重要な理由: Samsung は、ゲートオールアラウンドトランジスタを備えた最先端の 3nm プロセス技術を使用して構築された初のモバイル システムオンチップを発表しました。しかし、最も印象的なのはそれだけではありません。このシリコンは、Synopsys の人工知能搭載 EDA ツールを使用して設計されました。
両社は今週この偉業を発表し、サムスンがシノプシスの AI 駆動型ソフトウェア スイートを活用して SoC 設計プロセス全体を効率化した方法を明らかにした。アーキテクチャ計画から物理的な実装と検証まで、機械学習アルゴリズムは、通常は人間のエンジニアに割り当てられる骨の折れる作業を処理した。
Synopsys のツールキットは Synopsys.ai というブランド名で、チップ設計用の DSO.ai、機能検証用の VSO.ai、シリコン テスト用の TSO.ai という 3 つのコア AI ウィザードで構成されています。これらの AI モジュールは、ディープラーニング モデルを使用して膨大なデータセットを処理することで、時間のかかることで知られるチップ開発段階を自動化し、加速させました。
Samsung の謎のモバイル プロセッサでは、AI が配置配線レイアウトからサインオフ、パフォーマンス、電力、面積の測定基準にわたる最適化まですべてを管理しました。Synopsys は、Fusion Compiler ソフトウェアだけで、Samsung のチームが数週間に及ぶ困難な手作業を省いたと主張しています。
結果は注目に値する。デザイン パーティショニング、マルチソース クロッキング、ワイヤ マッピングなどの AI に最適化された技術のおかげで、Samsung の 3nm SoC はピーク CPU 周波数が 300MHz 向上し、動的消費電力が 10% 削減されている。これは、人工脳によって設計されたシリコン ブレインとしては悪くない結果だ。
これは、同社最新の 3nm GAAFET (ゲートオールアラウンド FET) 製造技術における初の複雑な設計反復となる。業界初の商用 GAAFET ノードをほぼ 2 年前に導入したにもかかわらず、サムスンはこれまで、比較的単純な暗号通貨マイニング プロセッサに限定していた。
この Synopsys 支援の SoC により、Samsung はついにプレミアム モバイル デバイス向けの高性能 GAAFET シリコンの領域に参入します。AI 設計フローは、チップメーカーが主力の Galaxy スマートフォンやタブレットに搭載される将来の Exynos プロセッサの GAAFET 歩留まりを加速するのに役立つ可能性があります。
「高性能モバイル チップにおけるこれまで以上に優れた PPA とエネルギー効率に対する絶え間ない要求により、フル スタック全体にわたる高性能コア固有の EDA 最適化の必要性が高まっています」と、Synopsys の EDA グループ ゼネラル マネージャーである Shankar Krishnamoorthy 氏は述べています。
「シノプシスの AI 駆動型 EDA スイートと IP ポートフォリオ全体にわたる CPU と GPU を対象とした当社の広範な PPA ブースト機能により、両社のお客様は最先端の Samsung GAA プロセスで最高の結果品質を実現するチップを設計できるようになります。」
どちらの会社も、この AI アーキテクチャのモバイル チップが使用する特定の 3nm テクノロジの詳細を明らかにしていません。ただし、推測では、以前の SF3E プロセスではなく、サムスンのより洗練された第 2 世代 SF3 ノードが採用される可能性が高いと示唆されています。
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元記事: https://www.techspot.com/news/102867-samsung-taps-ai-design-first-3nm-mobile-processor.html