このEDA米国株は過去最高値を更新、AIが半導体を「フィードバック」するロジックは確立されたのか？

NVIDIA はチップ製造を AI コンピューティングの「理想的なアプリケーション」と呼んでおり、AMD はチップの設計、テスト、検証の段階で AI を適用し始めており、Rapidus も AI を導入する予定です。

GPUをはじめとするチップは「AIブーム」の中核となり、AI技術の開発方向を左右し、継続的にバージョンアップを推進しています。同時に、AIの開発もチップ製造にフィードバックされ始めています。

現地時間木曜日、 シノプシスの米国株は上昇して始まった後、8.65% 上昇し、過去最高値を記録しました。

同社は水曜の米国株式市場終了後に第 2 四半期決算と第 3 四半期予想を発表したが、どちらもアナリストの予想を上回った。同社は

の事業成長は人工知能と自動化によるものだと考えた-同社は 4 月に発売しました 業界初のフルスタック AI 駆動 EDA ソリューション Synopsys.ai は、高度なデジタルおよびアナログ チップの設計、検証、テスト、製造をカバーします。

今週、業界の多くの企業がチップ製造における AI の応用について言及したことは注目に値します。

NVIDIA 創設者兼 CEO のジェンスン フアン氏は最近、チップ製造における NVIDIA のアクセラレーテッド コンピューティングと AI ソリューションの可能性を強調し、

チップ製造はアクセラレーテッド コンピューティングと AI コンピューティング の「理想的なアプリケーション」であると考えています。 同じく半導体大手である AMD の最高技術責任者である

Mark Papermaster 氏は、

AMD が半導体の設計、テスト、検証の段階で AI を適用し始めており、生成手法をより広範に使用する計画であることも明らかにしました。将来のチップ設計分野、AI。同時に、AMD はすでに GitHub Copilot (GitHub と OpenAI によって開発) を実験しており、この AI アシスタントをより適切に導入する方法を研究しています。

日本の半導体企業ラピダスの小池淳儀社長は、

人工知能と自動化技術を導入し、約500人の技術者による量産プロセスを確立すると述べた。同社はすでに人材、設備、技術を整えており、2027年に量産を開始する予定だ。

高度なチップ製造では、1,000 以上のステップを経験する必要があります。各段階では複雑な計算が必要であり、各ステップはほぼ完璧である必要がありました。半導体のダウンサイクルにおいても、チップ企業は一般に自社の研究開発プログラムへの投資を継続することを好みます。

これにより、AI に「使用場所」が与えられます。

AI はチップ設計に優れており、最適なソリューションが見つかるまで無限の反復が可能です。さらに、AI は反復しながら学習し、どのモードで最適な設計を作成できるかを学習するため、実際にチップ設計の最適化レイアウトの速度が向上し、パフォーマンスの向上と消費電力の削減が実現します。

検証とテストのプロセスにおいて、AI はテスト範囲を最大化し、時間を節約することもできます。

AI がチップの研究開発エンジニアの「仕事」を奪うかどうかについては? AMD の最高技術責任者である Papermaster 氏の答えは「ノー」で、AI はチップ設計者に取って代わることはなく、AI は補助ツールとして機能し、設計を加速する大きな可能性を秘めていると信じています。

出典: Science and Technology Innovation Board Daily

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