Siemens-NVIDIA ยกระดับ AI ออกแบบเซมิคอนดักเตอร์ และ PCB
Siemens และ NVIDIA ขยายความร่วมมือในการนำระบบ Agentic AI เข้ามาใช้ในขั้นตอน EDA สำหรับงานออกแบบ Semiconductor และ PCB ตัวระบบสามารถตรวจสอบความถูกต้องของการทำงานได้ด้วยตนเอง ช่วยลดเวลาดำเนินการในการทำ Library Characterization ลงมากกว่า 10 เท่า สร้างประโยชน์โดยตรงต่อผู้ผลิต Semiconductor, PCB และชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์ขั้นสูงที่ต้องการเร่งเวลาในการออกสู่ตลาด และลดเวลาการตรวจสอบระบบ
Table of Contents
- การผสานเทคโนโลยีเร่งความเร็ว AI จาก NVIDIA เข้ากับระบบ EDA
- ยกระดับการวิเคราะห์วงจรรวม Solido และลดต้นทุนการประมวลผล
- แก้ปัญหาวิกฤตความซับซ้อนในขั้นตอน Digital Verification
ความซับซ้อนของการออกแบบชิปประมวลผลและแผงวงจรพิมพ์ (PCB) ที่พุ่งสูงขึ้นอย่างต่อเนื่องในยุค AI กำลังสร้างแรงกดดันมหาศาลต่อวิศวกรทั้งในแง่ระยะเวลาการพัฒนาและต้นทุนการประมวลผล ข่าวประชาสัมพันธ์จาก Siemens ระบุว่า บริษัทได้ประกาศขยายความร่วมมือเชิงกลยุทธ์กับ NVIDIA เพื่อเปิดตัว Workflow ปัญญาประดิษฐ์แบบอัตโนมัติที่สามารถตรวจสอบตัวเองได้ (Self-Verifying Agentic AI) สำหรับซอฟต์แวร์ Electronic Design Automation (EDA) ช่วยยกระดับความแม่นยำและความน่าเชื่อถือในกระบวนการออกแบบวิศวกรรมขั้นสูง
การอัปเดตครั้งนี้เป็นการต่อยอดระบบ Fuse EDA AI Agent ของ Siemens โดยประสานพลังเข้ากับเทคโนโลยีประมวลผลและโมเดล AI ของ NVIDIA เพื่อช่วยให้ Agentic AI ที่ต้องทำงานกับวิศวกรรมยาวนาน สามารถวิเคราะห์ วางแผน และตรวจสอบการตัดสินใจเทียบกับ Engine ด้าน EDA ที่อ้างอิงหลักฟิสิกส์ได้อย่างต่อเนื่อง นอกจากนี้ Fuse EDA AI Agent ยังถูกผนวกรวมเข้ากับแพลตฟอร์ม Intelligence Center X ของ Siemens เพื่อรองรับการสร้างและบริหารจัดการ AI Agent ในระดับองค์กรที่ครอบคลุมตั้งแต่การออกแบบ การผลิต ไปจนถึงห่วงโซ่อุปทาน
“การขยายความร่วมมือกับ NVIDIA ช่วยยกระดับเทคโนโลยี AI สำหรับอุตสาหกรรมเฉพาะทางและเครื่องมือ EDA เพื่อสร้าง Workflow ด้าน AI ที่เชื่อถือได้” Amit Gupta รองประธานอาวุโสและประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายกลยุทธ์ AI จาก Siemens EDA กล่าว “การเปิดให้ AI Agent ทำงานและตรวจสอบตัวเองกับเครื่องมือทางวิศวกรรมที่ผ่านการพิสูจน์แล้ว จะช่วยให้ลูกค้าเร่งการพัฒนา ยกระดับคุณภาพการออกแบบ และเพิ่มความมั่นใจในผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำ”
ด้าน Timothy Costa รองประธานและผู้จัดการทั่วไปฝ่าย Computational Engineering จาก NVIDIA เสริมว่า “การออกแบบเซมิคอนดักเตอร์และ PCB ถือเป็นหนึ่งในความท้าทายทางวิศวกรรมที่ซับซ้อนที่สุดในโลก Siemens ได้รวมซอฟต์แวร์ EDA เข้ากับการประมวลผลเร่งความเร็ว AI และโมเดลเปิด Nemotron เพื่อสร้าง Workflow แบบ Self-Verifying ที่เพิ่มคุณภาพ เร่งผลลัพธ์ และสร้างความมั่นใจให้ทีมวิศวกรในทุกขั้นตอน”
การผสานเทคโนโลยีเร่งความเร็ว AI จาก NVIDIA เข้ากับระบบ EDA
ระบบใหม่นี้ผสานเทคโนโลยีหลักของ NVIDIA หลายรายการ ได้แก่ NVIDIA NeMo Gym สำหรับฝึกฝน Agent ในสภาพแวดล้อมเฉพาะทาง NVIDIA OpenShell เพื่อความปลอดภัยระดับองค์กรและการควบคุมสิทธิ์การใช้งาน โมเดลภาษา Nemotron และ Switchyard เพื่อเร่งการวิเคราะห์การแลกเปลี่ยนทางวิศวกรรม (Engineering Trade-Offs) รวมถึงโครงสร้างพื้นฐาน NVIDIA Accelerated Computing และ Library สำหรับ CUDA-X ที่เร่งการประมวลผลทั้งฝั่ง AI และ EDA Engine ให้ได้ผลลัพธ์ระดับ Signoff-Quality ภายในเวลาไม่กี่ชั่วโมง
ยกระดับการวิเคราะห์วงจรรวม Solido และลดต้นทุนการประมวลผล
อ้างอิงข้อมูลจากบริษัท Siemens โซลูชันดังกล่าวนำมาประยุกต์ใช้กับเครื่องมือ Solido Characterization Suite ซึ่งสามารถทำระบบวัดและวิเคราะห์ Library อัตโนมัติ ลดระยะเวลาดำเนินการลงได้มากกว่า 10 เท่า และลดต้นทุนการใช้ Token ลง 5 ถึง 10 เท่า นอกจากนี้ยังมี Solido Layout Analyzer สำหรับวิเคราะห์ผลกระทบทางไฟฟ้าหลังการวางผัง (Post-Layout) ซึ่งรองรับการป้อนคำสั่งด้วยภาษาธรรมชาติ
“สำหรับทีมออกแบบหน่วยความจำ Non-Volatile ของ STMicroelectronics การเชื่อมโยงโครงสร้าง Layout เข้ากับพฤติกรรมทางไฟฟ้าเป็นเรื่องสำคัญมาก Solido Layout Analyzer ช่วยนำการวิเคราะห์นี้มาไว้ในช่วงต้นของกระบวนการ ทำให้เพิ่มความมั่นใจและลดเวลาแก้ปัญหาบล็อกออกแบบที่ซับซ้อนลงได้หลายสัปดาห์” Gianbattista Lo Giudice ผู้จัดการฝ่ายออกแบบหน่วยความจำ Non-Volatile จาก STMicroelectronics กล่าว
แก้ปัญหาวิกฤตความซับซ้อนในขั้นตอน Digital Verification
สำหรับการตรวจสอบความถูกต้องแบบดิจิทัล (Digital Verification) ซึ่งกินเวลาสูงถึง 70% ของกระบวนการออกแบบทั้งหมด Siemens ได้นำโมเดล Nemotron 3 Ultra ของ NVIDIA เข้ามาเสริมใน Questa One Agentic Toolkit เพื่อวิเคราะห์และประเมินทางเลือกบนสถานการณ์ทดสอบนับพันล้านรูปแบบ
“ความซับซ้อนของชิป AI, Chiplet และ 3D IC ในปัจจุบันได้ก้าวล้ำนำหน้าวิธีการตรวจสอบแบบดั้งเดิมไปแล้ว” Abhi Kolpekwar รองประธานอาวุโสและผู้จัดการทั่วไปฝ่าย Digital Verification Technologies จาก Siemens EDA กล่าว “Agentic AI คือแนวทางที่สามารถขยายขนาดเพื่อรองรับความซับซ้อนนี้ โดย Agent สามารถประสานงานข้ามโดเมนและส่งมอบผลลัพธ์คุณภาพสูงในกรอบเวลาที่เป็นไปไม่ได้เมื่อสองปีที่แล้ว”
ที่มา:
Siemens