বর্ধমান কর্মক্ষমতা চাহিদা এবং ক্রমবর্ধমান জটিলতা, ডিজাইন অপ্টিমাইজেশান এবং উত্পাদন দক্ষতার সাথে সম্পর্কিত ক্রমবর্ধমান চ্যালেঞ্জের সাথে সিম্প্যাডার শিল্প বর্তমানে ক্রমবর্ধমান কর্মক্ষমতা চাহিদা ক্রমবর্ধমান চ্যালেঞ্জে অবস্থিত।কম্পিউটার লিটোগ্রাফিবিশেষজ্ঞ Botlagunta Preethish Nandan সম্প্রতি তথ্য-ভিত্তিক দৃষ্টিভঙ্গি এবং AI-বৃদ্ধি স্বয়ংক্রিয়তা একীভূত করে পরবর্তী প্রজন্মের অক্ষর ডিজাইন জন্য একটি ফ্রেমমার্ক প্রকাশ করেছে।
In his research paper titled “Integrating AI and Data Engineering for Intelligent Semiconductor Chip Design and Optimization,” Nandan has advocated a critical shift for industry. He mentions that traditional design methods are increasingly outpaced by the demands of sub-3nm and High-NA EUV lithography nodes because they are burdened by manual processes, rigid workflows, and fragmented data streams. His integrated framework bridges this gap to streamline workflows, optimize design processes, and enhance yield predictability.
Understanding the Challenge
গত কয়েক বছরে বহুবিধ শিল্পের গুরুতর রূপান্তর ঘটেছে, যার ফলে ডিভাইসগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে জটিল ও মাল্টি-ফাংশনীয় হয়ে উঠছে। বর্তমানে, চিপগুলি বিলিয়ন ট্রানজিস্টরগুলি অন্তর্ভুক্ত করে, প্রত্যেকটি জটিল সংযোগগুলির সাথে।
ঐতিহ্যবাহী ডিজাইন প্রক্রিয়াগুলি স্থিতিশীল নিশ্চিতকরণ পদ্ধতি, ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপ এবং আলাদা ডেটা স্ট্রিমগুলির উপর নির্ভর করে যা বিভিন্ন EDA সরঞ্জাম দ্বারা পরিচালিত হয়।
এছাড়াও, চিপ ডিজাইন RF, অ্যানালগ, ডিজিটাল এবং পাওয়ার ব্যবস্থাপনা মত একাধিক কার্যকারিতা একত্রিত করে, প্রতিটি ডোমেইন দ্বারা অনন্য ডেটা সেট তৈরি করা হয় যা সামঞ্জস্যপূর্ণ বিশ্লেষণের জন্য সামঞ্জস্যপূর্ণ করা উচিত।
"অন্তর্ভুক্ত ডেটা এবং অটোমেশন ফ্রেমওয়ার্কগুলির অভাবে, ডিজাইন টিমগুলি জটিলতার একটি ক্রমবর্ধমান ল্যাবরেটরি পরিচালনা করতে বাধ্য হয়, ব্যয়বহুল ত্রুটি এবং প্রসারিত ডিজাইন চক্রের ঝুঁকি।
Data-Driven and AI-Augmented Design Optimization
নানান্ডানের প্রস্তাবিত সমাধানটি এন্ড-টোয়েন্টি, সম্পূর্ণরূপে ইন্টিগ্রেটেড ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং এবং এআই পাইপলাইন ঘিরে।
সিস্টেম্যাটিক ডাটা ইঞ্জিনিয়ারিং ফ্রেমওয়ার্কগুলি: এই কৌশলটি একটি অনুসরণযোগ্য ডাটা পাইপলাইন আর্কিটেকচার ব্যবহার করে যা ডিজাইন, সিমুলেশন এবং পরীক্ষার ধাপগুলি থেকে সিস্টেম্যাটিক ডেটা সংগ্রহ এবং প্রাক-প্রসেসিং, heterogeneous ডেটা ফরম্যাটগুলির স্ট্যান্ডার্ডিং, ডিজাইন সরঞ্জামগুলির মধ্যে সামঞ্জস্যপূর্ণতা নিশ্চিত করার জন্য, ডায়নামিক ডেটা অগ্রগতি এবং রিয়েল টাইম আপডেটগুলি করতে পারে।
ফ্রেমমার্কটি নিশ্চিত করে যে কোনও গুরুত্বপূর্ণ নকশা ডেটা ডেটা কেন্দ্রীয় ফাউন্ডেশন স্থাপন করে অব্যবহৃত করা হয় না. এটি একটি সামগ্রিক ডেটা সেট তৈরি করে যা পরিসংখ্যানগত সার্কিট মডেল, নকশা মেটাডেটা এবং পারফরম্যান্স লগগুলির ইন্টিগ্রেশন মাধ্যমে আইটি চালিত বিশ্লেষণ সরবরাহ করে।
AI-Augmented Design Automation: সুপারভাইজড, semi-supervised, এবং জোরদার শেখার অ্যালগরিদম অন্তর্ভুক্ত করে, AI মডেলগুলি উত্পাদন পরিবর্তনগুলি পূর্বাভাস এবং ল্যাবরেটেড কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করার জন্য ব্যবহার করা হয়, ব্যাপক ত্রুটি কভারেজের জন্য প্রাসঙ্গিক টেস্ট মডেলগুলি উত্পাদন করা হয় এবং ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপ এবং ঘুরে দাঁড়ানোর সময়গুলি কমাতে লজিক সিন্থেস, অবস্থান এবং রুটিং সিদ্ধান্তগুলি স্বয়ংক্রিয় করা হয়।
"এইচআই শুধুমাত্র রুটিন কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করে না; এটি বিস্তৃত নকশা স্থানগুলির বুদ্ধিমান অনুসন্ধানের অনুমতি দেয়, সিদ্ধান্ত গ্রহণের গতিশীলতা এবং নির্ভুলতা বৃদ্ধি করে," নানানান্ডান উল্লেখ করে।
Key Features and Innovations
কয়েকটি উদ্ভাবনী বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে, Nandan এর ইন্টিগ্রেটেড ফ্রেমসটি শুধুমাত্র বিদ্যমান বোতলগুলি মোকাবেলা করে না, তবে ডিজাইন এবং উৎপাদনশীলতার অসাধারণের নতুন স্তরগুলিও খুলে দেয়।
উচ্চ-দৈর্ঘ্য ডেটা ম্যানেজমেন্ট: এই ফ্রেমমেন্টটি উন্নত ডেটা গ্রাসিং, কম্প্রেশন অ্যালগরিদম এবং কাটা কৌশলগুলি প্রয়োগ করে যাতে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য সরবরাহ করা হয় এবং একই সময়ে স্টোরেজ ওভারহেডগুলি সর্বনিম্ন করে।
ক্রস লেয়ার এআই ইন্টিগ্রেশন: এই ফ্রেমমার্কটি এআই মডেলগুলি লেআউট, সার্কিট এবং উত্পাদন পর্যায়ে শিখতে এবং কাজ করতে সক্ষম করে. এতে বাস্তব সময়ে অবস্থান এবং রুটিং কৌশলগুলি উন্নত করার জন্য অ্যাডাপ্টিভ লজিক সিন্থেস মডেলগুলি অন্তর্ভুক্ত করা হয়, প্রত্যাশা অ্যালগরিদম যা প্রাথমিক পর্যায়ে ডেটা উপর ভিত্তি করে উৎপাদন প্রভাবিত সমস্যাগুলি পূর্বাভাস করে এবং মেশিন শিখার উপর ভিত্তি করে ত্রুটি শ্রেণীকরণ সিস্টেমগুলি যা ত্রুটি কভারেজকে উন্নত করে এবং ভুয়া ইতিবাচকগুলি
রিয়েল টাইম সিদ্ধান্ত সমর্থন এবং স্বয়ংক্রিয়করণ: ফ্রেমমার্কটি রিয়েল টাইম অনুমান ইঞ্জিন এবং স্ট্রিম ডেটা পাইপলাইন ব্যবহার করে ডিজাইন ইটিয়ারেশনের সময় তাত্ক্ষণিক প্রতিক্রিয়া প্রদান করে।
উন্নত ব্যাখ্যাযোগ্যতা এবং ব্যাখ্যাযোগ্যতা: ফ্রেমওয়ার্কটি ব্যাখ্যাযোগ্য এআই মডেলগুলি অন্তর্ভুক্ত করে যা মানবিকভাবে পাঠযোগ্য ব্যাখ্যাগুলি উত্পাদন করতে সক্ষম।
ভবিষ্যতের উদ্ভাবনের জন্য পরিমাপযোগ্য অবকাঠামো: আর্কিটেকচারটি ভবিষ্যতের বিস্তারগুলি সমর্থন করে, যেমন কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এবং নিউরোমোরফিক আর্কিটেকচারগুলির ইন্টিগ্রেশন, heterogeneous ইন্টিগ্রেশন এবং চিপলেট ভিত্তিক নকশাগুলির আবাসন, এবং কম ক্ষমতা, উচ্চ নির্ভরযোগ্যতা অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য নতুন মানগুলির সাথে সামঞ্জস্য।
Future Possibilities
এরইন্টিগ্রেটেড এআই-ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং ফ্রেমমেন্টভবিষ্যতের জন্য তার দৃষ্টিভঙ্গি বিবর্তনশীল নকশা প্যাডগামগুলির জন্য বিবর্তনশীল অটোমেশন ফ্রেমওয়ার্কগুলি, বিবর্তনশীল নকশা প্যাডগামগুলির জন্য বিবর্তনশীল অটোমেশন ফ্রেমওয়ার্কগুলি এবং নৈতিক বিবেচনাগুলি, যার মধ্যে ব্যাখ্যাযোগ্যতা, বিভ্রান্তিকরতা হ্রাস এবং আইটি-বৃদ্ধ সাবলীলতা অন্তর্ভুক্ত থাকে।
"আগামী দশকে, আমরা একটি ব্যতিক্রমী, টুল কেন্দ্রীভূত ওয়ার্কফ্লো থেকে সম্পূর্ণ, আইটি সক্ষম ডিজাইন ইকসিস্টেমের জন্য একটি স্থানান্তর পূর্বাভাস করি যেখানে ডেটা স্বাধীনভাবে প্রবাহিত হয়, সিদ্ধান্তগুলি স্বয়ংক্রিয় করা হয় এবং উদ্ভাবন অব্যাহত থাকে," তিনি শেষ করেন।
