«Годы труда — за месяцы»: в ДГТУ обсудили автоматизацию проектирования чипов

Более 200 студентов профильных факультетов Донского государственного технического университета (ДГТУ) собрала лекция о том, как методы машинного обучения применяются в системах автоматизированного проектирования (САПР) цифровых сверхбольших интегральных схем.

Тема, без которой трудно представить развитие отечественной микроэлектроники, прозвучала из уст Романа Соловьева — лауреата Научной премии Сбера в номинации «Цифровая Вселенная», члена-корреспондента РАН, доктора технических наук и заместителя генерального директора по инновационной деятельности «Альфа чип».

Главный акцент сделали на проектировании современных процессоров, чипов памяти и систем-на-кристалле.

Что стоит за термином: СБИС - это кремниевый чип с миллиардами транзисторов, вручную его спроектировать практически нереально. Здесь и нужны САПР: инженеры описывают логику будущего изделия, а программа сама превращает описание в физическую структуру транзисторов и соединений на кристалле. Виртуальное моделирование и проверка схемы до изготовления помогают поймать ошибки и улучшить характеристики, снижая риск дорогостоящих сбоев в производстве.

В ходе лекции Соловьев показал, как отрасль ушла от ручной настройки сложных микросхем к автоматизации на нейросетях. Причина во многом вынужденная: квалифицированных проектировщиков чипов не хватает, поэтому производители расширяют области, где глубоко задействован ИИ. Спикер уверен, что нейросети вряд ли заменят инженера, зато поднимут его КПД.

Примеры он привёл конкретные: там, где раньше требовались годы труда, теперь хватает месяцев - автоматическая оптимизация топологии кристалла, верификация проектов, генерация тестовых наборов для проверки схем.

Отдельно Роман Соловьев остановился на смене подхода к созданию аппаратного обеспечения: микроэлектроника усложняется, и подбирать параметры вручную становится неэффективно, на смену приходит автоматизация на базе искусственного интеллекта.

Повышенным спросом на рынке, по его прогнозу, будут пользоваться специалисты, владеющие полным маршрутом разработки и умеющие вести его сквозь ИИ-агентов.

Студентам Соловьев посоветовал пробовать ИИ-ассистентов в собственных задачах, ставить перед ними конкретные цели и учиться оценивать результат их работы. Он и сам признался: ещё около года назад относился к инструменту скептически, но сегодня картина иная — ИИ-агенты нередко пишут код качественнее человека, ошибаются реже, добавляют больше проверок и умеют самостоятельно верифицировать результаты, вплоть до написания тестов для проверки своей работы.