CadenceとNVIDIA、AIチップの電力解析を革新

半導体業界における重要な進歩として、CadenceとNVIDIAは、プレシリコン電力解析における共同の画期的な成果を発表しました。これは、エネルギー効率の高いAIおよび機械学習（ML）チップの設計に革命をもたらすものです。Cadence Palladium Z3エンタープライズエミュレーションプラットフォームの高度な機能と、新しいCadence動的電力解析（DPA）アプリを活用することで、両社はこれまで乗り越えられないとされてきた課題を達成しました。それは、数十億ゲートのAI設計に対するハードウェア加速型動的電力解析であり、数十億の動作サイクルをわずか数時間でカバーし、最大97パーセントという驚異的な精度を維持します。このマイルストーンは、半導体およびシステム開発者がよりエネルギー効率の高いシステムを構築し、製品の市場投入を加速することを可能にします。

現代の半導体およびシステムの複雑さと計算要件の増大は、長年にわたり設計者にとって手ごわい障害となっていました。現実的な動作条件下での電力消費を正確に予測することは困難であり、従来の電力解析ツールは、非現実的なタイムラインを要求することなく、数十万サイクルを超える規模での対応に苦慮していました。CadenceとNVIDIAは、緊密なパートナーシップを通じて、ハードウェア支援による電力加速と並列処理の革新を採用することで、これらの制限を効果的に克服しました。これにより、設計の初期段階であっても、数十億サイクルにわたる前例のない精度が可能になります。

Cadenceのコーポレートバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーであるDhiraj Goswamiは、この成果を支える深い協力関係を強調しました。「CadenceとNVIDIAは、深い協業を通じて変革的なテクノロジーを導入してきた長年の歴史の上に成り立っています」とGoswamiは述べました。彼は処理速度の劇的な向上を強調し、このプロジェクトが「境界を再定義し、数十億サイクルをわずか2〜3時間で処理しました。これにより、お客様は積極的な性能と電力目標を自信を持って達成し、シリコン投入までの時間を短縮できます」と指摘しました。

NVIDIAのハードウェアエンジニアリング担当バイスプレジデントであるNarendra Kondaも同様の意見を述べ、急速に進化するAIの状況における高度なツールの重要性を強調しました。「エージェントAIと次世代AIインフラの時代が急速に進化するにつれて、エンジニアはよりエネルギー効率の高いソリューションを設計するための洗練されたツールを必要としています」とKondaは説明しました。彼は、NVIDIAの加速コンピューティングにおける専門知識とCadenceの電子設計自動化（EDA）におけるリーダーシップの相乗効果が、「ハードウェア加速型電力プロファイリングを推進し、加速コンピューティングプラットフォームにおけるより正確な効率を可能にしている」と付け加えました。

Palladium Z3プラットフォームは、DPAアプリを利用して、実際のワークロード下での電力消費の正確な見積もりを提供します。この重要な機能により、設計者は「テープアウト」フェーズ（製造のために設計が最終決定される時点）に入る前に、機能、電力使用量、および性能を検証できます。この段階では、最適化が容易に実施可能です。この早期電力モデリングは、AI、ML、およびGPU加速アプリケーションにとって特に有益であり、エネルギー効率を高めるだけでなく、過剰または不十分な設計の半導体から生じる高コストの遅延を回避するのにも役立ちます。Palladium DPAをCadenceの包括的な解析および実装ソリューションに統合することで、設計者は設計プロセス全体を通じて電力見積もり、削減、およびサインオフに対処できるようになり、最終的に可能な限り最も効率的なシリコンおよびシステム設計につながります。