Распрацоўка і вытворчасць чыпсэтаў з падтрымкай штучнага інтэлекту для планшэтаў
Планшэты ператварыліся з прылад для спажывання кантэнту ў інструменты для працы, навучання і нават прафесійнай творчасці. За кулісамі гэты прагрэс у значнай ступені вызначаецца чыпсэтам — мозгам, які адказвае за апрацоўку працэсара, графіку графічнага працэсара, падключэнне, бяспеку, энергаэфектыўнасць і нават паскарэнне штучнага інтэлекту. У апошнія гады штучны інтэлект (ШІ) стаў не толькі асаблівасцю планшэтаў, але і пачаў змяняць спосаб праектавання і вытворчасці чыпсэтаў. У гэтым артыкуле абмяркоўваецца, якую ролю ШІ адыгрывае ў праектаванні і вытворчасці чыпсэтаў, спецыялізаваных для планшэтаў, яго перавагі, праблемы і будучыя напрамкі развіцця.
Чаму чыпсэты планшэтаў становяцца ўсё больш складанымі?
Патрэбы карыстальнікаў планшэтаў становяцца ўсё больш разнастайнымі. Сучасныя планшэты павінны мець магчымасць запускаць праграмы для прадукцыйнасці, дакладна маляваць стылусам, праводзіць відэаканферэнцыі, апрацоўваць фатаграфіі і відэа, а таксама падтрымліваць гульні. Галоўная праблема — знайсці баланс паміж высокай прадукцыйнасцю, нізкім спажываннем энергіі і тонкім корпусам без грувасткіх сістэм астуджэння.
З-за абмежаванняў па тэмпературы і батарэі, чыпсэты планшэтаў павінны мець:
– Эфектыўны працэсар для штодзённых задач і шматзадачнасці.
– Магутны графічны працэсар для графікі і паралельных вылічэнняў.
– Паскаральнік NPU/AI для функцый штучнага інтэлекту на прыладзе (напрыклад, распазнаванне маўлення, апрацоўка малюнкаў, рэзюмэ тэксту).
– ISP (працэсар сігналу выявы) для сканавання камеры і дакументаў.
– Мадэм і падключэнне (Wi-Fi, 5G у залежнасці ад мадэлі).
– Бяспека (бяспечны анклав, надзейнае асяроддзе выканання).
Гэтая складанасць робіць працэс распрацоўкі мікрасхем працаёмкім і дарагім. Менавіта тут штучны інтэлект пачынае шырока выкарыстоўвацца.
Роля штучнага інтэлекту на этапе праектавання чыпсэта
1. Архітэктурнае планаванне і дызайнерскае даследаванне (даследаванне дызайнерскай прасторы)
Перш чым паглыбляцца ў тэхнічныя дэталі, такія як разводка транзістараў, камандзе распрацоўшчыкаў чыпаў неабходна вызначыць архітэктуру: колькасць ядраў працэсара, памер кэша, канфігурацыю графічнага працэсара, прапускную здольнасць памяці і паказчыкі магутнасці. Звычайна гэта ўключае ў сябе працяглыя мадэляванні і ітэрацыі.
Штучны інтэлект можа паскорыць гэты этап шляхам:
– Стварэнне мадэляў прагназавання прадукцыйнасці і магутнасці на аснове канкрэтных канфігурацый.
– Прапануе аптымальную камбінацыю кампанентаў у залежнасці ад мэты (напрыклад, планшэт для прадукцыйнасці супраць гульнявога).
– Змяншае колькасць эксперыментаў, якія трэба выконваць уручную.
У выніку каманды могуць хутчэй знайсці «залатую сярэдзіну» паміж прадукцыйнасцю і эфектыўнасцю.
2. Аптымізацыя RTL (узровень перадачы рэгістраў)
RTL — гэта «апісанне» паводзін абсталявання, якое будзе сінтэзавана ў лагічныя схемы. Шматлікія рашэнні ў RTL уплываюць на частату, магутнасць і памер чыпа.
Штучны інтэлект/машыннае навучанне могуць дапамагчы з:
– Вызначыць найбольш энергазатратныя або часавыя вузкія месцы ў трафіку RTL.
– Даць рэкамендацыі па рэфактарынгу або зменах мікраархітэктуры.
– Ацэнка ўплыву змяненняў яшчэ да таго, як будзе праведзены поўны працэс сінтэзу.
3. Планаванне паверхаў, размяшчэнне і маршрутызацыя з дапамогай штучнага інтэлекту
У распрацоўцы мікрасхем адной з самых складаных задач з'яўляецца вызначэнне размяшчэння асноўных блокаў (кластара працэсара, графічнага працэсара, нейроннага працэсара, кэша, памяці, прамежкавага працэсара) унутры крышталя/SoC, а затым вызначэнне шляхоў іх узаемасувязі (маршрутызацыі). Няправільнае размяшчэнне можа прывесці да павелічэння спажывання энергіі, канцэнтраванага цяпла або няправільнага выраўноўвання сігналаў.
Штучны інтэлект тут вельмі эфектыўны, бо праблема падобная да «аптымізацыі прасторы» і «пошуку найлепшага рашэння»:
– Навучанне з падмацаваннем дазваляе паспрабаваць розныя варыянты планіроўкі паверхаў і вучыцца на выніках.
– Штучны інтэлект можа скараціць колькасць ітэрацый фізічнага праектавання, якія звычайна займаюць тыдні.
– Лепшае размяшчэнне можа скараціць даўжыню злучэння, падавіць затрымку і павысіць эфектыўнасць.
Для планшэтаў гэта важна, бо прылада павінна заставацца прахалоднай і энергаэфектыўнай у тонкім корпусе.
4. Ранняя праверка і выяўленне памылак
Праверка з'яўляецца адным з найбуйнейшых кампанентаў выдаткаў і часу на распрацоўку чыпаў. Памылкі, якія трапляюць у вытворчасць, могуць абысціся надзвычай дорага і нават прывесці да адклікання прадукцыі.
Штучны інтэлект дапамагае з:
– Класіфікаваць вынікі мадэлявання, каб прыярытэтызаваць найбольш рызыкоўныя выпадкі.
– Выяўленне шаблонаў збояў у маштабных журналах праверкі.
– Аўтаматычна генераваць дадатковыя тэставыя выпадкі (на аснове пакрыцця).
Такім чынам, якасць дызайну павышаецца, а рызыка няўдач зніжаецца.
5. Аптымізацыя харчавання і кіраванне тэмпературай
Планшэты патрабуюць эфектыўнасці: абмежаваная магутнасць, невялікі цеплавы запас. Штучны інтэлект можна выкарыстоўваць для:
– Мадэляванне профіляў выкарыстання (прагляд вэб-старонак, струменевая перадача, гульні, маляванне стылусам).
– Аптымізацыя дынамічнага маштабавання напружання і частаты (DVFS) на аснове прагназавання нагрузкі.
– Дапамагае распрацоўшчыкам выбраць найбольш эфектыўныя стратэгіі кіравання магутнасцю і гадзіннікам.
У кантэксце праектавання штучны інтэлект можа даць інфармацыю аб тым, ці варта павялічваць NPU для эканоміі энергіі пры запуску пэўнай мадэлі, ці ж графічны працэсар лепш падыходзіць для апрацоўкі пэўнай вылічальнай нагрузкі штучнага інтэлекту.
Роля штучнага інтэлекту ў вытворчасці і вытворчасці чыпсэтаў
Пасля таго, як дызайн завершаны, чып вырабляецца на паўправадніковым заводзе. Сучасныя вытворчыя працэсы вельмі складаныя: сотні этапаў літаграфіі, нанясення пакрыццяў, травлення і кантролю. Штучны інтэлект усё часцей выкарыстоўваецца для павелічэння выхаду (працэнту чыпаў, якія праходзяць выпрабаванне) і памяншэння варыяцый якасці.
1. Прагназаванне прыбытковасці і выяўленне дэфектаў
Штучны інтэлект можа апрацоўваць выявы высокага разрознення, атрыманыя падчас праверкі пласцін, для таго, каб:
– Выяўляць мікрадэфекты, якія цяжка выявіць з дапамогай традыцыйных правілаў.
– Прагназаваць зоны пласцін з высокай рызыкай паломкі.
– Даць рэкамендацыі па карэкціроўцы працэсу для павышэння ўраджайнасці.
Лепшы прыток друку азначае меншыя выдаткі на адзін чып, што важна для планшэтаў на канкурэнтным і адчувальным да цаны рынку.
2. Адаптыўнае кіраванне працэсамі
Штучны інтэлект можа вывучаць сувязь паміж параметрамі працэсу (напрыклад, тэмпературай, ціскам, часам экспазіцыі) і якасцю прадукту. Пры такім падыходзе:
– Fab можа хутка ўносіць карэктывы, калі на машыне з'яўляецца дрэйф.
– Можна паменшыць розніцу паміж партыямі.
– Палепшана стабільнасць прадукцыйнасці чыпа.
3. Больш разумнае тэсціраванне
Пасля вырабу чыпа праводзіцца тэсціраванне для забеспячэння функцыянальнасці і класіфікацыі па бінінгу (напрыклад, якія чыпы могуць працаваць на высокіх, а якія на нізкіх частотах). Штучны інтэлект дапамагае ў наступным:
– Скараціце час тэсціравання, прагназуючы вынікі на аснове падмноства вымярэнняў.
– Пошук незразумелых карэляцый няўдач.
– Аптымізацыя стратэгій бінінгу ў адпаведнасці з патрэбамі планшэтаў (напрыклад, варыянты энергазберажэння ў параўнанні з варыянтамі прадукцыйнасці).
Чаму штучны інтэлект асабліва важны для чыпсэтаў планшэтаў?
У параўнанні з іншымі прыладамі, планшэты маюць унікальныя характарыстыкі:
– Абмежаваная цеплавая апрацоўка: планшэты рэдка выкарыстоўваюць вентылятары.
– Батарэя павінна быць трывалай: карыстальнікам патрабуецца працяглая праца.
– Нагрузка вар'іруецца: ад лёгкай (чытанне) да цяжкай (рэндэрынг, гульні, рэдагаванне).
– Патрэба ў штучным інтэлекце на прыладзе расце: такія функцыі, як распазнаванне почырку, падаўленне шуму, размыццё фону, аптычнае распазнаванне сімвалаў у дакументах і рэзюмэ нататак.
Штучны інтэлект у распрацоўцы мікрасхем дапамагае дасягнуць гэтых мэтаў з дапамогай больш хуткіх ітэрацый і больш аптымальных рашэнняў.
Праблемы і рызыкі выкарыстання штучнага інтэлекту
Нягледзячы на перспектыўнасць, ёсць і некаторыя праблемы:
1. Якасць дадзеных: Мадэль штучнага інтэлекту такая ж добрая, як і яе навучальныя дадзеныя. Дадзеныя праектавання і вытворчасці часта канфідэнцыйныя і не так проста перадаць.
2. Інтэрпрэтабельнасць: рашэнні штучнага інтэлекту па планаванні паверхаў або аптымізацыі часам цяжка растлумачыць, нават калі інжынерам неабходна разумець тэхнічныя прычыны.
3. Інтэграцыя з ланцужком інструментаў: канвееры EDA (электроннай аўтаматызацыі праектавання) і без таго складаныя; даданне штучнага інтэлекту патрабуе дбайнай інтэграцыі.
4. Бяспека і інтэлектуальная ўласнасць: Распрацоўка мікрасхем з'яўляецца каштоўным актывам. Выкарыстанне штучнага інтэлекту, асабліва воблачнага, стварае рызыку ўцечак інфармацыі.
5. Праверка вынікаў: вынікі рэкамендацый штучнага інтэлекту павінны быць строга правераны, бо невялікія памылкі могуць мець вялікі ўплыў.
Будучыня: усё больш чыпсэтаў для планшэтаў з выкарыстаннем штучнага інтэлекту
У будучыні выкарыстанне штучнага інтэлекту будзе ўсё больш інтэгравана на працягу ўсяго жыццёвага цыклу чыпа:
– Больш аўтаматызаванае праектаванне ад спецыфікацый да чарцяжоў абсталявання.
– Сумеснае праектаванне апаратнага і праграмнага забеспячэння, калі архітэктура NPU, кампілятар і мадэль штучнага інтэлекту праектуюцца разам.
– Аптымізацыя для канкрэтных задач планшэта: стылус з нізкай затрымкай, апрацоўка дадзеных з камеры ў рэжыме рэальнага часу і энергаэфектыўнае мультымедыя.
– Больш эфектыўная вытворчасць дзякуючы візуальнаму кантролю на аснове штучнага інтэлекту і адаптыўнаму кіраванню працэсамі.
У канчатковым выніку, штучны інтэлект будзе не проста функцыяй планшэтаў, але і «дадатковым інжынерам», які паскарае інавацыі ў чыпсэтах, якія ляжаць у аснове прылад. Гэта спалучэнне зробіць планшэты больш магутнымі, энергаэфектыўнымі, спагадлівымі і здольнымі выконваць больш інтэлектуальныя задачы непасрэдна на прыладзе — без пастаяннай залежнасці ад воблака.
-
Калі жадаеце, я магу адаптаваць гэты артыкул да: (1) больш тэхнічнай версіі для чытачоў-электрыкаў/студэнтаў, (2) папулярнай версіі для тэхналагічных блогаў або (3) засяродзіцца на вывучэнні канкрэтнага выпадку працэсу распрацоўкі планшэтнай SoC ад нуля да масавай вытворчасці.
