Forbes đưa tin rằng việc này không chỉ giúp giảm chi phí thiết kế mà còn cải thiện năng suất và hiệu suất của chip, đồng thời giảm thời gian đưa sản phẩm ra thị trường.
Theo đó, các công ty như Synopsys, Cadence Design Systems cùng nhiều nhà thiết kế chip hàng đầu đang tích hợp mô hình AI tạo sinh để đẩy nhanh tiến trình thiết kế chip tiên tiến.
Siddharth Garg, Phó giáo sư kỹ thuật điện và máy tính tại Đại học New York, chia sẻ rằng họ đang sử dụng hệ thống AI phát triển từ ChatGPT để tăng tốc độ thiết kế phần cứng phức tạp nhất trong quy trình làm chip, với mục tiêu rút ngắn thời gian từ nửa năm xuống còn dưới một tháng.
Nhu cầu gia tăng quá trình thiết kế chip tiên tiến là kết quả của sự khan hiếm nguồn cung chip AI và sự đến giới hạn của định luật Moore. Định luật Moore dự đoán rằng số lượng bóng bán dẫn trên mỗi chip sẽ tăng gấp đôi mỗi 18 tháng đến hai năm. Tuy nhiên, với kích thước bóng bán dẫn giảm đến mức nanomet, việc đạt được sự gia tăng này đang trở nên khó khăn và làm tăng giá thành chip.
Để hỗ trợ nghiên cứu, Nvidia đã phát triển ChipNemo, hệ thống AI tùy chỉnh có khả năng trả lời các câu hỏi về kiến trúc GPU và ngôn ngữ thiết kế chip.
Công ty này đào tạo hệ thống của mình dựa trên mô hình Llama 2 của Meta. Bryan Catanzaro, Phó chủ tịch Nvidia, cho biết AI đã góp phần quan trọng trong việc đẩy nhanh tiến trình thiết kế chip, đặc biệt là trong việc đào tạo các kỹ sư trẻ.
Google Deepmind của Alphabet cũng đã xây dựng hệ thống AI riêng để cải thiện tổng hợp logic và mô tả thiết kế bảng mạch. Tuy nhiên, các chuyên gia cũng lưu ý rằng AI không thể thay thế hoàn toàn công việc của kỹ sư, và việc đánh giá tính chính xác của dữ liệu AI vẫn là một thách thức.
Krishnamoorthy của Synopsys ước tính rằng có thể mất khoảng 5 năm nữa trước khi AI có thể tự động toàn bộ quá trình tạo chip, với "ảo giác AI" hiện vẫn là thách thức lớn nhất.
Big Tech (Nguồn: TH&PL)