Jump to content



  • astrolabos
    astrolabos

    Νέες προσεγγίσεις στην σχεδίαση chip: ο συνδυασμός AI και παραδοσιακών τεχνικών φέρνει επανάσταση

      Η καινοτομία Parsac και οι υβριδικοί αλγόριθμοι υπόσχονται ταχύτερη και πιο αποδοτική σχεδίαση ολοκληρωμένων κυκλωμάτων.

    Η εξέλιξη της σχεδίασης ολοκληρωμένων κυκλωμάτων έχει διανύσει τεράστια απόσταση από το 1971, όταν ο Federico Faggin σχεδίασε το πρώτο εμπορικό μικροεπεξεργαστή με μολύβια και χάρακες. Σήμερα, οι μηχανικοί έχουν πρόσβαση σε πλήθος εργαλείων λογισμικού για τον σχεδιασμό ολοένα και πιο σύνθετων chips, αλλά οι προκλήσεις παραμένουν. Ο αριθμός των πιθανών λύσεων σε προβλήματα όπως το floorplanning μπορεί να φτάσει σε αστρονομικά επίπεδα, καθιστώντας αναγκαίες πιο αποδοτικές μεθόδους.

     

    Η τεχνική του simulated annealing (SA), εμπνευσμένη από τη μεταλλουργία, παραμένει βασικό εργαλείο για την αντιμετώπιση σύνθετων προβλημάτων βελτιστοποίησης. Χρησιμοποιώντας μια προσέγγιση constraints-aware simulated annealing (CA-SA), η ομάδα της Intel ανέπτυξε το Parsac, έναν αλγόριθμο που επιλύει προβλήματα floorplanning μεγάλης κλίμακας μέσα σε μόλις 15 λεπτά. Το Parsac λειτουργεί συνδυάζοντας την τυχαία αναζήτηση με έξυπνους μηχανισμούς διόρθωσης παραβιάσεων περιορισμών, επιτυγχάνοντας εξαιρετικά αποτελέσματα.

     

    Παρόλο που οι καθαρά AI-based λύσεις δεν έχουν καταφέρει να επιλύσουν τέτοια προβλήματα με επιτυχία, οι υβριδικές μέθοδοι υπόσχονται μια νέα εποχή στη σχεδίαση chips. Συνδυάζοντας αλγορίθμους όπως το Parsac με μοντέλα μηχανικής μάθησης, οι σχεδιαστές μπορούν να μειώσουν σημαντικά τον χρόνο που απαιτείται για τη βελτιστοποίηση, χωρίς να χάνουν την ακρίβεια των αποτελεσμάτων. Τα AI μοντέλα μπορούν να καθοδηγούν τους αλγορίθμους, επιταχύνοντας τη διαδικασία χωρίς να περιορίζουν την εξερεύνηση λύσεων.

     

    Η δημιουργία ανοικτών συνόλων δεδομένων όπως τα FloorSet-Lite και FloorSet-Prime από την ομάδα της Intel αποτελεί σημαντικό βήμα προς τη χρήση της μηχανικής μάθησης στη σχεδίαση chips. Τα σύνολα αυτά προσομοιώνουν πραγματικά χαρακτηριστικά σύγχρονων κυκλωμάτων και μπορούν να εκπαιδεύσουν AI μοντέλα, ενισχύοντας τις προσπάθειες για υβριδικές λύσεις. Αυτές οι προσεγγίσεις δεν υπόσχονται μόνο ταχύτερη σχεδίαση, αλλά και τη δυνατότητα συνδυασμού σταδίων ή ταυτόχρονης ανάπτυξης πολλαπλών σχεδίων, καθιστώντας την διαδικασία σχεδίασης chips πιο αποδοτική από ποτέ.


    Πηγή
×
×
  • Δημιουργία...

Important Information

Ο ιστότοπος theLab.gr χρησιμοποιεί cookies για να διασφαλίσει την καλύτερη εμπειρία σας κατά την περιήγηση. Μπορείτε να προσαρμόσετε τις ρυθμίσεις των cookies σας , διαφορετικά θα υποθέσουμε ότι είστε εντάξει για να συνεχίσετε.