Исследователи Китайской государственной лаборатории по разработке процессоров и Исследовательского центра интеллектуального программного обеспечения сообщили о создании ИИ-платформы для автоматизированной разработки микросхем. Проект с открытым исходным кодом QiMeng использует большие языковые модели (LLM) для «полностью автоматизированного проектирования аппаратного и программного обеспечения», а также может применяться для проектирования «целых CPU».

Источник изображений: Китайская академия наук

По словам разработчиков, чипы, разработанные QiMeng, соответствуют производительности и эффективности тех микросхем, которые были созданы экспертами-людьми. На базе QiMeng исследователи в качестве примера уже спроектировали два процессора: QiMeng-CPU-v1, сопоставимый по возможностям с Intel 486; и QiMeng-CPU-v2, который, как утверждается, может конкурировать с чипами на Arm Cortex-A53. Стоит отметить, что разница между этими продуктами составляет 26 лет. Чип Intel 486 был представлен в 1986 году, а Arm Cortex-A53 — в 2012-м.

QiMeng состоит из трёх взаимосвязанных слоёв: в основе лежит доменно-специфическая модель большого процессорного чипа; в середине — агент проектирования аппаратного и программного обеспечения; верхним слоем выступают различные приложения для проектирования процессорных чипов. Все три слоя работают в тандеме, обеспечивая такие функции, как автоматизированное front-end-проектирование микросхем, генерация языка описания оборудования, оптимизация конфигурации операционной системы и проектирование цепочки инструментов компилятора. По словам разработчиков платформы, QiMeng может за несколько дней сделать то, на что у команд, состоящих из людей-инженеров, уйдут недели работы.

В опубликованной статье, описывающей особенности платформы QiMeng, её разработчики также освещают проблемы, с которыми приходится сталкиваться при текущем проектировании чипов, включая «ограниченную технологию изготовления, ограниченные ресурсы и разнообразную экосистему». QiMeng же стремится автоматизировать весь процесс проектирования и проверки чипов. По словам разработчиков, цель заключалась в повышении эффективности, снижении затрат и сокращении циклов разработки по сравнению с ручными методами проектирования микросхем, а также в содействии быстрой настройке архитектур микросхем и программных стеков, специфичных для конкретной области.

Как пишет Tom’s Hardware, крупные западные технологические компании, занимающиеся проектированием микросхем, такие как Cadence и Synopsys, тоже активно внедряют ИИ в процессы создания чипов. Например, Cadence использует несколько ИИ-платформ для ключевых этапов проектирования и проверки. В свою очередь, ИИ-платформа DSO.ai от Synopsys, по последним подсчётам, помогла с разработкой более 200 проектов микросхем.

Анонс платформы QiMeng произошёл на фоне давления властей США на ведущих поставщиков программного обеспечения для автоматизации проектирования электроники (EDA), чтобы те прекратили продажу инструментов для проектирования микросхем в Китай, что ещё больше усложнило задачу Пекина по укреплению своей полупроводниковой промышленности. Разработчики QiMeng отмечают, что Китай должен отреагировать, поскольку технология проектирования чипов является «стратегически важной отраслью». Издание South China Morning Post со ссылкой на данные последнего анализа Morgan Stanley сообщает, что на долю Cadence Design Systems, Synopsys и Siemens EDA в прошлом году пришлось в общей сложности 82 % выручки на китайском рынке EDA.

Администрация Дональда Трампа (Donald Trump) потребовала от американских компаний, разрабатывающих программное обеспечение для проектирования полупроводников, прекратить поставки в Китай. Под ограничения попали крупнейшие разработчики, работающие по модели EDA (Electronic Design Automation) — Cadence, Synopsys и Siemens EDA.

Источник изображения: AI

Как сообщает Financial Times, это решение направлено на то, чтобы затруднить развитие китайской микроэлектроники и создание передовых ИИ-чипов. Бюро промышленности и безопасности (BIS) при министерстве торговли США уведомило компании о запрете письменно, правда, пока неясно, кто из участников EDA получил директиву. По крайней мере, глава компании Synopsys Сассин Гази (Sassine Ghazi) заявил, что пока не получил официального уведомления от BIS.

Представитель Минторга США подтвердил, что ведомство «пересматривает экспорт технологий стратегического значения в Китай» и в некоторых случаях приостанавливает действующие лицензии. Решение принято на фоне переговоров двух стран о торговой сделке после временного перемирия по тарифам. Однако эксперты отмечают, что новые ограничения подрывают хрупкие договорённости, достигнутые в Женеве. Кристофер Джонсон (Christopher Johnson), экс-аналитик ЦРУ по Китаю, считает, что обе стороны стремятся сохранить рычаги давления, что увеличивает риск срыва перемирия.

Отмечается, что EDA-софт составляет относительно небольшую долю в индустрии чипов, но он играет ключевую роль в проектировании новых поколений микросхем. Только три американские компании Synopsys, Cadence и Siemens EDA контролируют около 80 % китайского рынка EDA. В 2024 финансовом году Synopsys заработал на Китае почти $1 млрд, а Cadence — $550 млн. После новостей о требовании властей США прекратить поставки в Китай ПО акции Synopsys упали на 9,6 %, Cadence на 10,7 %.

Ранее администрация Байдена уже ограничивала поставки ПО для чипов в КНР, но компании продолжали продавать продукты, соответствующие экспортным нормам. Также во время первого президентского срока Трампа Huawei был запрещён доступ к американским EDA-инструментам. Однако сейчас эта компания активно развивает собственные ИИ-чипы серии Ascend, конкурирующие с чипами Nvidia.

Китай в целом развивает собственные аналоги. Так, местные компании Empyrean Technology, Primarius и Semitronix активно наращивают долю этого рынка, а глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил, что экспортные ограничения не смогли остановить развитие китайской экосистемы ИИ.

Признанный лидер в сфере ИИ, компания OpenAI, прикладывает серьёзные усилия по снижению зависимости от ускорителей ИИ производства Nvidia. В ближайшие несколько месяцев OpenAI планирует завершить разработку собственного чипа и начать его производство на фабриках TSMC с использованием самых передовых техпроцессов.

Источник изображения: Samsung

По мнению аналитиков, «OpenAI находится на пути к достижению своей амбициозной цели массового производства на мощностях TSMC в 2026 году». Наиболее ответственным этапом на пути от дизайна к выпуску готовых чипов является Tape-out («тейпаут») — процесс переноса цифрового проекта чипа на фотошаблон для последующего производства. Обычно этот этап обходится в несколько десятков миллионов долларов, а до выпуска первого чипа проходит до шести месяцев. В случае сбоя требуется диагностировать проблему и повторить процесс.

OpenAI рассматривает свой будущий ускоритель ИИ как стратегический инструмент для укрепления переговорных позиций с другими поставщиками чипов. Если первоначальный выпуск пройдёт удачно, OpenAI уже в этом году представит альтернативу чипам Nvidia, которые сейчас занимают более80 % рынка ИИ-ускорителей.

В случае успеха первого чипа инженеры OpenAI планируют разрабатывать все более продвинутые процессоры с более широкими возможностями с каждой новой итерацией. Компания уже стала участником инфраструктурной программы Stargate стоимостью $500 млрд, объявленной президентом США Дональдом Трампом (Donald Trump) в прошлом месяце.

Чип разрабатывается внутренней командой OpenAI во главе с Ричардом Хо (Richard Ho) в сотрудничестве с Broadcom. Хо более года назад перешёл в OpenAI из Google, где руководил программой по созданию специализированных чипов ИИ. Хотя команда Хо за последние месяцы выросла до 40 сотрудников, это количество по прежнему на порядок меньше, чем в масштабных проектах таких технологических гигантов, как Google или Amazon.

Аналитики полагают, что на первом этапе новый ускоритель ИИ от OpenAI будет играть ограниченную роль в инфраструктуре компании. Чтобы создать столь же всеобъемлющую программу по проектированию чипов ИИ, как у Google или Amazon, OpenAI придётся нанять сотни инженеров.

Согласно отраслевым источникам, новый дизайн чипа для амбициозной масштабной программы может обойтись в $500 млн. Эти расходы могут удвоиться, если учитывать необходимость создания программного обеспечения и периферийных устройств. Для сравнения: в 2025 году Meta✴ планирует потратить $60 млрд на ИИ-инфраструктуру, а годовые инвестиции Microsoft в этом направлении составят $80 млрд.

Современные высокопроизводительные вычислительные компоненты сложно представить без сложной пространственной компоновки, которая позволяет сохранять действие так называемого закона Мура в условиях приближения кремниевой литографии к физическим пределам своих возможностей. TSMC представила инструментарий 3Dblox 2.0, который упростит проектирование подобных передовых компонентов.

Источник изображения: TSMC

Первая версия открытого стандарта для проектирования элементов со сложной пространственной компоновкой была представлена TSMC ещё в октябре прошлого года, и теперь она подверглась доработке и усовершенствованиям. В новой версии 3Dblox появилась функция повторного использования чиплетов и возможность предварительной оценки уровня энергопотребления и тепловыделения проектируемого чипа. Всё это должно повысить эффективность проектирования чипов со сложной пространственной компоновкой.

Поставщики профильного программного обеспечения поддержали инициативу, в результате в состав Комитета 3Dblox вошли представители Ansys, Cadence, Siemens и Synopsys. Их участие гарантирует взаимную совместимость предлагаемых средств автоматизированной разработки компонентов с решениями TSMC.

Более широкое объединение 3DFabric Alliance сейчас насчитывает 21 компанию-участницу. Сотрудничество членов альянса сосредоточено на трёх ключевых направлениях. Во-первых, обсуждаются и внедряются передовые методы интеграции микросхем памяти вроде тех же HBM3. Во-вторых, ведутся разработки в сфере совершенствования методов работы с подложками. В-третьих, члены альянса взаимодействуют друг с другом в области методов тестирования готовой продукции. В идеале, TSMC и партнёры стремятся добиться повышения производительности линий для тестирования чипов в десять раз.

Словацкий разработчик так называемых универсальных процессоров Prodigy для HPC, компания Tachyum, сообщила, что ей удалось увеличить расчётное количество ядер своего будущего чипа на 50 % — с 128 до 192 штук. Помогло в этом применение новых средств автоматизированного проектирования (EDA).

Источник изображений: Tachyum

Как пишет портал ComputerBase, о разработке чипов Prodigy известно ещё с 2020 года. Эти суперпроцессоры объединяют возможности CPU, GPU и TPU. Они предназначены для решения ресурсоёмких задач в сфере облачных и высокопроизводительных вычислений (HPC), ИИ-систем, машинного обучения и пр.

В Tachyum отмечают, что помимо увеличения количества ядер ей удалось увеличить с 64 до 96 количество блоков SerDes, которые используются в высокоскоростной связи, для преобразования данных между последовательным и параллельным интерфейсами в обоих направлениях. При этом площадь кристалла Prodigy выросла незначительно и теперь составляет 600 мм² вместо прежних 500 мм² (прибавка 20 %). Теоретически возможно добавление дополнительных ядер с попутным увеличением площади до 858 мм², но в таком случае возникнут ограничения в пропускной способности памяти.

Прежняя версия кристалла уже обладала 16-канальным интерфейсом DDR5-7200 и поддерживала работу с 32 модулями DIMM. В новой версии реализована поддержка DDR5-6400, а общий размер кеш-памяти L2 и L3 был увеличен с 128 до 192 Мбайт.

Даже при наличии только 128 ядер процессор Prodigy в тестовых симуляциях показывает неоспоримое превосходство над всеми передовыми решениями конкурентов, утверждает словацкая компания. При наличии у процессора 192 ядер разница значительно увеличится.

Однако, несмотря на все улучшения, Prodigy пока существует только на бумаге. Компания рассчитывает на проведение демонстрации работы первых процессоров в этом году.