A disseminação de chips empilhados, projetos baseados em chiplets e formas de integração heterogênea está levando os fornecedores de ferramentas de automação de projeto eletrônico (EDA) a superar o modelo tradicional que trata a célula, o bloco e o chip como limites separados. O projeto de aceleradores de inteligência artificial e de computação de alto desempenho agora exige considerar computação, memória, interconexão, energia e calor dentro de um único sistema.
Liz Allan, da Semiconductor Engineering, afirma que as ferramentas de EDA estão avançando rumo à análise conjunta em vários domínios, à aceleração da exploração de alternativas e à adição de assistentes baseados em inteligência artificial agêntica. Em vez de executar analisadores separados em etapas posteriores, os fornecedores tentam disponibilizar modelos multifísicos dentro de uma única ferramenta, para que os efeitos das decisões de projeto apareçam enquanto o projeto muda, e não somente após sua conclusão.
O problema passou para os limites do sistema
O artigo citou Artour Levin, vice-presidente de engenharia de silício de inteligência artificial da Microsoft, dizendo que os problemas mais difíceis dos aceleradores de inteligência artificial já não estão confinados ao chip, mas ocorrem nos limites do sistema. Um único chip não é suficiente para executar muitas cargas de trabalho de inteligência artificial, o que torna necessário avaliar o sistema como um todo.
Hardik Kabaria, CEO e cofundador da Vinci, considera que o fluxo de trabalho tradicional surgiu em torno de limites de abstração claros, com a verificação física sendo adiada para o final de cada domínio. Esse modelo se torna menos adequado quando o calor, o estresse e o comportamento elétrico atravessam todo o empilhamento físico. Por isso, as equipes precisam de informações físicas durante a tomada de decisões, e não depois que o projeto deixa de mudar.
O que muda na prática?
De acordo com a abordagem apresentada no material, não basta acelerar as ferramentas antigas. O necessário é disponibilizar física precisa e determinística de forma contínua através do chip, do encapsulamento, da placa e do sistema. Kabaria enfatiza que os resultados devem ser mensuráveis e suficientemente precisos para apoiar decisões reais, sendo a reprodutibilidade dos resultados entre as execuções tão importante quanto a velocidade.
O planejamento espacial se torna mais difícil com a diversidade dos componentes do sistema, pois é necessário distribuir as unidades de computação, memória e interconexão e considerar seus efeitos mútuos. Também surgem desafios relacionados à compatibilidade das ferramentas entre fornecedores, ao planejamento dinâmico, à análise de queda de tensão (IR) e à análise estática de temporização (STA).
Entre desenvolver as ferramentas existentes e construir novas ferramentas
Essa etapa coloca uma questão estratégica para a indústria de EDA: devem ser ampliadas as ferramentas maduras que acumularam décadas de conhecimento, ou devem ser construídas novas ferramentas adequadas às diferenças entre os projetos de inteligência artificial e de computação de alto desempenho e os chips monolíticos tradicionais?
Henry Sheng, diretor executivo de pesquisa e desenvolvimento da Synopsys, afirmou que grande parte do conhecimento acumulado continua sendo importante, mas algumas premissas que funcionam no isolamento podem não se sustentar na transição para a análise multidomínio. O desafio está em reorganizar as ferramentas, os dados e a terminologia em um ambiente coeso, em vez de reinventar tudo ou manter representações diferentes do mesmo conceito.
Leitura da certi.news
A mudança efetiva aqui não é apenas adicionar um recurso de inteligência artificial a uma ferramenta de EDA, mas transferir o ponto de decisão do nível do chip para o nível do sistema. A inteligência artificial agêntica pode ajudar a automatizar tarefas e explorar mais alternativas, mas não elimina a necessidade de simulações precisas e reproduzíveis. A interoperabilidade entre as ferramentas, a velocidade dos modelos multifísicos e sua capacidade de acompanhar um projeto em movimento continuam sendo questões em aberto que determinarão o sucesso dessa transformação.