Як ШІ прискорює розробку напівпровідників, що розвивають ШІ

ШІ входить у внутрішній цикл розробки напівпровідників: він зменшує зусилля, потрібні для створення програмного забезпечення, роботи з інструментами та інженерного аналізу.

Рей Курцвейл описав ширшу закономірність як закон прискорення віддачі: накопичені технологічні можливості допомагають створювати наступну обчислювальну парадигму. У нещодавно опублікованому технічному документі «Сингулярність напівпровідників: прискорення інновацій у розробці інтегральних схем за допомогою ШІ» він застосував цю ідею до інженерії напівпровідників. Потужніші обчислення поліпшують інструменти для проєктування й виробництва напівпровідників, а ці інструменти допомагають створювати наступне покоління обчислювальних систем.

На рисунку 1 цей цикл показано в контексті історії обчислювальної техніки. Технології змінюються, але кожне покоління залишає наступному інструменти, знання й обчислювальні можливості.

Зменшення зусиль для наступного експерименту

Розвиток інженерії напівпровідників не відбувається рівномірно за експоненційною кривою. Він прискорюється, коли вдається подолати вузьке місце настільки, щоб інженери могли спробувати те, на що раніше бракувало грошей, часу, обчислювальних ресурсів або організаційних можливостей.

Це ілюструється прикладом машинного навчання в обчислювальній літографії. Перші демонстрації були перспективними, але для впровадження у виробництво були потрібні фахівці, які розумілися і на машинному навчанні, і на напівпровідникових застосуваннях, репрезентативні дані, керування моделями, захист інтелектуальної власності та довіра клієнтів. Виробниче впровадження стало можливим лише після того, як разом дозріли модель, дані, середовище розгортання й вимоги клієнтів.

Генеративний ШІ послаблює багато обмежень, пов’язаних зі складністю користування інструментами в EDA-процесах. Під час розробки курсу SPIE з машинного навчання для літографії робота над прототипом зайняла приблизно 200–300 годин, включаючи час, витрачений на допомогу у створенні навчальних даних. У подальшому експерименті за допомогою генеративного ШІ вдалося відтворити та розширити значну частину функціоналу прототипу приблизно за 30 годин. Це були прототипи в ноутбуках, а не виробничі інструменти обчислювальної літографії, однак різниця в обсязі зусиль для дослідження була разючою.

На практиці це дає змогу проводити більше інженерних досліджень у межах того самого графіка. Досвідчені фахівці з розробки мікросхем можуть розглядати більше варіантів і отримувати більше придатних результатів, витрачаючи менше часу на програмні інструменти й робочі процеси.

Розширення можливостей інженерної експертизи

Агентний ШІ поширює цей ефект із надання прогнозів чи аналізу на виконання послідовностей інженерних завдань. Велика мовна модель інтерпретує намір, формує робочий процес, знаходить потрібний контекст і координує спеціалізовані інструменти. Водночас інженерна достовірність і повноваження залишаються за EDA-інструментами, моделями, кваліфікованими даними й детермінованим аналізом.

Традиційно напівпровідникові робочі процеси спиралися на досвідчених інженерів: вони знають, який аналіз запускати, які дані важливі, коли результату можна довіряти й коли потрібна додаткова перевірка. На здобуття цієї експертизи йдуть роки, і вона не може зростати так само швидко, як обчислювальні можливості чи попит на інженерні роботи.

Агентні системи можуть розширити можливості таких фахівців. В обчислювальній літографії агент може зібрати свіжі дані зі сканувального електронного мікроскопа (SEM), налаштувати калібрування моделі, запустити відповідний аналіз, перевірити збіжність і час виконання, а винятки передати інженерові для оцінювання. Під керівництвом кожного фахівця можна залучити більше обчислень, даних і інструментів.

Siemens Fuse EDA AI реалізує таку архітектуру, з’єднуючи моделі ШІ з EDA-інструментами, інженерними знаннями, спеціалізованими мовами й форматами даних.

Виробництво пов’язує моделі з фізичними даними

Обчислювальна літографія показує, як це працює. Фабрика збирає дані про пластини й результати метрологічних вимірювань, калібрує моделі, використовує їх для корекції, вимірює отриманий кремній і передає висновки в наступний цикл калібрування та зміни процесу. Модель поліпшується завдяки повторному зіставленню з фізичними даними.

Для різних етапів цього циклу потрібні різні обчислювальні методи. Фізичне моделювання прогнозує поведінку системи. Кваліфіковані моделі, набори правил і детермінована верифікація забезпечують інженерну достовірність і підстави для затвердження результатів. Спеціалізоване машинне навчання допомагає з прогнозуванням, класифікацією й оптимізацією. Генеративний ШІ полегшує доступ до знань та інструментів, а агенти координують робочі процеси. Прискорені обчислення дають змогу виконувати більше аналізів у практичні строки.

Зазвичай результат таких процесів — перетворення фізичного розуміння й виробничих спостережень на інженерні дії, підкріплені доказами. Моделювання спрямовує дослідження, метрологія фіксує отримані результати, моделі зіставляють прогноз зі спостереженнями, а інженерні рішення змінюють конструкцію або процес.

Коли EDA-інструменти, виробничі системи й цифрові двійники стають доступними агентам, цей цикл може охопити більше етапів роботи. Агенти здатні досліджувати компроміси між конструкцією та технологічним процесом, запускати моделювання й обчислювальну метрологію, оцінювати альтернативи та впорядковувати докази для наступного інженерного рішення.

Довіра — це інженерна інфраструктура

Що швидше відбуваються інженерні цикли, то важливішою стає довіра. ШІ може швидко генерувати гіпотези, формувати робочі процеси й досліджувати альтернативи. Але розробка напівпровідників просувається завдяки доказам, на підставі яких інженери можуть відповідально діяти: верифікованим проєктам, кваліфікованим моделям, виміряному кремнію та даним із відомим походженням і сферою застосування.

Агентним EDA-системам потрібні інженерний контекст, захищений доступ до даних, відстежувані дії, детерміновані механізми підтвердження результатів і контроль людини над важливими рішеннями. Ці властивості мають бути вбудовані в робочий процес і створювати основу довіри.

Модель Calibre nmOPC здобуває довіру завдяки калібруванню на фізичних метрологічних даних і постійному зіставленню з тим, що з’являється на пластині. Модель, дані калібрування, умови процесу й фізичні свідчення разом визначають, у яких межах на неї можна покладатися. Коли умови змінюються, модель калібрують знову, а доказова база зростає. Інструменти метрології з підтримкою ШІ, як-от Canopus, можуть посилити цю основу, збільшуючи обсяг і якість SEM-даних для калібрування.

Calibre разом із кваліфікованими виробниками наборами правил і потоками верифікації підтверджує, що проєкт відповідає фізичним вимогам виробництва. Агенти можуть координувати більше роботи й досліджувати більше можливостей, тоді як довірені інженерні інструменти визначають, які результати можна передавати далі.

Коли в межах надійної програмної основи стає доступно більше інструментів, вузькі місця інженерного аналізу можуть переміститися на рівень ширшої організації чи екосистеми. Час на отримання доступу до даних, захист інтелектуальної власності або дозвіл на зміну виробництва може стати головним обмеженням прискорення. Наступне інженерне завдання — скоротити час, потрібний для забезпечення доступу, захисту й повноважень.

На рисунку 2 підсумовано, як змінюється обмежувальний чинник зі прискоренням інженерного процесу. Фізичні дані, детерміноване підтвердження результатів, доступ до даних, захист інтелектуальної власності, валідація й контроль людини становлять дедалі більшу частку часу, що залишається в повному циклі.

Сингулярність — це цикл інженерного прискорення

Потужніше апаратне забезпечення розширює можливості ШІ. ШІ збільшує кількість завдань, які інженери можуть досліджувати й автоматизувати. Виробництво дає фізичні дані, а верифікація визначає, які результати можна використовувати далі.

Кожне вдосконалення змінює обмежувальний чинник. Сингулярність напівпровідників — це безперервне прискорення інженерного циклу: визначати наступне вузьке місце, зберігати повноваження там, де цього вимагають фізика й затвердження результатів, і використовувати дані з кремнію для вдосконалення інструментів та рішень, що створюють наступне покоління апаратного забезпечення.

Нагадаємо, закон Мура описує подвоєння кількості транзисторів на інтегральній схемі приблизно кожні два роки. Це спостереження Гордон Мур сформулював у 1965 році.