Synopsys представила новые инструменты для проектирования AI-чипов

Американская компания Synopsys представила новый набор программных инструментов для разработки чипов искусственного интеллекта. Это первые продукты после покупки инженерной компании Ansys за 35 млрд долларов.

Synopsys уже десятилетиями является одним из ключевых поставщиков программного обеспечения для проектирования микросхем. Её инструменты используются для определения расположения десятков миллиардов транзисторов в процессорах таких компаний, как AMD и Nvidia. Год назад Nvidia инвестировала в Synopsys около 2 млрд долларов.

Другие новости и материалы по AI — в Telegram-канале NH | Новости технологий, AI и будущее.

Однако современные AI-чипы становятся всё более сложными. Новейшие процессоры уже не представляют собой один монолитный кристалл. Вместо этого они состоят из множества небольших модулей — так называемых chiplet — которые объединяются в единую систему.

Такая архитектура позволяет увеличивать производительность, но одновременно создаёт новые инженерные проблемы. В частности, разработчикам приходится учитывать тепловые нагрузки и механические деформации. Перегрев отдельных модулей может привести к расширению материалов, что способно вызвать трещины или разрушение соединений между chiplet. Одновременно стоимость одного такого сложного чипа может достигать десятков тысяч долларов.

Покупка Ansys была направлена именно на решение этих задач. Инженерное программное обеспечение компании даёт возможность моделировать физические процессы, такие как теплообмен и механические напряжения.

В соответствии с заявлению генерального директора Synopsys Сассина Гази, новые инструменты позволят объединить традиционные средства проектирования микросхем с инженерными симуляциями прямо на этапе разработки.

Ранее эти задачи часто решались разными командами инженеров отдельно друг от друга. Такой подход мог приводить к увеличению стоимости продукта и снижению его эффективности.

Новые инструменты позволяют учитывать физические и инженерные ограничения уже на стадии проектирования, что должно помочь создавать более производительные и энергоэффективные чипы, а равным образом снизить их стоимость.