Cadence et NVIDIA Révolutionnent l'Analyse Énergétique des Puces IA

Dans une avancée significative pour l’industrie des semi-conducteurs, Cadence et NVIDIA ont dévoilé une percée collaborative dans l’analyse de puissance pré-silicium, promettant de révolutionner la conception de puces d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML) écoénergétiques. En tirant parti des capacités sophistiquées de la plateforme d’émulation d’entreprise Cadence Palladium Z3, associée à la nouvelle application d’analyse de puissance dynamique (DPA) de Cadence, les entreprises ont relevé un défi auparavant considéré comme insurmontable : l’analyse de puissance dynamique accélérée par matériel de conceptions d’IA à milliards de portes, couvrant des milliards de cycles opérationnels en quelques heures seulement, tout en maintenant une précision impressionnante allant jusqu’à 97 pour cent. Cette étape est destinée à permettre aux développeurs de semi-conducteurs et de systèmes de créer des systèmes plus économes en énergie et d’accélérer la mise sur le marché de leurs produits.

La complexité croissante et les exigences de calcul des semi-conducteurs et systèmes contemporains ont longtemps posé un obstacle formidable aux concepteurs. Prédire avec précision la consommation d’énergie dans des conditions de fonctionnement réalistes a été difficile, car les outils d’analyse de puissance conventionnels peinent généralement à dépasser quelques centaines de milliers de cycles sans exiger des délais irréalisables. Grâce à leur partenariat étroit, Cadence et NVIDIA ont efficacement surmonté ces limitations, en employant des innovations en matière d’accélération de puissance assistée par matériel et de traitement parallèle. Cela permet une précision sans précédent sur des milliards de cycles, même aux premiers stades de la conception.

Dhiraj Goswami, vice-président corporatif et directeur général chez Cadence, a souligné la collaboration profonde qui sous-tend cette réalisation. “Cadence et NVIDIA s’appuient sur notre longue histoire d’introduction de technologies transformatrices développées grâce à une collaboration profonde”, a déclaré Goswami. Il a mis en évidence l’amélioration spectaculaire de la vitesse de traitement, notant que le projet “a redéfini les limites, traitant des milliards de cycles en aussi peu que deux à trois heures. Cela permet aux clients d’atteindre en toute confiance des objectifs de performance et de puissance ambitieux et d’accélérer leur mise sur le silicium.”

Narendra Konda, vice-président de l’ingénierie matérielle chez NVIDIA, a fait écho à ce sentiment, soulignant le besoin critique d’outils avancés dans le paysage de l’IA en rapide évolution. “Alors que l’ère de l’IA agentique et de l’infrastructure IA de nouvelle génération évolue rapidement, les ingénieurs ont besoin d’outils sophistiqués pour concevoir des solutions plus économes en énergie”, a expliqué Konda. Il a ajouté que la synergie de l’expertise de NVIDIA en matière de calcul accéléré avec le leadership de Cadence en matière d’automatisation de la conception électronique (EDA) “fait progresser le profilage de puissance accéléré par matériel pour permettre une efficacité plus précise dans les plateformes de calcul accéléré.”

La plateforme Palladium Z3 utilise l’application DPA pour fournir des estimations précises de la consommation d’énergie sous des charges de travail réelles. Cette capacité cruciale permet aux concepteurs de vérifier la fonctionnalité, l’utilisation de l’énergie et les performances avant la phase de “tapeout” —le point où la conception est finalisée pour la fabrication—, lorsque les optimisations peuvent encore être facilement mises en œuvre. Cette modélisation précoce de la puissance est particulièrement bénéfique pour les applications IA, ML et accélérées par GPU, car elle améliore non seulement l’efficacité énergétique, mais aide également à éviter les retards coûteux résultant de semi-conducteurs sur-conçus ou sous-conçus. En intégrant Palladium DPA dans la solution complète d’analyse et d’implémentation de Cadence, les concepteurs peuvent désormais aborder l’estimation, la réduction et la validation de la puissance tout au long du processus de conception, conduisant finalement aux conceptions de silicium et de systèmes les plus efficaces possibles.