Siemens и Nvidia создали ИИ-агента для проектирования 3D-чипов: экономия времени инженеров до 95%

Компания Siemens расширила сотрудничество с Nvidia в сфере искусственного интеллекта, представив систему ИИ-агентов для проектирования трёхмерных интегральных схем (3D IC) — многокристальных корпусов, которые используются в решениях для искусственного интеллекта. Новая разработка объединяет анализ электрических характеристик, энергопотребления и тепловых режимов таких чипов в единый автоматизированный процесс.

В многокристальных сборках логика и память размещаются предельно плотно друг к другу, из-за чего растущая плотность мощности усложняет отвод тепла. Раньше инженерам приходилось анализировать электрические и тепловые параметры разрозненно, на разных этапах разработки. Теперь эти процессы объединены, что позволяет выявлять проблемы ещё на ранних стадиях проектирования, когда в проект можно вносить существенные изменения.

Основу решения составляет агент Fuse EDA AI Agent, работающий совместно с платформой Intelligence Center X. Инженер задаёт цели проектирования, а агент самостоятельно координирует работу нескольких инструментов автоматизации проектирования электроники (EDA), выполняет расчёты, выявляет отклонения от требований и ищет их причины. Система способна анализировать влияние подачи питания, размещения кристаллов и материалов корпуса, после чего повторно проверяет наиболее перспективные варианты конструкции.

Процесс охватывает девять этапов и задействует семь инструментов проектирования Siemens — среди них Innovator3D IC Integrator для компоновки корпуса, mPower Digital для анализа мощности, Calibre 3DThermal для тепловой верификации, Simcenter FloTHERM для моделирования теплообмена, Calibre xACT для извлечения паразитных параметров и Solido SPICE для электрического моделирования. Координацию агентов обеспечивают инструмент Nvidia Agent Toolkit, открытые модели семейства Nemotron и библиотеки CUDA-X.

Главные цифры

• Автоматизация сокращает трудозатраты инженеров до 95%
• Время первоначальной настройки рабочего процесса уменьшается до 99%
• Система позволяет исследовать до 50 раз больше вариантов конструкции, чем при ручном подходе
• За один цикл продолжительностью 8–10 часов выполняется от 50 до 100 шагов анализа и принятия решений
• В рамках одного цикла можно проверить от 200 до 500 и более вариантов конструкции

Почему это важно

Проектирование 3D-чипов — трудоёмкий процесс, требующий учёта множества взаимосвязанных физических параметров: от размещения кристаллов до теплоотдачи материалов корпуса. Чем сложнее становятся чипы для искусственного интеллекта, тем больше вариантов конструкции нужно проверить, прежде чем найти оптимальное решение. Автоматизация этого процесса с помощью ИИ-агентов позволяет сократить время разработки с недель до дней, а отдельные задачи — с часов до минут, что напрямую влияет на скорость появления новых поколений чипов на рынке.

Показательно, что интерес к подобным инструментам растёт не только у Nvidia и Siemens: ранее Siemens также объявила о партнёрстве с IBM для разработки чипов будущего с техпроцессом 0,7 нм и вертикальным расположением транзисторов — для таких сложных проектов тепловой анализ с участием ИИ-агентов может оказаться особенно востребованным.