AMD、英伟达、三星和英特尔都是如何实现半导体加速创新的?

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在当前由人工智能驱动的万物智能时代,我们的芯片和系统客户正承受着前所未有的压力。这是因为训练基于大型语言模型(LLM)的AI系统所需的计算能力持续攀升,每六个月就会翻一番。同时,他们还需应对实现可持续计算的挑战,即在提高能效的同时,性能需求也在急剧增长。过去依赖摩尔定律的传统做法已难以持续,因为最近的工艺节点迁移已无法再保证预期的性能、功耗和面积提升两倍。

随着我们迈向万亿级晶体管系统的目标,预计半导体行业将面临劳动力短缺和设计复杂性增加的双重挑战,这使得形势愈发严峻。然而,出人意料的是,尽管存在这些趋势,半导体创新的步伐却反而不断加速。

如果大家关注了AMD和NVIDIA发布的最新公告,便可发现这一趋势。这些领先的芯片制造商不仅展示了采用尖端制造工艺、拥有数千亿晶体管以及更快速、更密集内存的新型AI处理器,还特别强调了其创新速度的不断提升。尽管设计的复杂性不断增加,新型AI处理器的产品更新周期却从原来的18至24个月缩短至仅需12个月。

AI芯片设计趋势

新型AI处理器之所以能够每年以如此快的速度推出,新思科技在其中扮演了至关重要的角色。接下来,让我们深入探讨其中的缘由。

AI驱动型EDA:在从架构和验证到实施和制造的研发过程中,EDA软件堪称每一个环节的关键推动因素。过去十年间,新思科技通过独特的超融合方法学让整个EDA堆栈中的自动化水平不断提高。今天,我们在整个EDA堆栈中率先引入人工智能,进一步推动了设计流程的自动化,由此带来了开发效率和芯片质量的不断提升。我们的Synopsys.ai™整体解决方案包含AI驱动型优化、数据分析和基于LLM的生成式人工智能(GenAI),且具有协作功能(包括专业化的工具指导和辅助资料的生成),可显著缩短EDA流程(从数字、模拟和3D设计,到验证和测试)的周转时间。

加速计算:除了将AI功能融入我们的产品,我们还通过重写我们的工具来充分利用加速计算功能,从而帮助我们的客户节省大量时间。通过使用GPU和CPU + GPU架构来助力计算密集型EDA工作负载,可以在设计、功能验证、电路仿真、计算光刻等方面显著增加运行时间(10倍到15倍)。对于处理大型模拟电路(例如内存)的客户来说,加速计算尤其具有吸引力。

经验证的IP:得益于值得信赖且经验证的IP,我们的客户同样也实现了生产效率的大幅提升。通过融合新思科技广泛的高质量IP组合,客户可以将其有限的开发资源集中在差异化功能上,从而简化设计流程,同时整合最新的行业标准。比如我们最近推出的全新综合性解决方案——新思科技PCIe 7.0 IP,针对AI工作负载给现代化数据中心带来海量数据传输需求这一局面,它可以有效应对增加带宽和降低延迟等关键要求。

Multi-Die设计:这一优势众多的设计,实现了从单裸片设计到基于小芯片的模块化设计,让万亿级晶体管系统中的新功能和先进功能得以快速集成。新思科技正在通过全面、可扩展的EDA和IP解决方案(从芯片到系统)推动行业从单片SoC向Multi-Die设计转换,其中包括我们全新的AI驱动型3D设计空间优化,旨在最大限度提高设计质量,实现快速异构集成。

新思科技现身2024年设计自动化大会

在2024年设计自动化大会上,我们展示了新思科技在加速和推动半导体生态系统创新方面所发挥的关键作用。这其中包括我们在全球多家领先代工厂中对我们的EDA流程和芯片IP进行预验证方面所做的重大贡献。近日,我们宣布基于三星先进的SF2 GAA工艺的AI驱动型数字和模拟流程及其IP已顺利通过认证。

同时,我们也非常高兴地宣布,英特尔代工厂现已推出可立即投入生产的Multi-Die参考流程,该流程得到了Synopsys.ai™ EDA整体解决方案以及适用于英特尔代工厂EMIB先进封装技术的新思科技IP的支持。

结语

在如今高度复杂且竞争激烈的市场环境中,芯片和系统公司正全力以赴探寻各种优势,以优化产品、降低设计风险并缩短产品上市时间。新思科技在这一过程中起着举足轻重的作用。我们将持续开拓创新,提供更优质的解决方案,最大限度地提升客户的研发能力,助力实现他们的愿景,并推动这个万物智能的时代不断向前迈进。

责编: 刘洋
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