Viikkojen muuttaminen tunneiksi – Kuinka tekoäly on jo mullistamassa mikrosirujen suunnittelua

Nykyaikainen teknologinen aikakausi kukoistaa mikrosirujen tehokkaasta käytöstä. Maailmanlaajuisen mikrosirumarkkinan odotetaan kasvavan noin US$21,56 miljardista vuonna 2022 lähes US$47 miljardiin vuoteen 2030, yli 10 %:n yhteenlasketulla vuosittaisella kasvuvauhdilla.

Mikrosirujen nopea kasvu johtuu siitä, että ne ohjaavat kaikkia ympärillämme olevia elektroniikkalaitteita. Ja kun puhumme elektroniikasta, se ei sisällä vain tietokoneita, vaan myös älypuhelimia, verkkokytkimiä, kodinkoneita, auto- ja lentokoneteollisuuden komponentteja, televisioita, vahvistimia, IoT-laitteita ja lukuisia muita elektronisia järjestelmiä. 

Myös nimellä siru, tietokonesiru tai integroitua piiriä kutsuttu mikrosiru on integroidun piirin yksikkö, joka valmistetaan mikroskooppisessa mittakaavassa puolijohdemateriaalilla, kuten piikillä tai germaniumilla. Monimutkaisesti suunnitellut mikrosirut ovat niin hienovaraisia, että ne voivat sisältää tyypillisesti miljoonia tai jopa miljardeja tiettyjä komponentteja, kuten transistoreita, vastuksia, kondensaattoreita ja diodeja. 

Nämä komponentit ovat uskomattoman pieniä, mitattuna nanometreinä. Mikrosirujen suunnittelun hienous on niin tarkkaa, että vuonna 2021 IBM pystyi esittelemään 2 nm-teknologiaan perustuvan mikrosirun, joka on pienempi kuin ihmisen DNA:n helmen leveys. 

Mikrosiruteknologian nopea kehitys on pitänyt sen horisontin jatkuvasti laajentuvana. Erikoistuneita mikrosiruja on ilmestynyt hallitsemaan signaaleja huipputason langattoman tekniikan risteyskohdassa. Nämä ovat kuitenkin kalliita suunnitteluratkaisuja, jotka perustuvat miniaturisoinnin ja huipputekniikan periaatteisiin. 

Nyt Princeton Engineeringin ja Intian tekniikan instituutin yhteistyöinsinöörit ovat hyödyntäneet tekoälyä näiden sirujen suunnittelun kustannusten ja ajan vähentämiseksi, jotta ne täyttävät kasvavat vaatimukset paremmasta langattomasta nopeudesta ja suorituskyvystä. Seuraavassa osassa syvennymme tähän läpimurto-tutkimukseen. 

Tekoäly luo monimutkaisia elektromagneettisia rakenteita ja niihin liittyviä piirejä mikrosiruissa

Tutkijat ovat kehittäneet menetelmän, jonka avulla tekoäly luo monimutkaisia EM-rakenteita ja niihin liittyviä piirejä mikrosiruissa. Ennen tätä läpimurtoa saman tuloksen saavuttaminen olisi voinut viedä viikkoja erittäin taitavaa työtä. Nyt, se voidaan toteuttaa tunneissa. 

Selventääkseen, mitä tutkimus voi saavuttaa edistyneillä tieteellisillä termeillä, tutkijat osoittivat yleisen käänteissuunnittelumenetelmän mielivaltaisen muotoisille monimutkaisille monipääteisille elektromagneettisille rakenteille, joilla on suunnittelijan säteily- ja sirontaoiminnot, jotka on yhdessä suunniteltu aktiivisten piirin kanssa.

Saavuttaakseen tavoitteensa tutkijat käyttivät syväoppimiseen perustuvia malleja ja osoittivat synteesin useilla esimerkeillä monimutkaisista mm-aaltojen passiivisista rakenteista ja päästä‑päähän integroiduista mm-aaltojen laajakaistapiireistä. Esitetty käänteissuunnittelumenetelmä, joka voi tuottaa suunnitelmat minuuteissa, voi olla mullistava avaten uuden, aiemmin saavuttamattoman suunnittelutilan, tutkijoiden mukaan. 

Kaushik Senguptan, johtavan tutkijan, sähkö- ja tietokoneinsinöörin professorin ja NextG, Princetonin teollisuusyhteistyöohjelman, jonka tarkoitus on kehittää seuraavan sukupolven viestintä, mukaan:

“Kehitämme rakenteita, jotka ovat monimutkaisia ja näyttävät satunnaisen muotoisilta, ja kun ne yhdistetään piireihin, ne tuottavat aiemmin saavuttamattoman suorituskyvyn. Ihmiset eivät pysty ymmärtämään niitä, mutta ne voivat toimia paremmin.”

Tutkimus mahdollistaa insinööreille näiden piirin yhteensopivuuden energiatehokkaampiin toimintoihin. Ne toimivat merkittävästi laajemmalla taajuusalueella. AI:n käyttö auttaa synteesiä sisäisesti monimutkaisista rakenteista minuuteissa. Saman tuloksen saavuttaminen vaati perinteisiä algoritmeja viikkoja. 
Selittäessään tekoälyn roolia tämän tehokkaan suunnittelun mahdollistamisessa, IIT Madrasin apulaisprofessori ja yhteiskirjoittaja Uday Khankhoje totesi seuraavaa:

“Tekoäly ei ainoastaan nopeuta aikaa vieviä elektromagneettisia simulaatioita, vaan myös mahdollistaa tutkimisen tähän asti tutkimattomaan suunnittelutilaan ja tuottaa hämmästyttäviä, korkean suorituskyvyn laitteita, jotka poikkeavat tavallisista nyrkkisäännöistä ja ihmisen intuitiosta.”

Perinteisten suunnitelmien mukaan, professori Senguptan mukaan, piirit ja elektromagneettiset elementit kootaan yhteen pala kerrallaan. Näiden rakenteiden muuttaminen auttaa sisällyttämään uusia ominaisuuksia. Sengupta uskoo, että tekoälyn tultua kuvaan, vaihtoehdot ovat paljon laajemmat verrattuna aikaisempaan järjestelmään, jolla oli rajallinen tapa toteuttaa sama.

Tekoälyn ero on perspektiivissä. Sirun piirikytkentöjen monimutkainen geometria estää usein ihmissuunnittelijoita kokeilemasta innovatiivisia malleja. Ihmiset eivät usein yritä ymmärtää tällaisen piirin monimutkaisuuden tasoa. Tekoäly sen sijaan näkee sirun yhtenä kokonaisuutena, mikä johtaa outoihin mutta tehokkaisiin järjestelyihin. 

Esimerkiksi tutkijat ovat käyttäneet tekoälyä löytääkseen ja suunnitellakseen monimutkaisia elektromagneettisia rakenteita, jotka on yhdessä suunniteltu piireihin laajakaistavahvistimien luomiseksi. Tuleva tutkimus syventyy monien rakenteiden yhdistämiseen ja täysimittaisten langattomien sirujen suunnitteluun tekoälyn avulla. 

Yhteenvetona tutkimuksen potentiaalista, Sengupta totesi: “Tämä on vain jäävuoren huippu siitä, mitä tulevaisuus alalle tuo.”

Tekoälyllä varustetut sirut mullistavat maailman teknologialaboratorioiden ulkopuolella. Yksi yritys, joka on ollut tämän vallankumouksen eturintamassa, on Nvidia (NVDA ). Yritys, lähes vuosi sitten, vahvisti asemaansa tekoälyn saralla esittelemällä uuden “super-sirun”. Tarkastelemme nyt, mikä tekee tästä sirusta ‘super’ seuraavassa osassa.

Klikkaa tästä oppiaksesi biomimeettisistä hajuaistinsiruista.

1. Nvidia

Nvidian läpimurtoilmoitus tuli yrityksen vuosittaisesta kehityskonferenssista, jossa esiteltiin Blackwell-sarjan tekoälysirut. Tämä kunnianhimoinen tekoälysirujen sarja on tarkoitettu valtuuttamaan huipputason datakeskuksia, jotka kouluttavat Frontier AI -malleja, kuten uusimpia GPT-, Claude- ja Gemini-sukupolvia. 

Blackwell B200 on päivitys yrityksen H100 AI-siruun verrattuna. Kuitenkin H100 AI-sirut jäävät jälkeen, kun on kyse nykyisten vaatimusten täyttämisestä, jotka pyörittävät massiivisia AI-malleja. Julkaistujen raporttien mukaan AI-mallin kouluttaminen, jonka koko on GPT-4:n tasoinen, vaatisi 8 000 H100-sirua ja 15 megawatin energian.

Tämä energiamäärä riittäisi noin 30 000 tyypillisen brittiläisen kodin virransyöttöön. Uusilla siruilla sama koulutusjakso vaatisi kuitenkin vain 2 000 B200-sirua ja 4 MW energiaa.

Vaikka tämä merkitsee merkittävää sähkönkulutuksen vähenemistä, todellinen läpimurto piilee Blackwell-sarjan toisessa osassa, GB200 Superchips -ratkaisussa, jossa kaksi B200-sirua pakataan yhdelle piirilevylle yhdessä yrityksen Grace‑CPU:n kanssa, luoden järjestelmän, jonka Nvidia väittää tarjoavan “30‑kerran suorituskyvyn” palvelinkeskuksille, jotka ajavat, eivätkä kouluta, chatbotteja kuten Claude tai ChatGPT.

Microchip, johtava puolijohdevalmistaja älykkäille, yhdistetyille ja turvallisille upotetuille ohjausratkaisuille, on myös työskennellyt NVIDIA:n ratkaisujen parissa. Viime vuoden marraskuussa Microchip julkaisi PolarFire® FPGA Ethernet Sensor Bridge -laitteen, joka toimii NVIDIA Holoscan-sensorinkäsittelyalustan kanssa. Tarkoituksena oli antaa kehittäjille mahdollisuus rakentaa tekoälyyn (AI) perustuvia sensorinkäsittelyjärjestelmiä. 

NVIDIA Holoscan helpottaa AI- ja korkean suorituskyvyn laskennan (HPC) sovellusten kehittämistä ja käyttöönottoa reunalla reaaliaikaista tietoa varten, ja tuo yhteen yhden alustan kaikki tarvittavat laitteisto- ja ohjelmistojärjestelmät matalan viiveen sensorivirtausta ja verkkoyhteyksiä varten. 

Vaikka NVIDIA auttaa teollisuutta menestymään, raportit viittaavat siihen, että se kasvaa myös nopeasti. 7. tammikuuta 2025 Nvidia-CEO Jensen Huang sanoi, että hänen yrityksensä AI-sirujen suorituskyky kehittyy nopeammin kuin historialliset Moore’n lain asettamat nopeudet, jotka ohjasivat tietojenkäsittelyn edistymistä vuosikymmeniä.

Huang väitti, että yrityksen AI-sirut liikkuvat omalla kiihdytysvauhdillaan, ja että sen uusin datakeskuksen super-siru on yli 30‑kertaa nopeampi AI‑inference‑työkuormien suorittamisessa kuin edellinen sukupolvi. Selittäessään, miten Nvidia pystyi saavuttamaan tällaisen nopeuden, Huang sanoi:

“Voimme rakentaa arkkitehtuurin, sirun, järjestelmän, kirjastot ja algoritmit samanaikaisesti. Jos teet niin, voit edetä nopeammin kuin Moore’n laki, koska voit innovoida koko pinon läpi.”

Huangin mukaan Nvidian uusin datakeskuksen super-siru, GB200 NVL72, on 30‑40‑kertaa nopeampi AI‑inference‑työkuormien suorittamisessa kuin Nvidian aiemmat myydyimmät sirut. Yritys keskittyi luomaan suorituskykyisempiä siruja, jotka tulevaisuudessa ovat saatavilla alhaisemmilla hinnoilla.

“Suora ja välitön ratkaisu testiaikaiselle laskennalle, sekä suorituskyvyn että kustannustehokkuuden osalta, on lisätä laskentakapasiteettiamme.”

– Huang

Kaiken kaikkiaan, Huangin väitteiden mukaan Nvidian AI-sirut ovat tänään tuhat kertaa parempia kuin kymmenen vuotta sitten valmistetut. 

2. Cadence

Elektronisten järjestelmien suunnittelun johtajana Cadence toimittaa ohjelmistoja ja erikoistuneita tietokonepalvelimia Nvidialle ja Applelle. Yritys on sisällyttänyt tekoälyteknologiaa tuotteisiinsa parantaakseen tulosten laatua, sillä se uskoo tekoälyn auttavan puolijohdesuunnittelun ongelmien ratkaisemisessa, jotka monistuvat yhä monimutkaisemmiksi teknologian eksponentiaalisen kehityksen myötä.

Toimitusjohtaja Anirudh Devgan totesi äskettäin, että yrityksen AI-sirujen suunnittelutyökalut tarjoavat sirun suorituskyky- ja tiheysedut, jotka ovat samankaltaisia kuin siirtyminen seuraavan sukupolven prosessisolmuun, mutta ilman tarvetta siirtyä uuteen solmuun. 

Käyttämällä tekoälyä sirujen suunnittelussa, Cadence optimoi sirujen virtaa, suorituskykyä ja aluetta (PPA) — jotka ovat sirujen valmistajille tärkeimpiä mittareita kustannusten lisäksi, automatisoiden tehtäviä kuten sijoittamista, reititystä ja virheenkorjausta, sekä kaventaen sirusuunnittelun osaamiskuilua.

Näiden parannusten vuoksi yritys tarjoaa kattavan “sirusta järjestelmiin” -generatiivisen AI -ratkaisun, jonka Cadence väittää tarjoavan 10‑kertaiset tuottavuusparannukset samalla kun se parantaa suorituskykyä kaikilla suunnittelualoilla. Kaikkiaan yrityksellä on viisi suurta AI-alustaa: analoginen, digitaalinen, vahvistus, PCB sekä paketti- ja järjestelmäanalyysi.

Albert Zengin, seniori-ohjelmistosuunnitteluryhmän johtajan, System Design and Analysis -ryhmässä Cadencessa, totesi äskettäisessä haastattelussa:

“Tekoälyllä on suuri vaikutus tuottavuuden näkökulmasta, koska AI-avustaja, joka pystyy todella poimimaan tiedot aiemmasta kokemuksesta, voi auttaa ohjaamaan nuoria insinöörejä tai suunnittelijoita tekemään parempia päätöksiä suunnittelustaan tai sen korjaamisesta.”

Noin kaksi vuotta sitten Cadence julkaisi alan ensimmäisen generatiivisen AI-teknologian nimeltään Voltus InsightAI, joka automaattisesti löytää EM‑IR‑ (elektromigraatio‑ ja jännite‑) pudotusrikkomusten lähteen jo suunnitteluprosessin alussa, mikä on laskennallisesti kallis tehtävä. Cadencen ratkaisu valitsee ja soveltaa sitten tehokkaimmat korjaukset PPA:n parantamiseksi. 

Viime kuukausina Cadence on tehnyt yhteistyötä TSMC:n kanssa lisätäkseen tuottavuutta ja parantaakseen AI‑ohjattujen edistyneiden solmujen suunnittelun sekä kolmiulotteisten integroitujen piirikytkentöjen (3D‑IC) suorituskykyä, jotta voidaan vastata siihen, mitä se kutsuu “ennennäkemättömäksi kysynnäksi” edistyneille piisirunratkaisuille, jotka pystyvät käsittelemään valtavia tietomääriä ja laskentatehtäviä. Tämän myötä AI‑ohjatut suunnittelutyöt ovat nyt saatavilla uusimmalle TSMC N2P (2 nm‑luokka) -teknologialle, joka tarjoaa 5 %–10 % paremman suorituskyvyn, sekä N3‑teknologioille. 

80,2 miljardin dollarin markkina-arvoinen yritys, jonka osakkeet tällä hetkellä käyvät 292,50 $:ssa, raportoi lähes 20 %:n liikevaihdon kasvun syyskuun päättymässä neljänneksessä. Tämä suurin nousu vähintään kuudessa neljänneksessä nosti liikevaihdon 1,22 miljardiin dollariin. Yritys todellakin panostaa generatiivisen AI:n buumiin jatkaakseen tuotteidensa kysynnän kasvattamista ja seurauksena nosti säädetyn vuotuisen voittoennustuksensa keskipisteen 5,90 $:iin per osake. 

Yhteenveto

Yksi tämän vuosikymmenen nopeimmin kehittyvistä teknologioista on yksinkertaisesti tekoäly, joka on jo alkanut vaikuttaa yrityksiin eri toimialoilla ja odotetaan tuovan yli 15 triljoonaa dollaria globaaliin talouteen tämän vuosikymmenen loppuun mennessä. Nyt tekoälyn integrointi mikrosirujen suunnitteluun voi edelleen tehostaa tehtäviä, avaten vielä yhden tason tehokkuudessa, suorituskyvssä ja skaalautuvuudessa.

Klikkaa tästä oppiaksesi kvanttisirun virstanpylväästä, joka herättää innostusta tulevaisuuden laskentaan.