Компании Siemens и Nvidia представили новую систему автоматизированного проектирования трёхмерных микросхем, в которой искусственный интеллект берёт на себя значительную часть инженерных расчётов и проверок. Технология объединяет анализ энергопотребления, электрических характеристик и тепловых процессов в единый рабочий цикл. По результатам испытаний Siemens, применение ИИ-агентов позволяет сократить трудозатраты специалистов до 95 %, ускорить первоначальную настройку процессов до 99 % и исследовать в 50 раз больше вариантов конструкции.

Разработка ориентирована прежде всего на современные многокристальные процессоры и ускорители искусственного интеллекта, где вычислительные блоки и память объединяются в компактные высокопроизводительные сборки. По мере увеличения плотности компонентов инженерам становится всё сложнее обеспечивать стабильное питание, эффективный отвод тепла и надёжность соединений. Новая система Siemens и Nvidia помогает обнаруживать потенциальные проблемы ещё на стадии проектирования, автоматически сравнивать сотни технических решений и выбирать наиболее перспективные варианты до начала производства.

Почему современные процессоры становится всё сложнее проектировать

Развитие вычислительной техники постепенно меняет подходы к созданию микросхем. Если раньше увеличение производительности во многом обеспечивалось совершенствованием отдельных кристаллов, то сегодня производители всё активнее используют многокристальные компоновки и трёхмерную интеграцию.

Такая архитектура позволяет объединять в одном корпусе несколько вычислительных компонентов, блоки памяти и специализированные ускорители. Отдельные кристаллы могут располагаться рядом друг с другом или формировать многоуровневые структуры с вертикальными соединениями.

Подобные решения особенно востребованы в ускорителях искусственного интеллекта, которым необходимы высокая пропускная способность памяти и эффективный обмен данными между вычислительными блоками.

Однако увеличение плотности размещения компонентов создаёт дополнительные инженерные трудности.

Тепло от работающих кристаллов распространяется через несколько материалов и конструктивных слоёв. Одновременно усложняются распределение электрического питания, контроль падения напряжения и оценка паразитных параметров соединений.

Изменение одного элемента конструкции способно повлиять сразу на несколько характеристик устройства. Например, более плотная компоновка может улучшить передачу данных, но одновременно ухудшить охлаждение.

Поэтому инженерам приходится многократно пересчитывать различные варианты расположения кристаллов, материалов корпуса и параметров питания.

ИИ-агенты объединяют разрозненные инженерные процессы

Для решения этих задач Siemens разработала интеллектуальную систему, в основе которой находится Fuse EDA AI Agent.

Программный агент интегрирован с платформой Intelligence Center X и предназначен для координации специализированных инструментов автоматизированного проектирования электроники.

Главная особенность технологии заключается не просто в ускорении отдельных вычислений, а в автоматизации последовательности инженерных действий.

Специалист формулирует требования к будущей микросхеме: допустимое энергопотребление, температурные ограничения, электрические характеристики и другие параметры.

После этого ИИ-агент организует необходимые расчёты, передаёт данные между инженерными программами, сопоставляет полученные результаты и определяет, какие элементы конструкции требуют дополнительной проверки.

Если обнаруживается превышение допустимой температуры или нарушение электрических требований, система может исследовать возможные причины и инициировать новые расчёты с изменёнными параметрами.

Таким образом, проектирование превращается в последовательный автоматизированный процесс, где результаты одного анализа используются для принятия решений на следующих этапах.

При этом физическое моделирование по-прежнему выполняется специализированными инженерными инструментами. Искусственный интеллект управляет их взаимодействием и помогает организовать поиск решений, а не заменяет точные расчётные модели собственными предположениями.

Сотни вариантов конструкции за один рабочий цикл

По информации Siemens, новая система объединяет девять этапов проектирования и использует семь специализированных программных инструментов.

Один автоматизированный цикл занимает приблизительно 8–10 часов.

За это время интеллектуальные агенты способны выполнить от 50 до 100 последовательных операций анализа и принятия решений.

В рамках одного цикла система исследует от 200 до 500 и более вариантов конструкции.

Для сравнения различных решений могут изменяться:

• Расположение и взаимное соединение полупроводниковых кристаллов.

• Допустимые уровни энергопотребления отдельных компонентов.

• Теплофизические характеристики материалов корпуса.

• Условия теплоотдачи на границах расчётной модели.

• Параметры электрических соединений и распределения питания.

• Конструктивные решения, влияющие на температурные режимы.

Каждый перспективный вариант проходит необходимые проверки, после чего результаты используются для дальнейшей оптимизации.

В традиционном рабочем процессе значительная часть времени уходит на ручную подготовку расчётов, перенос данных между программами и повторное выполнение проверок.

Автоматизация этих операций позволяет инженерам уделять больше внимания архитектуре изделия и оценке наиболее важных технических решений.

Какие инструменты Siemens задействованы в системе

Для полноценного анализа трёхмерных микросхем недостаточно одной программы. Необходимо учитывать сразу несколько физических процессов, тесно связанных между собой.

Поэтому новая технология использует комплекс профессиональных EDA-решений Siemens.

Innovator3D IC Integrator отвечает за проектирование многокристальной компоновки и интеграцию отдельных компонентов в единую трёхмерную структуру.

mPower Digital применяется для анализа электрического питания и связанных с ним характеристик конструкции.

Calibre 3DThermal выполняет тепловую проверку трёхмерных микросхем, помогая выявлять участки с повышенной температурой и оценивать распределение тепла.

Simcenter FloTHERM моделирует процессы теплообмена на уровне системы, позволяя учитывать влияние корпуса и окружающих компонентов на охлаждение устройства.

Calibre xACT используется для извлечения паразитных электрических параметров соединений, в том числе с учётом температурных условий.

Solido SPICE обеспечивает электрическое моделирование и проверку поведения схем.

Совместная работа этих инструментов позволяет рассматривать микросхему как единую физическую систему, а не как набор независимых элементов.

Это особенно важно для современных 3D-компоновок, где электрические и тепловые характеристики непосредственно влияют друг на друга.

Какую роль в проекте играет Nvidia

Технологическая основа интеллектуальной автоматизации построена с использованием программных решений Nvidia.

Для организации взаимодействия ИИ-агентов применяется Nvidia Agent Toolkit — набор инструментов для создания и координации агентных систем.

Также задействованы открытые модели семейства Nemotron, предназначенные для решения задач искусственного интеллекта.

Вычислительную часть дополняют библиотеки CUDA-X, которые позволяют ускорять поддерживаемые алгоритмы на совместимом оборудовании Nvidia.

Такое сочетание обеспечивает разделение функций между интеллектуальным управлением и специализированными вычислительными механизмами.

ИИ-агенты определяют последовательность действий, организуют выполнение задач и анализируют полученные результаты. Инженерные программы выполняют физические расчёты, необходимые для проверки корректности конструкции.

В результате система может самостоятельно проводить многочисленные итерации анализа, сохраняя при этом возможность контроля со стороны специалистов.

До 95 % меньше ручной работы и в 50 раз больше проверенных решений

Одним из наиболее впечатляющих результатов сотрудничества Siemens и Nvidia стали показатели эффективности автоматизированного проектирования.

Согласно сравнительным испытаниям, опубликованным Siemens, новая система продемонстрировала следующие результаты:

• До 95 % сокращения инженерных трудозатрат на автоматизированных этапах проектирования.

• До 99 % сокращения времени первоначальной настройки рабочего процесса.

• До 50 раз больше исследованных вариантов конструкции по сравнению с традиционным ручным подходом.

Отдельные операции, которые раньше занимали много часов, теперь могут выполняться за считаные минуты.

Более сложные последовательности расчётов и проверок, требовавшие нескольких недель, потенциально сокращаются до нескольких дней.

При этом указанные проценты относятся к результатам конкретных испытаний и рабочих сценариев Siemens. Они не означают, что создание любого процессора целиком станет на 95 % быстрее или что необходимость участия инженеров практически исчезнет.

Разработка архитектуры, постановка требований, оценка технологических ограничений и окончательное утверждение проекта по-прежнему требуют профессиональной экспертизы.

Главное преимущество заключается в устранении большого количества повторяющихся операций, которые ранее выполнялись вручную.

Технология может изменить разработку ускорителей искусственного интеллекта

Особую актуальность подобные инструменты приобретают на фоне стремительного развития вычислительных систем для обучения и выполнения нейросетевых моделей.

Производительность современных ИИ-ускорителей зависит не только от количества вычислительных блоков, но и от пропускной способности памяти, эффективности межкристальных соединений и способности системы отводить выделяемое тепло.

При увеличении мощности и плотности компоновки даже небольшие конструктивные изменения могут существенно повлиять на стабильность и эффективность будущего устройства.

Возможность автоматически проверять сотни конфигураций помогает находить компромисс между производительностью, энергопотреблением, температурой и технологической сложностью.

Кроме того, выявление проблем на ранней стадии потенциально уменьшает вероятность дорогостоящих изменений после завершения проектирования.

Это особенно важно для передовых полупроводниковых изделий, разработка и подготовка производства которых требуют значительных инвестиций.

Siemens также сотрудничает с IBM над технологиями будущих чипов

Параллельно с развитием агентных инструментов проектирования Siemens расширяет сотрудничество с другими участниками полупроводниковой отрасли.

Одним из таких направлений стала совместная работа с IBM над автоматизацией разработки перспективных микросхем.

В центре внимания находятся технологии, относящиеся к классу 0,7 нм, а также архитектуры с вертикальным размещением комплементарных транзисторов.

Подобные конструкции предполагают более сложную пространственную организацию элементов микросхемы, что предъявляет повышенные требования к моделированию электрических и тепловых процессов.

При этом обозначение 0,7 нм следует рассматривать как название перспективного технологического класса, а не буквальный размер всех транзисторов или их элементов.

Методы автоматизированного анализа, подобные представленным Siemens и Nvidia, потенциально могут оказаться полезными и для таких разработок.

Однако конкретное применение новой агентной системы в совместных проектах Siemens и IBM пока не следует считать подтверждённым без отдельного официального объявления.

Искусственный интеллект становится полноценным инструментом микроэлектроники

Сотрудничество Nvidia и Siemens отражает более широкий технологический сдвиг в полупроводниковой индустрии.

Искусственный интеллект постепенно выходит за пределы привычных задач генерации текста, изображений и программного кода, превращаясь в инструмент управления сложными инженерными процессами.

Особенность нового подхода заключается в сочетании интеллектуальных агентов с проверенными системами физического моделирования.

Вместо того чтобы заменять инженерные расчёты приблизительными ответами нейросети, разработчики используют ИИ для координации профессиональных программ, поиска проблем и организации многочисленных циклов оптимизации.

Главный результат технологии — возможность исследовать значительно больше инженерных решений за меньшее время, одновременно сокращая объём ручной работы.

Если заявленная эффективность подтвердится в широком промышленном применении, подобные системы смогут заметно ускорить создание будущих процессоров, графических ускорителей и многокристальных вычислительных комплексов.

Для производителей микроэлектроники это означает возможность быстрее переходить от первоначальной архитектуры к технически проверенному проекту, а для инженеров — сосредоточиться на сложных конструктивных задачах вместо многократного выполнения однотипных расчётов.