半導体設計におけるAI：チップサイクルの短縮に向けて

世界の半導体産業は、2032年までに2兆米ドルを超える規模になると予想されている。変曲点（ ）にあるこの業界は、技術革新サイクルの高速化と、よりスマートで効率的なチップの必要性によって牽引されている。このシナリオにおいて、AIは、チップの設計方法と現実世界での動作方法の両方を変革する重要な力として浮上している。

チップがより専門化するにつれ、ハードウェア、ソフトウェア、AIモデルの共同設計の融合は、半導体バリューチェーンの各側面が協調して機能し、次世代アプリケーションの需要に合わせた、よりスマートで高性能なシリコンを確実に提供するために不可欠です。今日のチップチームは、製品ライフサイクル全体にわたって、そのアプローチを見直し、チップ設計サイクルの高速化を推進しながら、低レイテンシ、高電力、セキュリティ強化のための最先端設計に注力する必要がある。

AI駆動エンジニアリングによる半導体設計サイクルの高速化

皮肉なことに、AIはチップのワークロードであるだけでなく、チップ設計そのものを加速するツールセットでもある。最新のEDAベンダーは、アーキテクチャ探索、RTLチューニング、配置配線、検証の大部分を自動化するAI拡張フローを出荷し始めている。

例えばシノプシスは、自社のDSO.aiファミリーを、ターンアラウンド・タイムの短縮と結果品質の向上を実現する自律的な最適化レイヤと位置付けている。シノプシスのドキュメントやパートナーは、対象フローにおいて生産性が数倍向上し、TATが倍速になったこと、さらに実際の設計で消費電力と面積が測定可能なほど向上したことを報告している。これらは単なるマーケティング上の謳い文句ではなく、AIによる検索や強化学習エージェントが人間のチームが見逃していたトレードオフを発見し、再設計やリスピンのリスクを低減させた具体的な事例を示す、業界の実務家による同業他社の記事や技術概要によっても裏付けられている。

検証もまた、MLベースのテスト生成、シミュレーション・トレースの異常検出、カバレッジ予測によって、ファースト・シリコンの信頼性を高めながらサイクル・タイムを短縮し、再構築されつつある。AIが支援するこれらのステップを組み合わせることで、プロジェクト全体のスケジュールを短縮し、コストのかかるやり直しの可能性を低減することができる。

コンバージェンスの推進ハードウェア、ソフトウェア、AIとの協調設計

強化されたチップはもはやコモディティではなく、モデルやランタイムを考慮した共同設計が必要なシステムです。これは、初日から3つのエンジニアリング分野が協力することを意味します：

• ハードウェアアーキテクトは、生のFLOPSではなく、MLプリミティブのためにメモリ階層とインターコネクトを最適化する。
• ハードウェア・アーキテクトは、生のFLOPSではなく、MLプリミティブのためにメモリ階層とインターコネクトを最適化する。
• ファームウェアとOSレイヤーは、異種ブロック（CPU、GPU、DSP、NPU）をオーケストレーションし、DVFSやクオリティ・スケーリングなどのランタイム・アダプテーションを実装する。

量子化を意識したトレーニング、刈り込み、ハードウェアを意識したNASは、限られたエネルギー予算からユーティリティを絞り出すための一般的な手段である。学術界と産業界の研究は、マイクロコントローラや小型NPUに適した低ビットモデルの性能/コストフロンティアを押し進め続けている。

セキュアなエンクレーブ、ハードウェア認証、デバイス上の異常検知をシリコンに組み込むことで、ヘルスケア、自動車、産業オートメーションなどの分野での信頼性を維持することができる。セキュリティ制約が設計サイクルの非常に早い段階でフロアプラン、パーティショニング、電力プロファイルを変更します。

そして、ライフサイクル全体にわたって迅速な拡張性を確保するためには、これらすべてをシームレスに適合させる必要がある。

前途シリコンにおけるAIの拡張

2つのトレンドが次の波を形成する。第一に、半導体業界はAIを軸とした幅広い事業展開を進めており、一部のアナリストは「ギガサイクル」と呼んでいるが、半導体の全領域に恩恵をもたらすコンピュート、メモリ、パッケージング機能にリソースを注いでいる。HBM、チップレット、高度なパッケージングへの前例のないレベルの投資が推進され、よりリッチなエッジシリコンを大規模に実現可能にしている。

第二に、EDAと設計のエコシステムは、AIをバズワードとしてではなく、実用的な生産性の乗数として採用し続けている。ツールベンダーや採用企業による実際のエビデンスは、測定可能なQoRとTTMの改善（二桁台前半のQoR向上や最適化されたフローにおける数倍の生産性向上など）を示しており、AIが実験的なアドオンではなく、成熟したエンジニアリングのテコとして有効であることを示している。

したがって、半導体チームにとって必要なのは、協調最適化のための設計、ハードウェアを意識したMLワークフローへの投資、AIを活用したEDAの採用によって、よりスマートなチップを実現することである。そうすることで、チップはプロアクティブで適応性のあるエンドポイント、つまり計算するだけでなく、リアルタイムで感知し、学習し、反応するデバイスとなる。

成功への鍵

AIは半導体エンジニアリングの文化的転換を促し、タイムラインを短縮し、統合を強化し、インテリジェントシステムが単体のチップではなく価値の単位となることを可能にする。このようなシナリオで成功するには、ハードウェア、モデル、ソフトウェアを一つの設計問題として扱い、AIを製品とプロセスの両方に適用する必要がある。

そうして初めて、新たなエコシステムが提供する真の価値を解き放つことができるのだ。