OpenAI і Synopsys розробляють ШІ-модель для проєктування чипів
OpenAI та Synopsys створюють GPT-Synopsys — ШІ-модель, що працюватиме з EDA-інструментами для проєктування чипів.
OpenAI та Synopsys уклали багаторічну угоду про спільну розробку GPT-Synopsys — спеціалізованої моделі штучного інтелекту для проєктування напівпровідників. Вона має безпосередньо працювати з інструментами автоматизації електронного проєктування Synopsys (EDA), щоб інженери могли передавати системі частину завдань із розробки та перевірки чипів.
Про партнерство повідомляє Tom's Hardware. За умовами угоди OpenAI ліцензує програмні інструменти Synopsys для створення моделі, яка працюватиме на інфраструктурі OpenAI. Після розробки компанії планують спільно випустити продукт і розподіляти доходи від нього.
Робота з інструментами EDA
GPT-Synopsys поєднає передові моделі OpenAI з програмним забезпеченням і галузевою експертизою Synopsys. Розробники зможуть ставити перед системою завдання, зокрема щодо оптимізації енергоспоживання, продуктивності та площі кристала, дотримання часових обмежень і завершення верифікації. Агенти мають запускати необхідні інструменти, аналізувати результати, вносити зміни та повторювати цикл до отримання результату для перевірки інженером.
EDA-інструменти використовують на кількох етапах створення чипа: від перетворення RTL-коду на логічні елементи до фізичного розміщення компонентів, прокладання з’єднань, перевірки функціональності та відповідності вимогам виробництва перед передачею дизайну на фабрикацію. На цих етапах фахівці неодноразово запускають програми, щоб збалансувати ключові параметри — енергоспоживання, продуктивність і площу кремнієвого кристала.
Інтеграція та доступність
Нову модель планують інтегрувати з платформами Synopsys.ai та Autopilot, а також забезпечити її сумісність із власними агентними середовищами клієнтів. Synopsys повідомила про ранні технологічні проєкти з провідними замовниками у напівпровідниковій галузі, не називаючи компаній.
Дата запуску GPT-Synopsys і модель ціноутворення поки не розкриті. Компанії заявили, що дані клієнтів не використовуватимуть для навчання моделей; також передбачені шифрування даних під час передавання та зберігання, налаштування термінів зберігання, аудит і контроль доступу.