სამრეწველო სამრეწველო ამჟამად მდებარეობს ზრდასრული შესრულების მოთხოვნების და მუდმივი მოცულობა, ერთად ზრდასრული მოთხოვნები, რომელიც დაკავშირებულია დიზაინი ოპტიმიზაციის და წარმოების ეფექტურობის. მონაცემთა ანალიტიკა დაAI-driven კომპიუტერული lithographyექსპერიმენტი Botlagunta Preethish Nandan უახლესი ხნის წინ გამოქვეყნდა Framework for next-generation semiconductor design by integrating data-driven insights and AI-augmented automation.
მისი კვლევითი სტატიაში, “Intelligent Semiconductor Chip Design and Optimization for Intelligent Semiconductor Chip Design and Optimization- ის ინტეგრირებული AI და მონაცემთა ინჟინერი” (Integrating AI and Data Engineering for Intelligent Semiconductor Chip Design and Optimization) , Nandan აცხადებს, რომ ინტეგრირებული დიზაინის მეთოდები უფრო მეტად იღებენ sub-3nm და High-NA EUV lithography nodes- ის მოთხოვნებს, რადგან მათ დატვირთულია manual პროცესები, rigid workflows და fragmented data streams. მისი ინტეგრირებული Framework ბეჭდვა ამ სიზუსტით, რათა გააუმჯობესოს workflows, გაუმჯობესოს დიზაინის პროცესები და გაუმჯობეს
Understanding the Challenge
დღეს, ჩიპი ინტეგრირებული მილიარდი ტენზისტორები, თითოეული შეიცავს ინტეგრირებული interconnections. მოვლენები გაიზარდა ექსპონენტურად, როგორც ინტეგრირებული ინტეგრირებას დაწყებული ახალი არქიტექტურები, როგორიცაა 3D stacked ჩიპი და heterogeneous ინტეგრირაცია.
ტრადიციული განკუთვნილია პროცესები დამოკიდებულია სტატისტიკური კონფიგურაციის მეთოდები, მექანიკური ინტერფეისი, და იზოლებული მონაცემთა ხაზები მართვის სხვადასხვა EDA ინსტრუმენტები. ეს ფარმაცევტული ხელმისაწვდომობა შეიძლება გამოწვევა ეფექტურობა, როგორიცაა შეუზღუდავი რეპუტაცია დიზაინი მონაცემები, დიზაინი bottlenecks, და რისკი დასრულების ნაბიჯები.
ასევე, როგორც ჩიპი დიზაინი ინტეგრირებული მრავალფეროვანი ფუნქციონენტები, როგორიცაა RF, ანალოგური, ციფრული და ენერგიის მართვის, უნიკალური მონაცემთა კომპონენტები წარმოება თითოეული დონეზე, რომელიც უნდა იყოს შეესაბამებული koherent ანალიზი. ეს მოკლეობა იძლევა ძალიან მნიშვნელოვანია, რომ მიიღოს ხელმისაწვდომობა, რომელიც შეუძლია მართოს მაღალი დონეზე მონაცემთა კომპონენტები, გადარჩენა მონაცემთა silos, და უზრუნველყოფს საბაჟო გადაწყვეტილებები მთელი დიზაინი და წარმოების მილის.
“In the absence of integrated data and automation frameworks, design teams are forced to navigate an ever-growing maze of complexity, risking costly errors and extended design cycles. It’s no longer enough to rely on incremental improvements, we need a paradigm shift that unifies AI and data engineering for intelligent, scalable design,” Nandan emphasizes.
Data-Driven and AI-Augmented Design Optimization
Nandan- ის გთავაზობთ გადაწყვეტილებები ჩრდილოეთ End-to-End, სრულიად ინტეგრირებული მონაცემთა ინჟინრირება და AI pipeline. ეს მიმოხილვა შეესაბამებს მონაცემთა ფართოზაცია, მექანიკური bottlenecks და შეუზღუდავი ინტერფეისი.
Systematic Data Engineering Frameworks: ამ სტრატეგიას გამოიყენება განკუთვნილია მონაცემთა მილის არქიტექტურა, რომელიც შეუძლია სისტემური მონაცემთა კოლექცია და წინასწარ დამუშავება დიზაინი, სმულაცია და ტესტირება ნაბიჯები, სტანდარტაციის heterogeneous მონაცემთა ფორმატების უზრუნველყოს თავსებადი დიზაინი ინსტრუმენტები, დინამიური მონაცემთა გაფართოება და რეალურ დროში განახლება.
ეს რკინიგზო უზრუნველყოფს, რომ არ არსებობს მნიშვნელოვანი დიზაინი მონაცემები არ გამოიყენება, რათა დაარსდა მონაცემთა ცენტრიული საფუძველზე. იგი შექმნათ საერთო მონაცემთა კომპლექტი, რომელიც იძლევა AI-driven ანალიტიკის მეშვეობით ინტეგრირება სტატისტიკური circuit მოდელები, დიზაინი მეტატონები, და performance logs.
AI-Augmented დიზაინი ავტომატაცია: მათ შორის მონიტორინირებული, semi-supervised, და reinforcement სასწავლო ალგორტატები, AI მოდელები განაყენება პროგნოზი ხარისხის ცვლილებები და ოპტიმიზაცია დიზაინის შესრულება, შექმნათ მორგებული ტესტირების ნიმუშები მთლიანად ცვლილებების აღჭურვილობა, და ავტომატური ლოგიკური სინთეზი, ადგილმდებარეობა, და გზა გადაწყვეტილებები, რათა შეამციროს მექანიკური ინტერფეისი და turnaround დრო.
"AI არ მხოლოდ ავტომატებს rutinary სამუშაოები; ეს საშუალებას გაძლევთ ინტელექტუალური აღჭურვილობა ფართო დიზაინი სფეროებში, სწრაფი გადაწყვეტილებების მიღების და გაუმჯობესების სიზუსტით," Nandan იხილავს. "სამდროთ ჩვენი მოდელები მუდმივად სწავლობენ ისტორიული და რეალურ დროში მონაცემები, საშუალებას გაძლევთ ადაპტური ოპტიმიზაცია, როგორც დიზაინის მოთხოვნები განვითარება. "
Key Features and Innovations
მრავალი ინოვაციური ფუნქციები, Nandan- ის ინტეგრირებული Framework არა მხოლოდ გადაიხადოს ხელმისაწვდომი bottlenecks, არამედ გადაიხადოს ახალი დონე დიზაინი და წარმოუდგენელი პროდუქცია.
High-Dimensional Data Management: ეს Framework იყენებს მოწინავე მონაცემთა კლასიკური, კომბინაციის ალგორტატები, და ჭრის ტექნოლოგია distill ძირითადი ინფორმაცია, ხოლო მინიმუმტეხი შენახვის overhead. ეს უზრუნველყოფს სწრაფი მოპოვება და ანალიზი დიზაინი მონაცემები, cross-project მონაცემების რეაქტიფიცირება, და ხელმისაწვდომი მონაცემების curation მიერ განახლებული დინამიკური მონაცემთა გერარგიები და ინტელექტუალური tagging.
Cross-Layer AI Integration: Framework საშუალებას გაძლევთ AI მოდელები გაიგოთ და მუშაობა layout, circuit, და წარმოების ნაბიჯები. ეს მოიცავს მორგებული ლოგიკური სინთეზი მოდელები, რომლებიც გაუმჯობესებს დანიშნულების და გზა სტრატეგიები რეალურ დროში, პროგნოზიური ალგორტატები, რომელიც დასაწყისში ეფექტური პრობლემები ეფექტურობა ეფექტურობა მონაცემები, და მანქანა სწავლის დაფუძნებული შეცდომების კლასიკური სისტემები, რომელიც გაუმჯობესებს შეცდომების აღჭურვილობა და შეამციროს ფსიქიკური პოტენციები.
Real-Time Decision Support and Automation: Framework იყენებს რეალურ დროში გამოჩენის საავტომობილოები და streaming მონაცემთა pipelines, რათა უზრუნველყოს სწრაფი მიმოხილვა დიზაინი განახლებების დროს. ზოგიერთი ძირითადი ინოვაციები მოიცავს დინამიური reconfiguration, ინტეგრირებული anomaly detection, და ავტომატური შეცდომების გადარჩენის და reerun შესაძლებლობები.
გაუმჯობესებული ინტერფეისი და აღიარება: Framework შეიცავს ინტერფეისი AI მოდელები, რომელიც შეუძლიათ შექმნათ ადამიანის წერილები.
Scalable Infrastructure for Future Innovation: არქიტექტურა ასევე მხარს უჭერს მომავალში გაფართოებას, როგორიცაა კუნთული კომპიუტერის და neuromorphic არქიტექტურების ინტეგრირება, heterogeneous ინტეგრირების და chip-based დიზაინების მოცულობა, და შეესაბამება ახალი სტანდარტებს დაბალი ენერგიის, მაღალი საიმედოობის განაცხადებისთვის.
Future Possibilities
ესინტეგრირებული AI-data Engineering FrameworkNandan- ის პროგნოზი გთავაზობთ გაფართოებული blueprint მომავალში ინოვაციებისთვის. მისი მიმოხილვა მომავალში გაფართოებული ავტომატების რკინიგზები განვითარებადი დიზაინის პრიდიგზმიებისთვის, გაფართოებული ავტომატების რკინიგზმი განვითარებადი დიზაინის პრიდიგზმიებისთვის და ეტიკური შეზღუდვა, მათ შორის აღიარებულობა, გაფართოების შეამციროს და მონაცემების კონფიდენციალურობა AI- ის გაფართოებული საწვავის გაფართოების workflows- ში.
"შემდე 10 წლის განმავლობაში, ჩვენ ვფიქრობ, რომ გადაზიდვა იზოლებული, ინსტრუმენტები-centric workflows to საერთო, AI-ფართო დიზაინი ეკოსიზმი, სადაც მონაცემები გაქირავება თავისუფლად, გადაწყვეტილებები ავტომატურია, და ინოვაციები არის მუდმივი, "დაახავს. "
