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Un análisis concluye que la inteligencia artificial generará el mayor valor en las herramientas de diseño de chips cuando coordine el flujo de trabajo entre herramientas y equipos, y no cuando simplemente mejore una herramienta individual. Sin embargo, su adopción sigue condicionada por la continuidad del significado, la verificación determinista y la posibilidad de auditar cada resultado.
La mayor densidad de energía y la complejidad de los diseños de chiplets hacen que el calor sea una restricción arquitectónica que debe tenerse en cuenta desde las primeras etapas, no una prueba posterior realizada únicamente a nivel del chip. Expertos de Synopsys, Silvaco, Vinci, Keysight EDA y Siemens EDA consideran que la modelización multifísica y los gemelos digitales se han vuelto esenciales para conectar el chip con el encapsulado, la placa y el sistema.
Las opiniones de expertos de empresas de EDA y semiconductores muestran que la integración del desarrollo de hardware y software enfrenta obstáculos organizativos y técnicos, desde las diferencias entre los equipos de trabajo y las herramientas hasta la dificultad de simular cargas de trabajo completas. La inteligencia artificial puede ayudar a escribir RTL y software, pero todavía no tiene suficiente contexto para tomar decisiones arquitectónicas complejas.