Siemens accelera la verifica dei chip AI con NVIDIA

La progettazione dei semiconduttori, lo sviluppo di system-on-chip (SoC) AI/ML e la verifica dei sistemi elettronici richiedono sempre più metodi di validazione scalabili per gestire la crescente complessità architetturale e software. In questo contesto, Siemens, in collaborazione con NVIDIA, ha avanzato le capacità di verifica assistita da hardware per supportare la validazione su trilioni di cicli nella fase pre-silicio.

Lo sviluppo si basa sulla piattaforma Veloce proFPGA CS di Siemens, combinata con le architetture di chip ottimizzate per le prestazioni di NVIDIA, consentendo ai progettisti di eseguire e acquisire decine di trilioni di cicli di verifica in pochi giorni.

Scalare la verifica oltre i limiti tradizionali
Con l’aumento della complessità dei SoC AI/ML, i carichi di lavoro di verifica si sono espansi significativamente, guidati sia dall’architettura hardware sia dai requisiti dello stack software. Gli approcci di verifica convenzionali come simulazione ed emulazione gestiscono tipicamente milioni fino a pochi miliardi di cicli entro tempi pratici, creando colli di bottiglia nello sviluppo.

L’uso di sistemi di prototipazione basati su FPGA consente di eseguire questi carichi di lavoro molto più rapidamente, eseguendo i progetti in hardware anziché esclusivamente in modelli software. Con il sistema Veloce proFPGA CS, questo approccio si scala a trilioni di cicli, rendendo possibili scenari di validazione precedentemente impraticabili.

Prototipazione basata su FPGA per sistemi AI/ML
La piattaforma Veloce proFPGA CS è progettata per fornire un’architettura hardware scalabile e flessibile sia per la validazione IP su singolo FPGA sia per progetti chiplet con miliardi di gate. Integrando le architetture di chip NVIDIA, il sistema supporta l’esecuzione di carichi di lavoro su larga scala, consentendo agli ingegneri di validare il comportamento funzionale e le prestazioni del sistema prima della fabbricazione del silicio.

Questa capacità è particolarmente rilevante per le applicazioni AI/ML, dove i carichi di lavoro sono intensivi in termini di dati e richiedono una validazione estesa per garantire affidabilità e prestazioni in condizioni reali.

Impatto sui tempi di sviluppo e sull’affidabilità
L’esecuzione di trilioni di cicli di verifica in un breve periodo consente di individuare prima i problemi di progettazione, riducendo il rischio di costose riprogettazioni dopo la fabbricazione. Ciò contribuisce a ridurre il time-to-market mantenendo al contempo gli standard di affidabilità richiesti per dispositivi a semiconduttore avanzati.

Secondo NVIDIA, la capacità di validare carichi di lavoro su larga scala fornisce fiducia nelle architetture AI di nuova generazione, in particolare mentre i sistemi di calcolo continuano a evolversi in complessità.

Applicazioni nella progettazione avanzata dei semiconduttori
Questo approccio di verifica è applicabile a una gamma di applicazioni nei semiconduttori, tra cui acceleratori AI, processori per data center e sistemi di calcolo ad alte prestazioni. In questi ambiti, garantire il corretto funzionamento sotto carichi di lavoro estesi è essenziale prima di procedere alla produzione.

Combinando la prototipazione basata su FPGA con un’infrastruttura di verifica scalabile, la collaborazione tra Siemens e NVIDIA affronta una sfida chiave del settore: validare progetti sempre più complessi entro tempistiche di sviluppo realistiche.

Modificato da Natania Lyngdoh, redattrice di Induportals — Adattato dall'IA.

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