Стартап Moores Lab AI стремится использовать агентный искусственный интеллект, чтобы сократить цикл проектирования микросхем, первоначально сосредоточившись на верификации проекта, исправлении ошибок и покрытии тестами. Компания, основанная в прошлом году специалистами в области производства микросхем, утверждает, что её инструменты направлены на автоматизацию цикла проектирования микросхем от начала до конца и ускорение разработки систем на кристалле (SoC).
Такой подход появляется в момент, когда растущий спрос на микросхемы для искусственного интеллекта заставляет проектные команды поставлять продукты в более короткие сроки. Moores Lab AI считает, что создание инструментов искусственного интеллекта на основе опыта проектирования микросхем отличается от подхода компаний, которые сначала пытаются разработать модели искусственного интеллекта, а затем применить их к задачам полупроводниковой отрасли.
От нескольких месяцев до 48 часов
По словам Shelly Henry, генерального директора и соучредительницы компании, Moores Lab AI развернула свою систему примерно на 10 площадках, и клиенты используют её с различными типами блоков интеллектуальной собственности. Она утверждает, что наибольший прирост производительности наблюдался на этапе первоначальной подготовки к отладке.
Обычно командам требуется три или четыре месяца, чтобы подготовить план тестирования и тестовую среду, запустить первые симуляции и обнаружить первую ошибку. Пользователи платформы компании, по словам Henry, регулярно находят первую ошибку в течение 48 часов, а затем продолжают использовать платформу для более быстрого обнаружения дополнительных ошибок.
Почему человеческий опыт остаётся необходимым?
Материал не представляет искусственный интеллект как самодостаточную замену инженерам по разработке микросхем. Henry говорит, что передача спецификации большой языковой модели или агенту искусственного интеллекта может привести к потере от 20% до 30% её точных деталей. В отрасли, где невозможно исправить микросхему после её изготовления, одна ошибка может превратиться в проблему стоимостью 10 миллионов долларов, поскольку устранение последствий может потребовать полной перестройки набора микросхем.
Поэтому компания сосредоточена на верификации и работает над разделением сложного цикла проектирования между несколькими специализациями, включая проектирование, архитектуру, верификацию, тестирование технологичности, физическое проектирование и синтез. Согласно материалу, в разработке одной микросхемы участвуют около 200 инженеров различных специальностей, что само по себе превращает координацию агентов между этими областями в инженерную задачу.
Что меняется на практике?
Главный результат на данный момент заключается не в доказательстве способности агентов создавать завершённую микросхему без вмешательства человека, а в сокращении времени, необходимого для достижения первого полезного цикла тестирования и отладки. Это может помочь проектным командам обнаруживать ранние дефекты до того, как стоимость проекта начнёт накапливаться, но не отменяет необходимости во всеобъемлющей верификации или специалистах, способных интерпретировать спецификации и проверять результаты работы системы.
Moores Lab AI также сталкивается с проблемой отделения измеримых результатов от маркетингового шума вокруг искусственного интеллекта. Компания утверждает, что предлагает клиенту реализацию одного проекта и сравнение результатов с тем, что её инженеры сделали в том же проекте, прежде чем переходить к другим задачам.
Эта стратегия показывает, что практическая ценность агентного искусственного интеллекта в проектировании микросхем будет измеряться временем достижения надёжных результатов и способностью системы работать с деталями спецификаций, а не простым созданием кода или предложением вариантов проектирования. Что касается заявления о создании микросхем менее чем за шесть месяцев, оно прозвучало со стороны компании, а материал не содержит независимых подробностей о проектах или показателях верификации, подтверждающих это.