이번 EDA 미국 주식은 사상 최고치를 기록했습니다. AI가 반도체를 '피드백'하는 논리가 확립되었나요?

NVIDIA는 칩 제조를 AI 컴퓨팅을 위한 "이상적인 애플리케이션"이라고 부릅니다. AMD는 칩 설계, 테스트 및 검증 단계에 AI를 적용하기 시작했으며 Rapidus도 AI를 도입할 예정입니다.

GPU와 기타 칩은 AI 기술의 발전 방향을 통제하고 지속적으로 업그레이드를 추진하는 'AI 붐'의 핵심이 되었습니다. 동시에 AI의 발전도 칩 제조에 피드백되기 시작했습니다.

목요일 현지 시간으로 Synopsys 미국 주식은 개장 후 8.65% 상승하여 사상 최고치를 기록했습니다.

회사는 수요일 미국 주식 시장이 마감된 후 2분기 실적과 3분기 전망을 발표했는데, 두 가지 모두 분석가의 예상보다 높았습니다. 회사는 비즈니스 성장을 인공 지능과 자동화에 기인했습니다. 4월 업계 최초 풀서비스 스마트폰 출시 Synopsys.ai, 적층형 AI 기반 EDA 솔루션인 Synopsys.ai

는 고급 디지털 및 아날로그 칩의 설계, 검증, 테스트 및 제조를 다룹니다.

이번 주에 업계의 많은 기업들이 칩 제조에 AI를 적용하는 것을 언급했다는 점은 주목할 가치가 있습니다.

NVIDIA 창립자이자 CEO인 Jensen Huang은 최근 칩 제조 분야에서 NVIDIA의 가속 컴퓨팅 및 AI 솔루션의 잠재력을 강조했습니다. 그는 칩 제조가 가속 컴퓨팅 및 AI 컴퓨팅

을 위한 "이상적인 애플리케이션"이라고 믿습니다.

또 다른 칩 대기업인 AMD의 최고 기술 책임자(CTO)인 마크 페이퍼마스터(Mark Papermaster)도 AMD가 이제 반도체 설계, 테스트 및 검증 단계에 AI를 적용하기 시작했으며, 반도체 설계 분야에서 생성 AI를 더욱 광범위하게 사용할 계획이라고 밝혔습니다. 미래. 동시에 AMD는 이미 GitHub Copilot(GitHub 및 OpenAI에서 개발)을 실험하고 있으며 이 AI 도우미를 더 잘 배포하는 방법을 연구하고 있습니다.

일본 반도체 회사인 라피더스 고이케 준이 사장은 인공지능과 자동화 기술을 도입해 약 500명의 기술인력을 갖춘 대량생산 공정을 구축할 것이라고 밝혔다. 회사는 이미 인력, 장비, 기술을 보유하고 있으며 2027년부터 양산을 ​​시작할 것으로 예상된다.

고급 칩 제조에서는 1,000단계 이상을 경험해야 합니다. 각 단계에는 복잡한 계산이 필요했고 모든 단계는 거의 완벽해야 했습니다. 반도체 다운사이클에서도 칩 회사는 일반적으로 자체 R&D 프로그램에 계속 투자하는 것을 선호합니다.

이것은 AI에게 "사용할 수 있는 장소"를 제공합니다.

AI는 칩 설계에 탁월하며 최상의 솔루션을 찾을 때까지 무한 반복할 수 있습니다. 그뿐만 아니라 AI는 반복하면서 어떤 모드가 최적의 디자인을 생성할 수 있는지도 학습합니다. 따라서 AI는 실제로 칩 설계 최적화 레이아웃의 속도를 높이고 더 높은 성능과 더 낮은 에너지 소비를 제공합니다.

검증 및 테스트 과정에서 AI는 테스트 범위를 최대화하고 시간을 절약할 수도 있습니다.

AI가 칩 R&D 엔지니어의 '일자리'를 빼앗아갈 것인가? AMD 최고 기술 책임자인 Papermaster의 대답은 '아니오'입니다. 그는 AI가 칩 설계자를 대체하지는 않지만 보조 도구 역할을 하며 설계 가속화에 도움이 되는 엄청난 잠재력을 가질 것이라고 믿습니다.

출처: 과학기술혁신위원회데일리

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