות חדשות באמצעות שיטה זו. בדיקות מעבדה תיעדו יעילות אנרגטית ועלייה במהירות של בין 20% ל-30%.

היצרן תומך בתשתית פיתוח זו באמצעות דגמי שפה מיוחדים המתמקדים בהנדסת דיוק. המערכות זוכות להכשרה מעשרות שנים של תיעוד פנימי שנצבר על ידי החברה לאורך ההיסטוריה שלה. המערכת האקולוגית משלבת חזיתות שונות כדי לכסות את כל השלבים של תכנון שבבים:

• NB-Cell: אופטימיזציה של פריסה וצמצום השטח הפיזי של עיבוד תאים.
• קידומת RL: יצירת ארכיטקטורות מעגלים מורכבות עם לוגיקה לא שגרתית.
• Nemo Chip: מודל שפה המסייע למהנדסים להתייעץ עם מפרטים טכניים ותקנים.
• באג נמו: בינה מלאכותית שמטרתה לזהות, לסנן ולתקן פגמים בפרויקטי סיליקון.
• Verif-AI: כלי אימות פורמלי המבטיח את שלמותם של מעגלים שנוצרו אוטומטית.

השילוב של משאבים אלה יוצר סביבה שבה תיעוד היסטורי משמש כבסיס הנתונים העיקרי להזנת רשתות עצביות חדשות. באג נמו הפחית משמעותית את זמן איתור הבאגים בתוך מעבדות. תקלות קריטיות מתגלות לפני שהשבב נכנס לשלב האב-טיפוס הפיזי. האמצעי מונע בזבוז פיננסי של מיליון דולר בבתי יציקה של מוליכים למחצה. טעות בתכנון בשלב הסופי הזה עלולה לעכב את ההשקות בחודשים ולעלות הון בחומרי גלם שנזרקו.

התרחבות לשוק הצרכנים והשפעה על תחרות ישירה

ההכרזה על טכנולוגיות חדשות מגיעה בזמן שבו NVIDIA מרחיבה את פעילותה לשוק המחשבים הניידים בעלי הביצועים הגבוהים. ההתמקדות הנוכחית כוללת עיבוד בינה מלאכותית הפועלת באופן מקומי על מכונות המשתמשים. אבות טיפוס של לוחות אם המצוידים במערכת-על-שבב NVIDIA N1 הופיעו בבדיקות מעבדה אחרונות. החומרה כוללת תצורות חזקות עם עד 128 GB של זיכרון RAM משולב. היעילות של עיצוב תאגידי מגיעה במהירות למוצרים המיועדים לצרכן הסופי.

אוטומציה עיצובית אגרסיבית עומדת בבסיס המובילות של החברה בתעשיות תחרותיות במיוחד כמו תשתית מרכזי נתונים ושוק הגיימינג האלקטרוני העולמי. צמצום הטעות האנושית וזמן הפיתוח מאפשר איטרציה על ארכיטקטורות GPU חדשות במהירויות חסרות תקדים. מחזור החדשנות נעשה קצר יותר וצפוי יותר עבור המשקיעים בחברה.

מגמת השוק מצביעה על כך שענקיות מוליכים למחצה אחרות ילכו בדרכים דומות בטווח הקצר. חברות כמו אינטל ו-AMD צריכות לאמץ אוטומציה עמוקה כדי לשמור על תחרותיות טכנית. התנועה נמנעת מהעלייה האקספוננציאלית בעלויות הפיתוח בצמתי ייצור קטנים יותר ויותר, שבהם המורכבות הפיזית של הסיליקון דורשת השקעות של מיליארדי דולרים במחקר ופיתוח.

הפיקוח האנושי מתמקד בתיקוף אסטרטגי ובקרת איכות

NVIDIA מדגישה שתפקידו של מהנדס החומרה עבר אבולוציה הכרחית לאור הצלחתם של כלים אוטומטיים. אנשי מקצוע מבלים פחות זמן בתכנון מעגלים בסיסיים. ההתמקדות הנוכחית היא בקביעת פרמטרים ברמה גבוהה ובפיקוח אתי על מערכות בינה מלאכותית. מודל העיצוב המסייע דורש מהצוותים לשלוט במיומנויות טכניות חדשות. איסוף נתונים עבור דגמי אימון כמו צ’יפ נמו הפך לעדיפות יומית בתפעול.

דיוק טכני משמש כעמוד התווך המרכזי של שלב חדש זה של פיתוח תעשייתי אוטומטי. כל שגיאה במודל הבינה המלאכותית במהלך תכנון שבב של 2 ננומטר עלולה להפוך קבוצות שלמות של סיליקון לבלתי שמישות במפעלים. היצרן משתמש במערכות אימות צולב קפדניות כדי לאמת כל שער לוגי שנוצר על ידי המכונות. המטרה היא ליצור לולאת משוב מאובטחת וניתנת להרחבה. חומרה חזקה יותר מאפשרת הדרכה של מערכות חכמות יותר שמתכננות את הדורות הבאים של המעבדים.

התחזית של החברה מצביעה על כך שהתערבות אנושית בעיצוב פיזי תהיה יותר ויותר אסטרטגית ופחות אופרטיבית בשנים הקרובות. המיקרו-ארכיטקטורה והסידור המדויק של הטרנזיסטורים יהיו באחריותם של אלגוריתמים מתמטיים מורכבים. השינוי הופך את הייצור לזול יותר בטווח הארוך ומאיץ את קצב ההשקות. הגבולות הפיזיים של הסיליקון נחקרים עד למקסימום באמצעות אופטימיזציות חסרות תקדים. להנדסה ידנית מסורתית לא הייתה יכולת חישובית למפות מבנים אלה באותה מהירות ודיוק הנדרשים על ידי השוק הנוכחי.