Hot Chips 2021において、シノプシスは人工知能（AI）を活用した完全統合型電子設計自動化（EDA）ツール群を開発するという野心的な計画を発表しました。これらのツールは、チップ開発コストの削減、市場投入までの時間の短縮、性能向上、そして歩留まり向上を約束します。サムスンはすでにAI支援EDAツールを使用して設計された最初のチップを受け取っており、消費電力を抑えながら予想以上の性能を発揮することを確認しています。
物理レイアウトの最適化
最新のEDAツールはチップ開発を大幅に簡素化しますが、チップのフロアプラン、レイアウト、配置、配線には、経験豊富なエンジニアによる効率的な設計へのインプットが必要です。チップ設計のあらゆる細部において、人間がさまざまな設計オプションを評価し、複数の決定を下す必要があります。経験豊富なエンジニアは作業が速い傾向がありますが、数百もの設計オプションを妥当な時間内に評価し、あらゆる組み合わせの実現可能性を検討した上で、数十、場合によっては数百もの異なるレイアウトをシミュレーションして最適なものを見つけることはできません。対照的に、Synopsys DSO.aiプラットフォームはまさにそれが可能ですが、1つの顕著な例外があります。それは、AIを使用して最適なICの配置配線方法を判断できるため、10の90,000乗通りの配置配線方法すべてをシミュレーションする必要がないということです。
シノプシスのDSO.aiは、同社のEDAツールと互換性があり、チップ設計におけるあらゆるPPA（性能、消費電力、面積）の側面を、今日の人間のエンジニアには不可能なほど短時間で最適化することを約束します。例えば、シノプシスがAI支援ソフトウェアを用いて設計したテストチップは、人間のエンジニアが設計した同じチップと比較して26%の消費電力削減を達成し、機械による設計時間はほんのわずかでした。この目標達成のために、シノプシスのDSO.aiはチップの形状、アーキテクチャの選択ポイント、関連する物理レイアウト、そして動作を最適化しました。
シノプシスのDSO.aiアルゴリズムはあらゆるプロセス技術と互換性があるため、IC設計の複雑性が増すにつれて、その価値は時間とともに高まります。シノプシスによると、AIの活用により、チップ設計（配置配線）の期間は現在の24か月から24週間に短縮される可能性があります。
サムスンは、チップ設計にシノプシスのDSO.aiプラットフォームを採用した最初の企業であり、既に同社から実用可能なICを受け取っています。GoogleとNvidiaもDSO.aiを採用しているため、これらの企業はチップ開発のスピードアップと設計コストの削減に期待できます。
新しいアプローチ
しかし、AI支援ツールを活用できるチップ開発ステップは、物理（レイアウト）設計とフロアプランニングだけではありません。ICを開発するには、開発者はアーキテクチャ、構造、フロアプラン、そしてレイアウトを設計する必要があります。通常、開発者はいわゆるウォーターフォール型半導体設計アプローチを用いて、各ステップを個別に開発します。
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Synopsys によると、この従来のアプローチには、チップ設計プロセスに悪影響を及ぼし、設計オプションが人間のエンジニアの限界により同期的に評価されないため、設計プロセスが長くなる (アーキテクチャ開発では、最新のチップを構築するのに少なくとも 3 年かかる) という欠点が数多くあるという。
EDAツールメーカーであるシノプシスは、チップメーカーに対し、AI支援ソフトウェアを用いてチップの主要要素を全て同時に評価し、半導体設計のあらゆる側面を最適化して、大幅に短い時間で最適な性能、消費電力、コストを実現する新しいサイクロン設計モデルの導入を提案しています。シノプシスによると、サイクロンチップ設計アプローチにより、チップ開発期間を2～3か月に短縮し、設計者の生産性を1,000倍向上させることが可能となり、チップ設計に携わるエンジニアの数を削減できるとのことです。
SoC の開発期間と必要なエンジニアの数を削減することで、現在独自のプロセッサを開発する余裕のない中小企業でも市場に参入し、現在汎用ハードウェアに依存しているアプリケーションに合わせたソリューションを提供できるようになります。
Synopsysは、AI支援EDAツールの利用には莫大な計算能力が必要であり、安価ではないことを認めています。GoogleやNvidiaのような大企業は、アーキテクチャや回路のシミュレーションに強力なデータセンターを保有しているため、状況は変わりません。Synopsysは、小規模な企業向けにクラウドでAI支援ツールを提供することを検討しており、これによりチップ設計コストの民主化がさらに進むでしょう。
まとめ
シノプシスのDSO.aiソフトウェアは、チップ開発者が消費電力を削減し、性能を向上させ、ダイサイズを縮小し、半導体の開発期間を短縮することを可能にします。物理設計の実装はますます困難になり、今後数年間でその複雑さは増すばかりであるため、これは非常に重要な意味を持ちます。業界が3nm製造プロセスとGAAFETトランジスタへの移行を進めるにつれて、チップ設計コストは劇的に増加するため、AI支援EDAツールは大型チップ開発者にとって極めて重要になるでしょう。
しかし、チップ開発におけるAI活用において、AI支援型物理設計ツールは氷山の一角に過ぎません。シノプシス社によると、従来のウォーターフォール型半導体設計アプローチでは、エンジニアが複数のアーキテクチャや設計オプションを同時に評価することができず、コストと市場投入までの期間が長引いてしまうとのことです。EDA企業であるシノプシス社は、包括的なサイクロン設計モデルとソフトウェア設計のハードウェアによって、開発者は設計時間とコストを大幅に削減できると考えています。これにより、これまで資金が足りなかった企業にもチップ開発への道が開かれるでしょう。
アントン・シロフはTom's Hardwareの寄稿ライターです。過去数十年にわたり、CPUやGPUからスーパーコンピュータ、最新のプロセス技術や最新の製造ツールからハイテク業界のトレンドまで、あらゆる分野をカバーしてきました。
