Alors que la pénurie des composants électroniques fait rage partout dans le monde, cela n’empêche pas certains grands groupes technologiques d’innover et d’explorer de nouveaux modes de conception. C’est le cas de Samsung qui a annoncé avoir intégré le module d’intelligence artificielle DSO.ai pour accélérer le processus de conception de ses processeurs Exynos. Selon de nombreux experts, l’IA est un outil idéal pour la conception de puces toujours plus performantes.
Du Design Space Exploration au Design Space Optimization
La conception de puces électroniques est un travail d’optimisation minutieux puisque chaque millimètre de puce comporte des millions de transistors ainsi que de complexes connexions entre les composants. Traditionnellement, les techniques employées par les experts en conception de puces peuvent mettre plusieurs mois à aboutir. L’approche traditionnelle employée par les ingénieurs repose sur l’exploration de l’espace de conception (DSE pour Design Space Exploration) , qui les oblige à balayer manuellement de très grands espaces et champs de possibilités pour concevoir des puces efficaces.
L’approche plus récente de l’optimisation de l’espace de conception (DSO pour Design Space Optimization) exploitée par la société Synopsys consiste à exploiter l’apprentissage par renforcement pour rechercher automatiquement des espaces de conception, et ainsi, trouver des solutions optimales.
Nombreux sont les experts qui estiment que l’utilisation de l’intelligence artificielle et plus précisément celle de l’apprentissage par renforcement est un outil intéressant si ce n’est le bon outil pour accélérer le processus de conception des puces, mais également pour proposer de nouveaux designs pour des puces qui peuvent être de plus en plus petites comme l’atteste l’annonce d’IBM sur ses futures puces gravées sur 2nm.
Samsung accueille l’IA dans ses chaines de production avec l’outil DSO.ai
Samsung annonce avoir déjà intégré le module d’IA DSO.ai de Synopsys au logiciel spécialisé qui les aide à concevoir les processeurs Exynos. À noter que l’utilisation de l’IA reste quelque chose de relativement coûteux, mais permettrait d’obtenir en quelques semaines des résultats comparables à ceux obtenus en plusieurs mois de recherche par des équipes d’ingénieurs.
La multinationale coréenne n’a pas précisé si les puces conçues par l’IA sont déjà entrées en production. D’autres sociétés s’intéressent à l’apprentissage par renforcement pour accélérer la conception de semi-conductions, c’est le cas d’IBM, mais également de Nvidia. Google a également travaillé sur le développement d’une IA relativement similaire dernièrement, la firme de Mountain View précise :
“Notre IA génère automatiquement des plans de puce qui sont supérieurs ou comparables à ceux produits par les humains dans toutes les mesures clés, y compris en matière de consommation d’énergie, de performances et au niveau de la surface de la puce.”
