EN
Швидкі посилання
Оскільки штучний інтелект продовжує змінювати галузі, автоматизовані інструменти компонування тепер використовують машинне навчання для підвищення ефективності проектування ІС у напівпровідниковому виробництві. Ці передові системи значно скорочують терміни розробки, автоматично виконуючи рутинні завдання та оптимально розміщуючи компоненти на кремнієвих пластинах. Виробники напівпровідників розповідають подібні історії у ці дні — компанії повідомляють, що скоротили середній час проектування приблизно на 30 відсотків або більше, а також помітно покращили виходи продукції завдяки розумнішим стратегіям компонування. Візьмемо, наприклад, проектування мікроконтролерних схем. Багато фірм, які працюють у цій сфері, помітили суттєві переваги, зокрема, менше помилок на етапах створення прототипів та значно більшу точність під час фіналізації проектів. Вплив особливо помітний у застосуваннях, що вимагають спеціалізованого апаратного забезпечення для обробки штучного інтелекту, де навіть незначні зміни в компонуванні можуть призвести до суттєвого підвищення продуктивності.
У ці дні революція генеративного штучного інтелекту суттєво впливає на проектування мікросхем, оскільки інженери починають використовувати нейронні мережі для створення різноманітних нових архітектур, адаптованих до конкретних потреб продуктивності. Найцікавіше — це те, як такі технології створюють дизайни мікросхем, які значно перевищують те, що може досягти традиційний підхід, відкриваючи нові можливості для підвищення продуктивності апаратного забезпечення. Компанії, такі як Google та Intel, вже досягли успіху використовуючи генеративний штучний інтелект для створення досить незвичайних мікросхем із незвичайними схемами, які ніхто раніше не міг би придумати вручну. Ці дивні, але ефективні рішення насправді підвищують продуктивність при виконанні завдань штучного інтелекту, тому що оптимізують такі параметри, як симетрія та паралелізм, способами, які раніше були неможливі. Результатом є більш висока швидкість обробки даних і значно краща загальна ефективність. В майбутньому експерти очікують повної трансформації методів проектування мікросхем, що може призвести до значного поліпшення швидкодії та функціональних можливостей наших пристроїв.
Прогностичний аналіз допомагає виявити можливі проблеми з нагріванням під час роботи чіпів до їх виникнення та запропонувати зміни в дизайні за потреби. Використовуючи статистичні моделі, ця технологія може передбачити, коли інтегральні схеми може стати занадто гарячим, даючи інженерам час виправити ситуацію, перш ніж відбудеться реальне пошкодження. Якщо подивитися на дані щодо теплових відмов в ІС, стає зрозуміло, наскільки часто перегрів призводить до серйозних збоїв у різних галузях. Коли компанії поєднують прогностичні методи з розумними алгоритмами, вони фіксують значне зменшення таких інцидентів. Комп'ютерні чіпи довше служать і краще працюють, те саме стосується й тих біполярних транзисторів, транзистори на які покладаються всі. Усе більше виробників приймають цю перспективну стратегію як частину стандартної практики управління теплом у сучасних електронних пристроях.
Галузь нейроморфних обчислень змінює правила гри щодо того, на що здатні краєві пристрої в плані обробки інформації. Ці системи працюють, копіюючи окремі аспекти того, як насправді функціонує наш мозок, що призводить до більш ефективних способів обробки сенсорного вводу та аналізу даних у реальному часі. Візьмімо, наприклад, розумні датчики — тепер вони можуть самостійно підлаштовуватися відповідно до того, що відбувається навколо, без необхідності постійного оновлення з віддалених серверів чи центральних комп'ютерів. Дослідження показують, що такі системи, натхненні мозком, значно зменшують споживання енергії — у деяких тестах фіксувалися скорочення аж на 90 відсотків, водночас суттєво прискорюючи процеси. Це має величезне значення для застосувань, які мають працювати без зупинки на краю мережі. Це стає особливо цінним у різноманітних реалізаціях Інтернету речей, де швидкість реакції та мінімальне енергоспоживання мають критичне значення для практичного застосування.
Мікроконтролери з низьким енергоспоживанням відіграють важливу роль у підтримці роботи мереж датчиків ІоТ, оскільки вони економлять багато енергії та подовжують термін служби акумуляторів. Більшість цих мікросхем має вбудовані режими сну і не потребують значного живлення для нормальної роботи. Експериментальні перевірки також показали вражаючі результати, зокрема, споживання енергії зменшувалося приблизно на половину завдяки цим ефективним рішенням. Ознайомтеся з поточною ситуацією на ринку, згідно звітів IoT Analytics. Прогнозується масштабне зростання ринку напівпровідників, що використовуються в пристроях ІоТ, очікується, що розмір ринку зросте з приблизно $33 мільярди у 2020 році до приблизно $80 мільярдів до 2025 року з річним темпом приросту майже 19%. Перевага очевидна — системи можуть працювати місяцями або навіть роками між замінами батарей, що робить розгортання рішень ІоТ у різних галузях набагато більш практичним і економічно вигідним у довгостроковій перспективі.
Ефективне використання ієрархії пам'яті всередині мікроконтролерів має ключове значення для покращення роботи штучного інтелекту на едж-пристроях. Мається на увазі організація пам'яті таким чином, щоб дані переміщувалися швидше й опрацьовувалися ефективніше. Деякі дослідження показали, що коли виробники правильно налаштовують ці системи пам'яті, можна зменшити час очікування приблизно на 30 відсотків і пришвидшити загальну продуктивність. Коли мікроконтролери оснащені пам'яттю, спеціально розробленою для навантажень штучного інтелекту, важлива інформація стає доступною набагато швидше. Це має величезне значення для рішень, які мають прийматися негайно, наприклад, для самохідних автомобілів, що реагують на дорожні умови, або камер спостереження, що виявляють підозрілу активність. Покращення проектування пам'яті — це не лише теорія. Такі удосконалення дозволяють едж-пристроям справлятися зі складними завданнями машинного навчання без необхідності відправляти все на віддалений сервер для опрацювання.
Швидкісні перетворювачі даних відіграють важливу роль у забезпеченні швидкої обробки даних для тих моделей машинного навчання, на які ми всі зараз покладаємося. Ці пристрої перетворюють аналогові сигнали в цифрову форму досить швидко, що допомагає системам штучного інтелекту краще впоратися зі складними завданнями та отримувати більш точні результати. Більшість завдань машинного навчання потребує величезних обсягів даних для належної роботи, тому наявність якісних перетворювачів означає, що система може обробляти всю цю інформацію, не уповільнюючи роботу або не створюючи збоїв. Якщо подивитися на те, що відбувається на ринку зараз, провідні перетворювачі можуть обробляти дані на рівні кількох гігабітів за секунду. Це прискорення суттєво впливає на продуктивність штучного інтелекту, оскільки забезпечує швидший доступ до даних і скорочує час обробки в цілому.
Мережі електроживлення, спеціально розроблені для завдань штучного інтелекту, є ключовими для безперебійної та ефективної роботи систем. Якщо оптимізувати розподіл електроенергії в таких системах, це допоможе зберігати стабільність і економити енергію, навіть під час інтенсивних завдань з обробки штучного інтелекту. Випробування в реальних умовах також показали досить вражаючі результати. У деяких системах зафіксовано аж на 30% кращу енергоефективність із збереженням надійної стабільності. Це означає менше простоїв і нижчі рахунки для компаній, які використовують такі системи. Для бізнесу, що впроваджує штучний інтелект на периферії або керує масштабними центрами обробки даних, правильно реалізоване енергоживлення робить систему надійною з дня на день, а не таку, що постійно потребує обслуговування та заміни компонентів.
Нові досягнення в технології конденсаторів змінюють способи щільного та ефективного зберігання енергії для потреб обчислень на периферії. Ці сучасні конденсатори забезпечувати надійне енергопостачання, необхідне для стабільної роботи граничних пристроїв. Останнім часом матеріалознавці працюють над створенням кращих матеріалів для конденсаторів, виготовляючи їх з вищими діелектричними властивостями та тривалішим терміном служби, що має важливе значення, коли граничні пристрої мають працювати тривалий час. Якщо подивитися на останні події, то конденсатори стають одночасно меншими за розміром і кращими у зберіганні енергії, що робить їх ідеальними для використання в обмежених просторах, де часто встановлюється обладнання для граничних обчислень. Що стосується майбутнього, то, ймовірно, матимемо ще більш суттєві удосконалення матеріалів конденсаторів. Це означатиме збільшення кількості енергії, яку можна упакувати в менші компоненти, що буде означати значний крок вперед для всіх, хто зараз займається розробкою апаратного забезпечення для застосування в галузі граничних обчислень.
Біполярні переходові транзистори, або БПТ, що їх ще коротко називають BJT, відіграють дуже важливу роль у високочастотних застосуваннях у проектуванні чіпів штучного інтелекту, адже вони перемикаються набагато швидше й краще витримують теплове навантаження порівняно з іншими варіантами. Це робить їх особливо ефективними для задоволення потреб сучасних алгоритмів машинного навчання у швидкісній обробці даних. Порівнюючи БПТ із польовими транзисторами (FET), чітко відчувається різниця у граничних частотах. БПТ можуть швидше реагувати у тих високочастотних схемах, на які спирається штучний інтелект, щоб приймати рішення в режимі реального часу. Нове покоління БПТ останнім часом досягло досить суттєвих поліпшень у продуктивності. Ці удосконалення дозволяють системам штучного інтелекту виконувати складні обчислення на надзвичайно високій швидкості, не перегріваючись настільки, щоб викликати проблеми. Краще теплове керування означає менший ризик виходу компонентів з ладу й забезпечує стабільну роботу всього обладнання протягом тривалого часу.
Поєднання біполярних транзисторів (BJT) з польовими транзисторами (FET) у гібридних схемах стає дедалі поширенішим у апаратному забезпеченні штучного інтелекту завдяки кращій загальній продуктивності. Така конфігурація використовує здатність BJT працювати на високих частотах, водночас отримуючи переваги FET у ефективному управлінні потужністю. Це створює добрий компроміс для вирішення вимогливих завдань штучного інтелекту. Дослідження показують, що такі гібридні системи можуть суттєво прискорити обробку даних і при цьому витрачати менше електроенергії, що пояснює їхню зростаючу популярність. Ми також бачили приклади практичного застосування. Автономні транспортні засоби значною мірою покладаються на такі конфігурації, адже їм потрібно миттєво обробляти величезні потоки даних без значного витрачання заряду акумулятора.
Нові досягнення в технології біполярних транзисторів (BJT) зосереджені на їхній здатності витримувати теплове навантаження, що має велике значення для систем штучного інтелекту, які мають працювати надійно. Ефективніші способи відводу тепла дозволяють цим транзисторам працювати навіть у режимі підвищених навантажень, що має особливе значення враховуючи високу ступінь ущільнення компонентів в сучасному апаратному забезпеченні для штучного інтелекту. Дослідження показують, що коли транзистори краще відводять тепло, їхня загальна продуктивність також покращується. Це вже перевірено в лабораторіях, де транзистори тривалий час тестувалися на граничних навантаженнях. Усе це означає, що транзистори достатньо охолоджуються під час роботи, щоб забезпечити тривалий термін служби та уникнути раптових відмов у сучасних високопродуктивних обчислювальних системах на основі штучного інтелекту.
Матеріал, відомий як нітрид галію, або скорочено GaN, змінює гру в сфері потужних інтегральних схем, особливо там, де екологічні технології мають найбільше значення. Що робить GaN таким особливим? Він працює набагато ефективніше, ніж традиційні матеріали, і перемикається між станами значно швидше. Це має велике значення для апаратного забезпечення штучного інтелекту, якому потрібна серйозна обчислювальна потужність без перегріву чи втрати електроенергії. Справа в тому, що GaN взагалі використовує менше енергії, що означає зменшення викидів від заводів. Деякі дослідження показують, що ці напівпровідникові чіпи на основі GaN можуть насправді підвищити ефективність приблизно на 40 відсотків порівняно зі старими технологіями. Такий прогрес корисний не лише для планети; виробники вже починають помічати реальні економії на енергетичних витратах. У міру просування до більш екологічно чистих електронних технологій, GaN виглядає як один із тих проривних матеріалів, які можуть допомогти змостити прогалину між цілями стійкого розвитку та вимогами сучасних обчислювальних систем.
Нові досягнення в галузі матеріалів-підкладок, які підлягають переробці, відкривають двері до більш екологічних способів виробництва напівпровідників. Ці альтернативи допомагають значно скоротити відходи та зберегти цінні сировинні матеріали, що вирішує деякі великі екологічні проблеми, спричинені традиційними методами виробництва мікросхем. За даними галузі, компанії, які переходять на ці підкладки, зазвичай досягають скорочення відходів виробництва на 30%, а також значно зменшують загальну потребу в матеріалах. Для напівпровідникової галузі, яка прагне стати більш стійкою, такого роду поліпшення мають велике значення. Вони дозволяють виробникам дотримуватися високих стандартів якості продукції, у тому числі для апаратного забезпечення штучного інтелекту, і при цьому суттєво зменшити екологічний слід.
Дотримання директив ЄС RoHS має суттєве значення для зеленіших практик у виробництві напівпровідників. По суті, ці правила змушують фабрики скорочувати використання небезпечних хімічних речовин під час виробництва, що допомагає захистити як працівників, так і навколишнє середовище. Багато великих імен у чіпівському бізнесі вже перейшли на методи, сумісні з RoHS, і ми бачимо досить непогані результати від цієї зміни. Подивіться на цифри: компанії, які дотримуються стандартів RoHS, часто зменшують токсичні відходи приблизно на 25%. Це не тільки краще для планети, але й така відповідність призводить до більш стійких операцій у всій індустрії виробництва напівпровідників. Підприємства знаходять способи виробляти чіпи, використовуючи менше шкідливих матеріалів, що в довгостроковій перспективі також економить кошти.
Цей акцент на стійких практиках поширюється також на інновації, метою яких є зробити апаратне забезпечення штучного інтелекту більш екологічним, демонструючи, як дотримання регуляторних вимог може зміцнити екологічну відповідальність у напівпровідниковій галузі.