نشر باحثون من جامعة ميونخ التقنية (TU Munich) ورقة بحثية تقنية تستعرض حلاً مبتكراً لتسريع عمليات محاكاة الترانزستورات في تصميم الرقائق الإلكترونية، وتحديداً لتقنية 3 نانومتر المعتمدة على بنية النانو (Nanosheet). يركز البحث على استبدال نماذج الترانزستور التقليدية القائمة على لغة Verilog-A بنماذج تعتمد على الشبكات العصبية (NN-based transistor models).
ما الذي يتغير عملياً؟
تعد محاكاة SPICE حجر الزاوية في تصميم الدوائر المتكاملة، لكنها تتطلب موارد حوسبية هائلة عند التعامل مع تقنيات التصنيع المتقدمة. أثبتت النماذج الجديدة قدرتها على التنبؤ بدقة عالية بتيار التصريف (drain current) والشحنات المختلفة للترانزستورات، مما يسمح بإجراء عمليات توصيف لمكتبات الخلايا القياسية (standard cell library characterization) بسرعة أكبر بكثير.
أظهرت النتائج التجريبية أن النماذج القائمة على الشبكات العصبية حققت الآتي:
- سرعة فائقة: تقليل الوقت المستغرق في توصيف مكتبة الخلايا القياسية بمقدار يصل إلى 8 أضعاف مقارنة بنموذج BSIM-CMG القياسي في الصناعة.
- دقة عالية: تحقيق نسب خطأ منخفضة جداً، حيث بلغت أقل من 0.11% في تقدير التأخير (delay) و0.76% في تقدير إجمالي الطاقة عبر مجموعة واسعة من الدوائر.
- كفاءة في التقارب: أظهرت النماذج قدرة أفضل على التقارب (convergence) في أدوات تصميم الأتمتة الإلكترونية (EDA)، وهو تحدٍ تقني غالباً ما تواجهه النماذج المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في بيئات التصميم المعقدة.
لماذا يهم هذا الخبر؟
تعتبر هذه النتائج خطوة هامة نحو دمج الذكاء الاصطناعي في تدفقات عمل تصميم الرقائق (EDA flows). فبينما كانت النماذج السابقة تعاني من صعوبة في الاختبارات الصارمة داخل أدوات التصميم الاحترافية، أثبت هذا البحث أن النماذج العصبية يمكن أن تكون بديلاً عملياً وموثوقاً لنماذج الترانزستور المدمجة التقليدية. كما قدم الباحثون إرشادات حول العلاقة بين حجم الشبكة العصبية ودقة المحاكاة، مما يوفر خارطة طريق للمهندسين لتحقيق التوازن بين سرعة المحاكاة ودقتها.
يفتح هذا التطور الباب أمام تقليل دورات التصميم وتكاليف الحوسبة في تطوير الرقائق المتطورة، وهو أمر حيوي مع استمرار تصغير حجم الترانزستورات وزيادة تعقيد الدوائر الرقمية والتناظرية.
كيف أعددنا هذا الخبر؟
اعتمد الخبر على المصدر الأصلي الموضح أعلاه. قد نستخدم أدوات آلية للمساعدة في الاستخراج والتصنيف والصياغة،
لكن النشر يخضع لقواعد تمنع المحتوى المكرر والقصير أو الروتيني منخفض القيمة.
اقرأ سياستنا التحريرية.