하드웨어 배너 아트웍이 이상한가요!
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반도체 설계에서 인간 갈아넣기 노가다로 손꼽히는
아트웍..
2021년도에 머신러닝을 통한 최적화를 선보인 적이 있었죠.
인간의 직관으로 정리정돈한 배치와는 다르게
이해하기 힘든 배치로 빠른시간에 더 좋은 배치를 했죠.
연구가 끝날 무렵에는 단6시간 만에 칩 평면도를 완료하는 동시에 인간 엔지니어에 비해 배선 길이를3%단축하는 방법을 배웠다.생성된 디자인은 위의 다이어그램(Ariane RISC-V프로세서)에서 볼 수 있듯이 기존 레이아웃과 현저하게 다르며 중앙 보이드를 둘러싼 더 흩어져 있는 구성에 더 작은 블록이 있다.
'에이~ 그래도 실제 상용화에 적용하려면 멀었지.. 그냥 이론만이겠지~'
그래서 비교적 최근 23년도 동향을 보니..
시높시스, 반도체 설계에 AI 적용…’셀·다이’ 축소 성공
https://www.thelec.kr/news/articleView.html?idxno=19892
AI 설계 기술 DSO.ai 통해 테이프아웃 100개 성공
삼성전자, 하이닉스, 엔비디아 등 DSO.ai 적용
강화 학습 통해10⁹⁰⁰⁰⁰개 레이아웃 배열 최적화
잠깐!
테이프아웃이란? IP 및 팹리스 기업이 제품 설계를 마치고 파운드리 회사에 설계도를 전달하는 것을 뜻한다.
ㄷㄷㄷ 잘 하고 있다고 합니다.
인간이 이해하기 힘든 난해한 배치가 난무 할거에요!
출처 : https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=144587
전체적으로 개략적인 동향을 파악하시고 싶으신 분은
아래 반도체공학회 AI반도체연구회의 동향정리를 읽어보시면 따라가시기 편하빈다!
https://www.theise.org/artificial-intelligence/?mod=document&uid=260
윰어님의 댓글의 댓글
아날로그 회로 최적화
EDA Tool을 통해 많은 부분이 자동화가 되어있는 디지털 회로 설계와 달리 아날로그 회로 설계는 여전히 숙련된 전문가의 많은 경험과 노력을 요구합니다. 반도체 공정 미세화가 진행될수록 복잡한 소자 특성은 아날로그 회로 설계를 더욱 어렵게 만듭니다. 이러한 아날로그 설계의 한계를 극복하기 위해 인공지능 기반 설계 최적화 알고리즘들이 개발되고 있습니다.
아래 그림은 2020년 MIT에서 개발한 회로 설계 최적화 기법으로, Graph Neural Network (GNN) 과 강화 학습 및 전이 학습을 사용하여 설계 성능을 향상시켰습니다. 회로 모양을 그래프 형태로 학습하고, 소자 사이징 (Sizing) 으로 최적화 하여, 설계 전문가의 설계 대비 15%이상의 성능 향상을 가져 왔습니다.
BLUEnLIVE님의 댓글
조만간에 AI가 최적화한 보드를 우리 눈으로 볼 수 있겠네요. ㄷㄷㄷ
윰어님의 댓글의 댓글
하드웨어 설계도 만들어주고
소프트웨어 코딩 만들어주고
나중엔 전자동화 시켜서
BOM 리스트 주문에 PCB 주문, SMT 의뢰까지해서 집으로 배달해주면
집에서 펌웨어만 다운로드하고..
뭐 그런 세상이 오겠죠?
능력과 자본만 있으면 창업 시도 해보겠는데, 둘다 미천해서 저는 ㅠㅠㅋㅋ
Layne님의 댓글
??: 고성능 제품은 AI 구동에 쓸겁니다 저렴한 성능을 비싼값에 사세요
윰어님의 댓글의 댓글
절망편 : 초대기업 독점 외 나머지 노예.
AI가 무서운게 중간이 없을것 같아서요..
심혼에담다님의 댓글