KI im Halbleiterdesign: Für kürzere Chip-Zyklen

Die weltweite Halbleiterindustrie wird bis 2032 einen Wert von über 2 Billionen USD erreichen. Die Branche befindet sich an einem Wendepunkt und wird von der Notwendigkeit schnellerer Innovationszyklen und intelligenterer, effizienterer Chips angetrieben. In diesem Szenario hat sich die künstliche Intelligenz zu einer entscheidenden Kraft entwickelt, die sowohl die Art und Weise, wie Chips entwickelt werden, als auch ihre Funktionsweise in der realen Welt verändert.

Da Chips immer spezialisierter werden, ist die Konvergenz von Hardware-, Software- und KI-Modell-Co-Design unerlässlich, um sicherzustellen, dass jeder Aspekt der Halbleiter-Wertschöpfungskette zusammenarbeitet und intelligenteres, leistungsfähigeres Silizium liefert, das auf die Anforderungen der nächsten Generation von Anwendungen zugeschnitten ist. Chip-Teams müssen heute - über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg - ihre Herangehensweise überdenken und sich auf modernes Design für geringere Latenzzeiten, höheren Stromverbrauch und verbesserte Sicherheit konzentrieren, während sie gleichzeitig schnellere Chip-Designzyklen vorantreiben.

Beschleunigung der Designzyklen von Halbleitern durch KI-gesteuertes Engineering

Die Ironie liegt darin, dass KI nicht nur die Arbeitslast ist, die die Chips bedienen, sondern auch das Toolset, das das Chipdesign selbst beschleunigt. Moderne EDA-Anbieter haben damit begonnen, KI-gestützte Abläufe anzubieten, die große Teile der Architekturexploration, des RTL-Tunings, der Platzierung und des Routings sowie der Verifikation automatisieren.

Synopsys beispielsweise positioniert seine DSO.ai-Familie als autonome Optimierungsschicht, die die Durchlaufzeit verkürzen und die Qualität der Ergebnisse verbessern kann. Die Dokumentation und die Partner von Synopsys berichten von mehrfachen Produktivitätssteigerungen und einer doppelt so schnellen TAT in gezielten Abläufen, zusammen mit messbaren Leistungs- und Flächengewinnen bei realen Designs. Dabei handelt es sich nicht nur um Marketingaussagen, sondern auch um Erfahrungsberichte und technische Übersichten von Branchenexperten, die konkrete Fälle aufzeigen, in denen KI-gesteuerte Such- und Reinforcement-Learning-Agenten Kompromisse aufdecken, die von menschlichen Teams übersehen wurden, und so die Risiken von Redesign und Respin verringern.

Auch die Verifikation wird umgestaltet: ML-basierte Testgenerierung, die Erkennung von Anomalien in Simulationsspuren und die Vorhersage des Abdeckungsgrads tragen dazu bei, die Zykluszeit zu verkürzen und gleichzeitig das Vertrauen in die First-Silicon-Technologie zu erhöhen. Zusammengenommen können diese KI-gestützten Schritte die Gesamtprojektzeit verkürzen und die Wahrscheinlichkeit kostspieliger Nachbesserungen verringern - Ergebnisse, die immer wichtiger werden, da das Silizium immer spezieller und kostspieliger wird.

Konvergenz vorantreiben: Co-Design mit Hardware, Software und KI

Verbesserte Chips sind keine Massenware mehr, sondern Systeme, die unter Berücksichtigung von Modellen und Laufzeiten mitentwickelt werden müssen. Das bedeutet, dass drei technische Disziplinen vom ersten Tag an zusammenarbeiten:

• Hardwarearchitekten optimieren Speicherhierarchien und Verbindungsleitungen für ML-Primitive, nicht für rohe FLOPS.
• Modellteams entwerfen quantisierungsbewusste, spärliche oder destillierte Netzwerke, die das Energie- und Latenzbudget einhalten.
• Firmware- und Betriebssystemebenen orchestrieren heterogene Blöcke (CPU, GPU, DSP, NPU) und implementieren Laufzeitanpassungen wie DVFS und Qualitätsskalierung.

Quantisierungssensitives Training, Pruning und hardware-sensitives NAS sind gängige Hebel, um den Nutzen aus begrenzten Energiebudgets herauszuholen; akademische und industrielle Arbeiten treiben die Leistungs-/Kostengrenze für Low-Bit-Modelle, die für Mikrocontroller und winzige NPUs geeignet sind, weiter voran.

Auch Sicherheit und Datenschutz werden zu erstklassigen Anforderungen im Edge-Bereich, wobei sichere Enklaven, Hardware-Attestierung und die Erkennung von Anomalien auf dem Gerät in das Silizium integriert werden, um das Vertrauen in Bereichen wie dem Gesundheitswesen, der Automobilindustrie und der industriellen Automatisierung zu erhalten. Das ist ein weiterer Grund, warum Co-Design so wichtig ist: Sicherheitsauflagen ändern den Grundriss, die Partitionierung und das Energieprofil schon sehr früh im Designzyklus.

Und all dies muss nahtlos ineinandergreifen, um eine schnelle Skalierbarkeit über den gesamten Lebenszyklus hinweg zu gewährleisten.

Der Weg in die Zukunft: Skalierung von KI in Silizium

Zwei miteinander verbundene Trends werden die nächste Welle prägen. Erstens: Die breitere Expansion der Halbleiterindustrie im Bereich der KI, die von einigen Analysten als "Giga-Zyklus" bezeichnet wird, führt dazu, dass Ressourcen in Rechen-, Speicher- und Packaging-Funktionen fließen, die dem gesamten Halbleiterspektrum zugute kommen. Dies führt zu beispiellosen Investitionen in HBM, Chiplets und fortschrittliches Packaging, die reichhaltigeres Edge-Silizium in großem Maßstab möglich machen.

Zweitens: Das EDA- und Design-Ökosystem nimmt KI weiterhin an, nicht als Schlagwort, sondern als praktischen Produktivitätsmultiplikator. In der Praxis zeigen Tool-Anbieter und -Anwender messbare Verbesserungen bei QoR und TTM (z. B. QoR-Zuwächse im niedrigen zweistelligen Bereich und mehrfache Produktivitätssteigerungen bei optimierten Abläufen), wodurch KI als ausgereifter technischer Hebel und nicht als experimentelles Add-on bestätigt wird.

Für Halbleiterteams besteht daher die Notwendigkeit, für die Co-Optimierung zu entwerfen, in hardwaretaugliche ML-Workflows zu investieren und KI-unterstützte EDA einzusetzen, um intelligentere Chips zu liefern. Auf diese Weise werden Chips zu proaktiven, adaptiven Endpunkten - Geräte, die nicht nur rechnen, sondern auch erkennen, lernen und in Echtzeit reagieren.

Ein Blick in die Zukunft - der Schlüssel zum Erfolg

KI treibt einen Kulturwandel in der Halbleitertechnik voran, der die Zeitvorgaben verkürzt, die Integration strafft und es ermöglicht, dass das intelligente System zur Wertschöpfungseinheit wird und nicht der einzelne Chip. In einem solchen Szenario würde der Erfolg voraussetzen, dass wir Hardware, Modelle und Software als ein einziges Designproblem behandeln und KI sowohl auf das Produkt als auch auf den Prozess anwenden.

Nur dann werden wir in der Lage sein, den wahren Wert, den das entstehende Ökosystem zu bieten hat, zu erschließen.