シノプシスの半導体設計向けAIソリューションは、商用チップのテープアウト数が100個という節目を達成しました。同社はプレスリリースで、STマイクロエレクトロニクスやSKハイニックスなどの顧客が、シノプシスのDSO.ai（設計空間最適化AI）の導入により、生産性が最大3倍向上し、チップの総消費電力が最大25%削減され、ダイサイズも大幅に縮小したと述べています。
誤解のないように言っておくと、AI はチップ設計者の仕事を奪うわけではありません。Synopsys は、同社のソフトウェアのおかげで人間のチップ設計者やハードウェア エンジニアが反復的な作業から解放され、AI による拡張によってイノベーションに取り組むことができると強調しています。
「設計と検証のサイクルと労力が削減されることで、設計チームはコアとなるアイデアの革新に多くの時間を費やすことができます」とシノプシスは述べています。同社は、エンジニアリング人材不足がAIによって少なくともいくらか緩和されることを期待しています。
シノプシスが達成したマイルストーンは、電子設計自動化（EDA）におけるAIの活用が急速に主流になりつつあることを示しています。さらに、このAIは、自動車メーカーなど、チップ設計事業への参入を模索する産業界にとって特に有用です。シノプシスはDSO.aiを「箱に入ったエキスパートエンジニア」とさえ表現しています。
では、Synopsys DSO.aiは具体的に何をするのでしょうか？その最大の手がかりは、AIによる設計空間最適化（Design Space Optimization）の頭文字にあります。このツールは、新しいチップ（またはそのイテレーション）のフロアプランニングを担当します。Synopsysによると、DSO.aiは、人間が計画するには膨大な量の反復タスクが必要となる、現在トレンドとなっているマルチダイシリコン設計に最適です。
シノプシスの顧客はDSO.aiのメリットを享受しており、目覚ましい成果を上げています。シノプシスは、顧客が3倍以上の生産性向上、最大15%の消費電力削減、完成設計におけるダイサイズの大幅な縮小、そしてリソース使用量の削減を実現したと主張しています。また、AIにとって理想的なタスクは、サプライチェーンの脆弱性の影響を軽減し、コストを削減するためのマルチファウンドリ戦略を促進することであると示唆しています。
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シノプシスは既に、他のチップ設計・検証ワークフローにおけるAIの活用拡大を検討しています。AIベースのチップ設計において、画期的な瞬間が訪れているのかもしれません。Google、Microsoft、OpenAIによる消費者向けAIも注目を集めている中で、このニュースは興味深いものです。
