收购Ansys后首次，新思科技推出AI芯片设计工具

新思科技(Synopsys)推出了全新软件工具，以应对日益复杂的人工智能芯片设计工作，这也是该公司斥资350亿美元收购工程软件公司Ansys后推出的首批新产品。

新思科技在硅谷的一场会议上发布了这些新工具。几十年来，该公司一直是主要的软件供应商之一，其软件被用于规划如何排列构成芯片的数百亿个晶体管。这些芯片来自AMD和英伟达等公司，后者去年对新思科技投资了20亿美元。

然而，AMD和英伟达的旗舰产品如今已不再是单一芯片，而是将许多更小的“芯粒(chiplet)”以日益复杂的方式堆叠并封装在一起。

这一趋势促成了对Ansys的收购案，因为芯片设计师现在必须应对过去属于机械工程师领域的问题。例如，芯粒产生的热量是否会导致其发生翘曲或膨胀，进而使其破裂并与相邻芯粒分离，最终毁掉一块价值数万美元的复杂芯片。

新思科技首席执行官Sassine Ghazi表示，新工具旨在将这些工程分析功能嵌入到英特尔等公司的芯片设计师目前已经在使用的软件工具中。

“通常情况下，工程师们会各自为营地针对每个步骤进行设计，”Ghazi说，“这样做的最终结果是产品成本变得更加高昂，而且无法发挥出最大潜力。我们将这些工具前置到设计阶段，这样就能实现更高的性能、更低的功耗，并切实降低成本。”

IBM和Synopsys利用热建模技术，迈向1.4nm

得益于与Synopsys共同开发并获得美国军事研究机构DARPA支持的新型热建模技术，IBM正瞄准1.4nm工艺节点。两家公司告诉EE Times，随着2nm节点产能爬坡，他们将与芯片制造合作伙伴分享该技术。台积电(TSMC)和三星(Samsung)等其他芯片制造商已于去年开始2nm制造。

IBM此举紧随其2021年率先宣布推出全球首款2nm芯片之后。尽管IBM几十年前就退出了商业芯片制造领域，但凭借包括制造和先进封装在内的技术栈，它仍然是行业的主要参与者。

作为其最新努力的一部分，IBM Research与Ansys（现为Synopsys的一部分）合作，在美国国防部高级研究计划局(DARPA)支持的一个项目中开发了一种新的机器学习(ML)工具。IBM在DARPA的Thermonat项目（纳米级晶体管热设计，Thermal Design of Nanoscale Transistors）下宣布了这一成果。IBM对芯片的热行为进行了原子级建模。

随着晶体管节点缩小，热量成为一个更大的问题。人工智能(AI)正在推动芯片功率密度增加并产生更多热量。IBM表示，它利用其存储的半导体数据训练了该ML软件，实现了1摄氏度以内的预测精度，且速度比次优的模拟工具快数万倍。

“我们预计采用该技术的芯片将在这个2nm节点技术周期内出现，”IBM Research的EDA首席架构师Russ Robison告诉EE Times。“这将是1.4nm及以下节点性能的直接要求。数据中心和高性能应用(AI)是首个应用领域，但手机也将紧随其后。”

IBM Research的子系统冷却与集成专家Timothy Chainer表示，能够准确模拟芯片中热源的能力，为设计新芯片冷却系统的工程师提供了强大的工具。“在设计芯片布局时，他们可以生成具有热感知的布局，”他说。

DARPA需要该模型在1%的精度范围内预测热特性。该美国机构正在寻找比当前最先进技术（即构建新设备的物理模型以收集热数据）快100倍的解决方案。Robison及其同事能够以与实验数据相差1摄氏度以内的精度进行建模，而且速度比当前方法快50000倍。

“Thermonat团队突破了芯片级热预测的极限，”DARPA的Thermonat项目经理Yogendra Joshi在新闻稿中表示。“通过将基础物理学与可用于设计的工具相结合，他们创造了能够加速国家安全应用和更广泛半导体行业创新的能力。”

芯片制造商需要在投入数年时间和数亿美元进行制造之前，能够预测热致失效的工具。然而，DARPA在新闻稿中表示，现有的商业建模工具无法完全捕捉纳米级热流，而新兴的原子级方法虽然准确，但往往需要数周或数月才能运行，这使得它们在实际设计周期中不切实际。

Robison补充说，对于当今的半导体而言，热优化设计与非热优化设计之间的性能差异在5%到15%之间。他指出，从开发方面来看，该技术需要考虑整个“客户端”应用的热性能，包括电路设计和用例。从设计/使用方面来看，热行为是潜在性能/裕量的主要限制因素，拥有更好的热反馈是一种改进，Robison说。

IBM正利用该方法论来考量整体3D-IC芯片用例。

“由于速度和能力优势，我们可以用同样的方式对整个3D-IC实例进行建模，只是运行时间稍长一点，”Robison说。“当前的热学知识正被纳入IBM的芯粒(chiplet)和先进封装技术以及组装设计套件(ADK)中。”