Продвинутые техники верификации: проложив путь к следующему поколению AI-чипов

Эй, Сири, каков прогноз погоды на сегодня?

Наше ежедневное доверие к ИИ-ассистентам вроде Сири для задач от воспроизведения музыки до управления календарем подчеркивает растущий вызов защиты личных данных. По мере ускорения принятия ИИ и роста рисков утечек данных, архитекторы чипов должны инновировать в обоих — производительности ИИ и безопасности — для удовлетворения эскалирующих требований к более умному, безопасному железу.

Современные данные-ориентированные нагрузки — от автономных автомобилей до высокопроизводительных вычислений — полагаются на целесообразные чипы, смешивающие высокую энергоэффективность с надежной логикой принятия решений. Эти специализированные архитектуры должны устанавливать тонкий баланс между производительностью, энергопотреблением и адаптированным интеллектом.

С пролиферацией подключенных устройств, потенциал ИИ для экспоненциального роста — и его рыночное влияние — быстро расширяется. Однако многие критические ИИ-операции должны выполняться прямо на кремнии для отражения реально-временной задержки и пропускной способности. Следовательно, кастомные ИИ-чипы незаменимы для масштабируемой, стоимоэффективной интеграции.

Сегодняшние кремний AI, ML и DL обладают сложными датапатами для выполнения точной арифметики. Эта сложность требует передовых стратегий верификации для безопасного движении инноваций.

Почти все проектируют чипы

По мере достижения закона Мура своих пределов, повышение производительности на общего назначения процессорах стало затруднительным. Для противодействия этому, компании за пределами традиционной полупроводниковой сферы теперь инвестируют в инхаус-дизайн чипов.

Ведущие технологические фирмы — Google, Amazon, Meta — разрабатывают проприетарные ASIC для ускорения своих ИИ-нагрузок и удовлетворения уникальных потребностей приложений. Этот сдвиг открывает богатство возможностей для инновационных инструментов дизайна, удовлетворяющих требования современной чип-разработки.

Дизайн AI-чипов: контрольные пути отличаются

Ключевой фактор, движущий инвестиции в AI SoC — их способность выполнять множество задач одновременно по распределенным ядрам, превосходя пределы параллелизма обычных CPU. AI-дизайны обладают данными-интенсивными пайплайнами: контрольный путь, оркестрирующий конечные автоматы, и вычислительный блок, выполняющий арифметические операции. Вместе эти элементы позволяют массивное ускорение повторяющихся, детерминированных вычислений, лежащих в основе ИИ-нагрузок.

Хотя отдельные арифметические единицы могут быть простыми, общая сложность скачет по мере роста числа блоков и битовых ширин, кладущий более тяжелую нагрузку на команды верификации.

За последнее десятилетие данные-центричные вычисления ушли далеко за пределы десктопных и серверных сред. Рассмотрим простой 4-битный множитель: валидация всех 2⁴ (16) входных комбинаций управляема, но 64-битный сумматор требует верификации 2⁶⁴ возможных состояний — неосуществимая задача традиционными методами. Этот пример иллюстрирует почему, по мере того как принятие AI-чипов скачет и объемы данных взрываются, современные, масштабируемые техники верификации необходимы.

Искусственный тест: вызовы верификации

Команды дизайна обычно начинают с C/C++ моделей — быстрого, выразительного языка — для описания функциональности. Следующий шаг — синтез этих моделей в RTL (уровень регистр-трансфера) для аппаратной реализации. Верификация того, что RTL верно реализует C/C++ поведение, либо требует исчерпывающих тестовых векторов, либо сравнения с оригинальной высокоуровневой моделью — оба могут быть запутанными.

Формальная верификация адресует этот вызов математическим доказательством того, что весь аппаратный дизайн удовлетворяет набору поведенческих утверждений. Вместо перечисления каждой входной комбинации, модели-чекеры анализируют дизайн против этих утверждений, предлагая исчерпывающее покрытие.

Несколько лет назад формальная верификация была нишевой из-за сложности создания высокоуровневых утверждений. Сегодня, однако, RTL-дизайнеры и инженеры верификации могут освоить эти техники с относительной легкостью.

Тем не менее, по мере того как AI-чипы растут больше и сложнее, простое моделирование чекинга становится недостаточным. Опора на конвенциональные методы верификации становится запретительно затратной по времени и неэффективной.

AI и ML приложениям нужна дополнительная помощь

Передовые формальные методы, такие как эквивалентность чекинг, дают инженерам мощный инструмент для валидации сложных AI-датапатов. Сравнивая два представления — типично высокоуровневую C/C++ модель и низкоуровневую RTL-реализацию — эквивалентность чекинг либо доказывает, что дизайны функционально идентичны, либо указывает на расхождения. Эти движки превосходят даже когда два представления отличаются уровнем абстракции или языком.

Сравнение RTL-реализации с высокоуровневой C/C++ моделью верифицирует, что идентичные входы дают идентичные выходы. Этот подход согласуется с многими AI-рабочими процессами, так как большинство команд уже используют C/C++ модели для симуляции и ранней разработки ПО.

Формальная эквивалентность чекинг остается единственным методом, способным на исчерпывающую верификацию против доказанной референсной модели. Для поддержки быстрой эволюции ИИ, инструменты верификации должны быть пользователь-дружелюбными, масштабируемыми и оснащенными передовыми отладочными функциями.

На горизонте: гомоморфное шифрование

Непрерывный поток данных — триллионы байт ежедневно — требует высокопроизводительного кремния, неизбежно толкая требования битовых ширин. Исследователи по всему миру исследуют более широкие входные ширины и проектируют чипы, способные обрабатывать этот приток.

Содержательно, аппаратная безопасность становится первостепенной. Гомоморфное шифрование позволяет кремнию выполнять арифметику на зашифрованных данных, сохраняя приватность при сохранении функциональности. Для использования этой способности, инструменты верификации и дизайна следующего поколения необходимы.

Edge AI приведет к взрыву реально-временных обильных-данных вычислений

Самоуправляемый автомобиль, сталкивающийся с незамеченным препятствием, подчеркивает ставки недостаточной верификации. По мере того как спрос на AI-насыщенные периферийные устройства скачет, реально-временная обработка данных взорвется, переформируя полупроводниковый дизайн в сторону более высокой продуктивности, ускоренного time-to-market и более надежной верификации.

AI-first эра быстро приближается, более достижима, чем когда-либо. Сможем ли мы удержать темп инноваций достаточно долго, чтобы реализовать её — остается увидеть.