Cadence, Yapay Zeka Destekli Tasarım Araçlarının Fark Yarattığını Belirtiyor
Cadence’in CEO’su Anirudh Devgan, şirketin yapay zeka destekli çip tasarım araçlarının, yeni bir düğüme geçmeden benzer performans ve yoğunluk avantajları sağladığını belirtti. Devgan, çip üreticileri için en önemli ölçütler olan performans, güç ve alan (PPA) iyileştirmelerinden bahsetti ve aynı zamanda şirketin kendi özel işlemcileriyle ilgili drastik iyileştirmeleri de örnek gösterdi.
EDA şirketinin en son yapay zeka destekli yazılım araçları setini tartışırken Devgan, “Genel olarak, PPA’da elde ettiğimiz faydadan memnunuz, özellikle iyileşme konusunda. Ve üretkenlik iyileştirmeleri genellikle %5 ila %10 arasında olabilir, ancak PPA faydaları gerçekten dikkat çekici ve hemen hemen bir düğüm türüne eşdeğer. Tipik olarak bir süreç düğümü geçişi, %15 ila %20 civarında bir PPA iyileştirmesi getirir ve biz bu iyileşmeyi yapay zeka ile elde edebiliriz” dedi.
Cadence.AI Portföyündeki Beş Ana Yapay Zeka Platformu
“Bildiğiniz gibi, Cadence.AI portföyümüzde beş ana yapay zeka platformumuz var, analog, dijital, doğrulama, PCB ve paketleme ve sistem analizi, oldukça zengin bir portföydür,” dedi Anirudh Devgan. “Müşteriler genellikle %5 ila %20 arasında PPA iyileştirmesi görüyorlar, ki bu oldukça önemli.”
Modern işlem teknolojileri genellikle düğümden düğüme performans ve transistor yoğunluğu ölçeğinde sınırlı gelişmeler sağlar. TSMC’nin N5 (5nm sınıfı bir işlem teknolojisi) ile karşılaştırıldığında, şirketin N3 (3nm sınıfı bir düğümü) %10 ila %15 oranında bir performans iyileştirmesi sunar ve TSMC’nin N2 için N3’e kıyasla benzer bir artış vadeder. Bu nedenle, yalnızca bir dizi yapay zekayla optimize edilmiş araç kullanarak %20’ye varan bir performans artışı elde etmek, yeni bir düğüme yapılacak bir adımla eşdeğer çok önemli bir başarıdır.
Cadence’in Kendi Palladium İşlemcileri ve Tasarım Sürecindeki Rolü
Cadence genellikle çip geliştirme için elektronik tasarım otomasyonu (EDA), simülasyon ve prototipleme yazılımlarıyla bilinir. Ancak herkesin bilmediği şey, şirketin aynı zamanda kendi Palladium işlemcilerini tasarladığıdır. TSMC tarafından inşa edilen en karmaşık çiplerden bazıları olan bu işlemcilerin performansını ve transistör yoğunluğunu artırmak, Cadence için rekabetçilik ve maliyet açısından son derece önemlidir. Bu nedenle, şirket, bu işlemcilerin tasarımını iyileştirmek ve bu faydaları elde etmek için kendi araçlarını kullanır.
“Kendi çözümlerimizi de içeride uyguluyoruz” diyen Devgan ekledi. “Bu nedenle, bunlar yapay zeka karşı olmayan çözümlerle gerçek karşılaştırmalardır. En son Palladium Z3 çipinde, Cadence Cerebrus’u kullanarak güçte %15 iyileşme gördük. Tasarladığımız en son yapay zeka IP’sinde, kendi Cadence.AI çözümlerimizi kullanarak IP grubumuzda %13 ila %20 arasında bir iyileşme gördük, ki bu, en üst düzey müşterilerimizle gördüğümüzle çok tutarlıdır.”
PPA iyileştirmelerinin ötesinde, şirket, Cadence’in yapay zeka araçlarının büyük ölçüde üretkenlik artışı sağladığını iddia ediyor, genellikle normal çıktının 5 ila 10 katı olan rakamlarla. Eğer doğrulanırsa, bu verimlilik düzeyi, daha sofistike tasarımlar oluşturmak zorunda olan ve maliyetleri yönetmek zorunda olan bir endüstri için Cadence.AI portföyünü çok çekici bir seçenek haline getirmelidir.
