Mở ra kỷ nguyên thiết kế ứng dụng AI mới với dữ liệu thông minh

Theo Roberto Piacentini, nguyên nhân là do các nhóm kỹ thuật vẫn đang phải làm việc trong các môi trường thiết kế phân mảnh. Dữ liệu của họ nằm trên nhiều công cụ, định dạng và thư mục. Việc kiểm soát phiên bản không được thực hiện nhất quán. Dữ liệu chỉ mục không đáng tin cậy. Các khối chức năng IP thường được tái sử dụng theo phương pháp thử sai thay vì có chiến lược rõ ràng. Trong môi trường hỗn loạn này, các quy trình làm việc ứng dụng AI không thể phát triển mạnh. Các quy trình này thường xuyên bị va vấp.

Chính vì thế dữ liệu thiết kế có cấu trúc, được tùy chỉnh theo bối cảnh và khả dụng đã trở thành tiêu chuẩn mới. Và đây không đơn thuần là tổ chức dữ liệu. Vấn đề nằm ở việc phát huy hết tiềm năng của quy trình phát triển bán dẫn - từ tái sử dụng thông minh hơn cho đến đến xác minh dự đoán và layout tạo sinh (generative layout).

Dữ liệu có cấu trúc tạo thành nền tảng của toàn bộ phân cấp thiết kế - cho phép mở rộng quy mô, truy xuất nguồn gốc và hỗ trợ bằng AI từ PDK đến SoC

Từ tập tin đến trí tuệ: Sự tiến hóa của dữ liệu thiết kế

Tại nhiều công ty bán dẫn, "dữ liệu thiết kế" vẫn được coi như một tủ hồ sơ số. Các tệp được lưu trữ, tạo phiên bản (thường bằng phương pháp thủ công) và cuối cùng được lưu trữ. Nhưng khi được tạo cấu trúc - bổ sung dữ liệu chỉ mục (metadata) theo ngữ cảnh, theo dõi mối quan hệ, bản đồ liên kết phụ thuộc và tiêu chuẩn đặt tên - dữ liệu thay đổi: trở thành một mô hình sống, có thể truy vấn của toàn bộ hệ sinh thái thiết kế.

Sự tiến hóa này biến dữ liệu từ đối tượng thụ động thành nguồn thông tin trí tuệ chủ động. Nguồn thông tin này cho phép các kỹ sư, nhà quản lý và thậm chí các mô hình AI không chỉ điều hướng sản phẩm nào được chế tạo, mà còn cả cách thức và mục tiêu chế tạo sản phẩm đó. Thông tin này đưa lịch sử, mục đích và cả sự tin cậy vào mọi tác vụ cần thực hiện tiếp theo.

Hãy xem xét một vài ví dụ thực tế.

Để tìm một bộ mạch vòng khóa pha PLL, một nhà thiết kế số không cần rà soát các thư mục. Thay vào đó, anh ta truy cập vào danh sách các khối chức năng IP đã được giám tuyển, được chọn lọc và xác minh, với đầy đủ lịch sử sử dụng, phạm vi đo kiểm, sự tương thích với quy trình và các chỉ số hiệu năng.

AI tạo ra cho một kỹ sư thiết kế mạch những khuyến nghị về các ràng buộc, thể hiện liên hệ giữa sơ đồ nguyên lý - bố trí phần cứng đã có - trong đó đã bao gồm các nguyên tắc quy trình, các giới hạn vật lý và những cân nhắc đánh đổi trong quá trình thiết kế.

Một kỹ sư xác minh mở hồ sơ một bài đo không thành công và, với chỉ một vài cú nhấp chuột có thể tìm được phiên bản của khối chức năng, những sửa đổi gần đây, những hồi quy liên quan và các đội nhóm hiện đang tái sử dụng khối chức năng đó ở những nơi khác.

Trong mỗi trường hợp, mô hình không phải là nguồn thông tin nghiệp vụ duy nhất. Thông tin này đến từ dữ liệu. Vì đó là dữ liệu sạch, được kết nối và được gắn với bối cảnh.

Dữ liệu thiết kế thông minh rút ngắn các quy trình công việc - từ quy trình tự động hóa bố trí phần cứng đến khả năng hiển thị giám sát toàn doanh nghiệp

Năm năng lực có được từ dữ liệu thiết kế thông minh

Tái sử dụng thông minh các khối chức năng

Bất trắc thường ảnh hưởng tiêu cực đến lợi ích tiềm năng của việc tái sử dụng các khối chức năng IP. Khối chức năng này có phải là phiên bản mới nhất? Nó đã được xác minh chưa? Nó từng được sử dụng ở đâu? Không có câu trả lời cho những câu hỏi này, việc tái sử dụng có thể trở thành gánh nặng.

Dữ liệu thiết kế thông minh là đáp án cho những câu hỏi đó. Dữ liệu này liên kết mọi khối chức năng IP với nguồn gốc, lịch sử kiểm thử, bối cảnh dự án và quá trình sử dụng của những khối này. Các kỹ sư có thêm tự tin. Chuyên viên đánh giá có thể truy nguyên. Và hiệu quả của các tổ chức được cải thiện - giảm việc không cần thiết, rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường và tích lũy kiến thức qua nhiều thế hệ thiết kế.

Ứng dụng AI trong đề xuất các ràng buộc và layout phần cứng

Các ví dụ huấn luyện quyết định sự thông minh của AI. Cấu trúc dữ liệu thiết kế chất lượng kém cho kết quả không chuyên biệt, giá trị thấp. Nhưng khi các thiết kế trước đó được ghi chép lại theo cấu trúc, được gắn thẻ và phân cấp nhất quán, AI có thể đưa ra các đề xuất thực tế, hữu dụng: các khối ràng buộc, đề xuất mặt bằng tầng, chiến lược định tuyến và thậm chí các tối ưu hóa đặc thù quy trình.

Năng lực này biến quá trình tạo layout từ một điểm tắc nghẽn thủ công thành đối thoại cộng tác giữa kỹ sư và AI. Nó cắt giảm các chu kỳ sửa đổi. Nó bảo toàn ý định thiết kế. Và đưa kiến thức chuyên môn tới cho các đội nhóm.

Xác minh và gỡ lỗi dự đoán

Việc xác minh chiếm phần lớn thời gian thiết kế - và khi phát hiện thất bại thì đã muộn. Nhưng nếu kết quả đo kiểm, các tiêu chí phạm vi và những thay đổi thiết kế được liên kết với nhau thông qua dữ liệu có cấu trúc, AI có thể bắt đầu phát hiện được các mẫu hình sai lỗi trước khi chúng biểu hiện đầy đủ.

Nhờ đó, quá trình xác minh không còn là một cổng quyết định đạt/không đạt nữa. Nó trở thành một vòng lặp phản hồi. Đội ngũ kỹ sư nhận được tín hiệu từ sớm. Nguyên nhân gốc rễ có thể được xác định nhanh hơn. Những bất ngờ sau khi lên chip giảm đi đáng kể.

Đánh giá thiết kế nhanh hơn, giàu bối cảnh hơn

Ngày nay, nhiều đánh giá thiết kế được thực hiện bằng bản trình chiếu và ảnh chụp màn hình. Trí nhớ và ý kiến chủ quan, chứ không phải dữ liệu, được sử dụng trong các cuộc thảo luận.

Môi trường thiết kế có cấu trúc thay đổi điều đó. Chuyên viên đánh giá có thể lập tức so sánh các phiên bản, thấy được sự lan truyền của thay đổi qua các tầng phân cấp và kiểm tra tính tuân thủ với các tiêu chuẩn thiết kế. Các giới hạn được xác định trên cơ sở dữ liệu. Có thể truy vết những lần phê duyệt. Chu kỳ đánh giá được rút ngắn, trở nên công bằng và tập trung hơn.

Trí tuệ thiết kế cấp độ doanh nghiệp

Dữ liệu thông minh không chỉ mang lại lợi ích kỹ thuật. Các nhà quản lý sản phẩm muốn biết tỷ lệ tái sử dụng và mức độ rủi ro. Các giám đốc điều hành muốn đối chuẩn hiệu năng giữa các cơ sở. Các nhóm chất lượng muốn truy xuất được nguồn gốc để bảo đảm tuân thủ.

Khi dữ liệu thiết kế được tạo cấu trúc và tập trung, đây không còn là những câu hỏi khó. Chúng trở thành các câu hỏi có đáp án. Bảng quản lý chứa thông tin thực. Có thể tin tưởng vào các chỉ tiêu. Toàn bộ tổ chức hiểu và sử dụng dữ liệu tốt hơn.

Từ tắc nghẽn đến thông thoáng: Tác động con người

Các kỹ sư thường cho rằng công việc hàng ngày đương nhiên có những điểm tắc nghẽn. Chẳng hạn làm sao tìm được đúng tệp đang cần. Hỏi Slack ai là người cuối cùng động chạm đến thiết kế. Xác nhận lại các khối chức năng đã được tái sử dụng. Thực hiện đồng bộ hóa thủ công các thay đổi với các chi nhánh. Đây không phải là những tác vụ sáng tạo. Chúng là những tác vụ vắt kiệt năng lượng.

Dữ liệu thiết kế thông minh loại bỏ phần lớn những cản trở này. Phiên bản được tự động theo dõi lịch sử. Đầu ra và đầu vào của công cụ được liên kết tức thời. Không cần lòng tin để tái sử dụng khối chức năng IP - lòng tin này được tạo nó tạo ra. Chúng ta có được trạng thái “flow”: đội ngũ kỹ sư tập trung vào công việc, vào công cụ và dành thời gian cho đổi mới sáng tạo thay vì đào bới quá khứ.

”Flow” không chỉ nâng cao năng suất. Nó còn cải thiện sự hài lòng. Nó chuyển quy trình công việc từ thụ động sang sáng tạo. Và nó cải thiện trải nghiệm thiết kế kỹ thuật.

Định nghĩa lại quá trình tích hợp: Không chỉ là API

Thông thường, "tích hợp EDA" được hiểu là thêm một menu dropdown hoặc một định dạng kết xuất khác. Nhưng thế hệ nền tảng dữ liệu thiết kế mới - như Keysight SOS - định nghĩa tích hợp là quá trình nhúng trí tuệ.

Các nền tảng này kết nối trực tiếp với các công cụ thiết kế và xác minh hàng đầu, phân tích hệ thống phân cấp dữ liệu, danh sách mạng và dữ liệu chỉ mục bằng cách phương pháp không có trong các hệ thống phần mềm; và đồng bộ theo thời gian thực các thay đổi giữa các đội nhóm, các dự án và quy trình công việc.

Loại hình tích hợp này không nhìn thấy được. Các kỹ sư không đăng nhập vào. Mà họ làm việc bên trong nó. Khi tích hợp vận hành theo cách này, dữ liệu không còn là thành phần bổ sung sau khi công việc hoàn thành - mà trở thành một bộ phận của cả quá trình.

Đầu vào thông minh hơn, AI thông minh hơn

AI không thay thế đội ngũ kỹ sư. AI tăng cường năng lực của họ. Nhưng chỉ khi có dữ liệu đầu vào tốt. Trong ngành thiết kế chip, thông tin đầu vào đó không chỉ là những gigabyte dữ liệu - đó còn là thông tin bối cảnh, lịch sử và cấu trúc.

Dữ liệu có cấu trúc cho phép AI học hỏi từ các mẫu hình đã được xác nhận, đề xuất các bản chỉnh sửa với nhận thức về sự phụ thuộc và ràng buộc, đồng thời cung cấp thông tin cụ thể, có thể biến thành hành động.

Nếu không có dữ liệu có cấu trúc, AI không thể chuyên biệt. Có dữ liệu cấu trúc, AI mang tính chuyển đổi.

Hoạt động thiết kế trong tương lai sẽ không hoàn toàn tự động. Công việc này sẽ được tăng cường. Nền tảng của sự tăng cường thông minh đó là dữ liệu thông minh.

Ông Roberto Piacentini Filho, Giám đốc Tiếp thị toàn cầu - bộ phận Phần mềm kỹ thuật thiết kế, Keysight Technologies

Ép buộc hay thiết kế chuyên biệt? Vì sao cần có công cụ phù hợp

Nhiều doanh nghiệp công ty bán dẫn vẫn đang nỗ lực trang bị thêm các công cụ phát triển phần mềm đa năng cho quy trình thiết kế bán dẫn. Các hệ thống kiểm soát phiên bản truyền thống như Git hoặc các hệ thống kiểm soát phiên bản đa năng khác phục vụ tốt cho mã lập trình, nhưng gặp khó khăn khi sử dụng cho các hệ thống phân cấp, quy mô và độ phức tạp của dữ liệu chỉ mục trong thiết kế chip. AI làm cho sự chênh lệch này trở nên nghiêm trọng hơn. Kết quả thu được khi áp dụng các mô hình được huấn luyện bằng dữ liệu được thiết kế phần mềm thiết kế silicone thường kém tin cậy hoặc sai lệch.

Ép buộc sử dụng một công cụ phát triển vào một luồng thiết kế tạo thêm vấn đề thay vì giải quyết. Hệ thống phân cấp bị phẳng hóa. Các quan hệ phụ thuộc bị bỏ bê không theo dõi. Không giám sát được việc tái sử dụng các khối chức năng IP. Thay vì trực tiếp sử dụng, các kỹ sư phải xoay sở tìm cách sử dụng công cụ.

Ngược lại, các nền tảng quản lý dữ liệu thiết kế chuyên biệt được tối ưu hóa cho thực tế phát triển ngành bán dẫn. Các nền tảng này hiểu thế nào là thiết kế lấy khối chức năng IP làm trung tâm. Chúng tôn trọng hệ thống phân cấp. Chúng theo dõi quan hệ giữa các dự án và các giai đoạn thiết kế. Quan trọng hơn cả, chúng đưa ra loại dữ liệu có cấu trúc, được xác minh và gắn ngữ cảnh cần thiết để AI vận hành một cách đáng tin cậy.

Khi chuyển từ công cụ ép buộc sang giải pháp chuyên biệt, chắc chắn bạn sẽ nhận được nhiều lợi ích. Không chỉ giảm cản trở và rủi ro - bạn còn khai mở giá trị mới. AI vận hành chính xác hơn, phù hợp hơn và đáng tin cậy hơn. Chu kỳ thiết kế được rút ngắn. Quá trình cộng tác được cải thiện. Thay vì giải quyết khó khăn, tổ chức của bạn có thể tập trung mở rộng quy mô.

Keysight SOS với năng lực thiết kế trực quan

Sự sẵn sàng mang tính chiến lược: Tinh gọn để phát triển

Dễ nghĩ rằng cấu trúc dữ liệu chỉ là một dự án “dọn vệ sinh” - rất quan trọng, nhưng vô hình. Nhưng trên thực tế, dữ liệu thiết kế có cấu trúc là một khác biệt mang tính chiến lược.

Dữ liệu này cho phép ra sản phẩm nhanh hơn, giảm số lần làm lại, bố trí nhân sự thông minh hơn, cộng tác tốt hơn và cuối cùng là các sản phẩm sáng tạo hơn. Dữ liệu này mang lại cho lãnh đạo khả năng hiển thị giám sát. Dữ liệu này mang lại cho đội ngũ kỹ thuật sự tự tin. Đồng thời, dữ liệu này mang lại cho AI ý nghĩa, điều mà nó thực sự cần.

Trong thời đại ứng dụng AI để tăng cường cho EDA, mô hình nhanh nhất hoặc cụm máy tính lớn nhất không còn là yếu tố quyết định thành công. Mà nền tảng thông minh mới chính là điều làm nên thành công.

Nền tảng đó là dữ liệu thiết kế, có cấu trúc, có thể tìm kiếm, an toàn và sẵn sàng cho tương lai.

Nếu môi trường thiết kế của bạn vẫn còn phân mảnh, đã đến lúc phải thay đổi. Cấu trúc không chỉ để kiểm soát - nó còn mở khóa cho AI, tái sử dụng, tốc độ và quy mô. Hãy ngừng bắt các công cụ của ngày hôm qua giải quyết những thách thức của ngày hôm nay.

Theo tạp chí Điện tử và Ứng dụng