A inteligência artificial (IA) tem desempenhado um papel crescente na aceleração de inovações tecnológicas em diversas áreas, desde a pesquisa em energias renováveis até o diagnóstico de doenças. No entanto, um dos avanços mais significativos no campo da IA tem sido o seu envolvimento no design de chips, uma área tradicionalmente dominada por engenheiros humanos.
A demanda por maior capacidade computacional tem se intensificado nos últimos anos, levando à necessidade de processadores cada vez mais potentes e complexos.
Um exemplo disso é a evolução do número de transistores presentes nos chips: enquanto o processador do Nintendo GameCube, lançado em 2001, possuía 21 milhões de transistores, chips de 2021 podem conter até 50 bilhões de transistores em um chip do tamanho de uma unha. Essa miniaturização e aumento de complexidade exigem técnicas de design mais avançadas, o que torna o uso da IA uma solução cada vez mais viável.
O assunto foi discutido a fundo em um artigo de Abhimanyu Ghoshal para o New Atlas.
O papel da IA no design de chips
- Para atender a essa crescente complexidade, a tecnologia de automação de design eletrônico (EDA, na sigla em inglês) tem sido fundamental.
- Ferramentas EDA são utilizadas para definir as especificações de um chip, planejar sua montagem e verificar seu funcionamento.
- Essas ferramentas oferecem simulações poderosas, permitindo que engenheiros experimentem diferentes ideias virtualmente para otimizar o desempenho do processador, o consumo de energia e o dissipada de calor.
- A IA entrou nesse cenário auxiliando no design e otimização de chips.
- A utilização de IA nos processos de design tem mostrado resultados significativos em termos de velocidade e redução de erros, com a capacidade de realizar tarefas repetitivas e demoradas, como simulações, de maneira mais rápida e precisa.
- Em 2021, a Samsung lançou o primeiro chip comercial projetado com o auxílio de IA, e, em 2022, mais de 300 chips comerciais baseados na tecnologia de IA da Synopsys já estavam em produção.
IA e a otimização de layouts complexos
Um dos maiores desafios no design de chips é a otimização de layouts, uma tarefa que pode ser acelerada por meio do aprendizado por reforço, um tipo de IA que utiliza o processo de tentativa e erro para encontrar soluções ótimas.
Em 2020, a Google DeepMind demonstrou como sua IA, chamada AlphaChip, pode reduzir drasticamente o tempo necessário para o layout de chips, de semanas para poucas horas. A IA aprende a partir de designs anteriores e se torna mais eficiente ao longo do tempo.
Esse tipo de IA é especialmente útil para otimizar o uso do espaço no chip, garantir alto desempenho e eficiência energética, e melhorar o rendimento da fabricação. Desde a implementação dessa tecnologia, empresas como Google têm utilizado IA para aprimorar chips fundamentais em seus modelos de IA, como os Tensor Processing Units (TPUs), que alimentam modelos como o Gemini.
A IA como assistente de design no futuro próximo
A IA também tem sido utilizada em ferramentas de “inteligência generativa” para ajudar os projetistas a tomar decisões mais informadas, analisando grandes volumes de dados e oferecendo soluções rápidas e precisas para problemas complexos. Um exemplo disso é o uso da IA para melhorar a produtividade de engenheiros, permitindo que tarefas complexas sejam concluídas mais rapidamente, e até mesmo ajudando engenheiros novatos a atingir o nível de expertise de profissionais mais experientes.
O futuro do design de chips com IA aponta para a automação ainda maior, permitindo que sistemas autônomos não apenas sugiram soluções, mas também realizem testes e simulações, corrigindo erros e aperfeiçoando projetos sem a intervenção humana. De acordo com especialistas da Synopsys, esses sistemas poderão desempenhar tarefas tão complexas quanto a execução de processos de depuração de chips de forma independente.
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O futuro do design de chips e a evolução da IA
Com a IA cada vez mais integrada aos processos de design de chips, as perspectivas são de um avanço contínuo na produtividade e eficiência dos engenheiros. Isso não apenas ajudará a atender à crescente demanda por chips mais potentes e eficientes, mas também democratizará o campo do design de chips, permitindo que empresas menores participem da criação de chips personalizados para aplicações específicas.
Embora as ferramentas de IA no design de chips ainda estejam em estágio inicial, a tendência é que elas evoluam, tornando-se cada vez mais autossuficientes e capazes de gerar designs completos. Esse avanço poderia representar uma revolução no setor, com a IA não apenas ajudando, mas criando a próxima geração de chips que sustentará os sistemas que alimentam as tecnologias do futuro.
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