앤디 나이팅게일Arteris의 제품 마케팅 부사장은 엔지니어링 및 제품 마케팅 분야에서 다양한 배경을 가진 노련한 글로벌 비즈니스 리더입니다. 그는 British Computer Society와 Char
그의 경력 전반에 걸쳐 Andy는 ARM의 엔지니어링 및 제품 관리 직책을 포함하여 23 년을 보냈습니다. Andy는 현재 Arteris에서 제품 마케팅 부사장으로서 그의 역할에서 Magillem System-on-Chip 배포 툴링 및 FlexNoc 및 NCore Network-on-Chip 제품을 감독합니다.
장인 SOC 개발 가속화를위한 반도체 시스템 IP의 주요 제공 업체로서 System-On-Chip (SOC) 혁신의 촉매제입니다. Arteris Network-on-Chip (IP) 및 SOC 통합 기술은 전력 소비가 적고 시장에 더 빠른 시간으로 더 높은 제품 성능을 제공하여 시스템 및 반도체 회사에 대한 입증 된 유연성과 더 나은 경제학을 제공하므로 혁신적인 브랜드는 다음에 오는 것을 자유롭게 꿈꾸게합니다.
ARTER에서 광범위한 경험과 Arteris의 제품 관리를 선도함으로써 반도체 IP 및 상호 연결 기술의 진화에 대한 관점은 수년에 걸쳐 어떻게 변했습니까? 오늘날 가장 중요한 트렌드는 무엇입니까?
초기부터 ARTIC의 ASICS 테스트 벤치를 작성하는 초기부터 Arteris의 제품 전략을 돕는 데 이르기까지 IP 혁신의 상호 작용의 최전선에 있습니다. 1999 년에 시스템 복잡성은 빠르게 가속화되었지만 여전히 프로세서 성능과 필수 SOC 통합에 중점을 두었습니다. 검증 방법론이 발전하고 있었지만 상호 연결은 종종 고정 인프라로 간주되었습니다.
오늘날까지 빠르게 진행되고 Interconnect IP는 SOC (System-On-Chip) 확장 성, 전력 효율 및 AI/ML 성능의 중요한 인 에이 블러가되었습니다. 칩 렛, 도메인 별 가속기 및 멀티 디 아키텍처의 상승은 상호 연결 기술에 엄청난 압력을 가해보다 적응적이고 혁신적이며 물리적이며 소프트웨어 인식이되었습니다.
내가 보는 가장 흥미로운 트렌드 중 하나는 AI와 상호 연결 디자인의 수렴입니다. Arteris에서는 기계 학습이 NOC (Network-on-Chip) 토폴로지를 최적화하고 데이터 트래픽을 지능적으로 라우팅하며 실시간 성능을 향상시키기 위해 혼잡을 예상하는 방법을 모색하고 있습니다. 이것은 단지 속도에 관한 것이 아니라 시스템을보다 혁신적이고 반응성있게 만드는 것입니다.
저를 흥분시키는 것은 반도체 IP가 AI 혁신가에게 더욱 접근 할 수있는 방법입니다. 높은 수준의 SOC 구성 IP 및 추상화 레이어를 사용하면 자동차, 로봇 공학 및 Edge AI의 스타트 업은 이제 RTL 설계에 대한 깊은 배경이 필요하지 않고 고급 상호 연결 아키텍처를 활용할 수 있습니다. 능력의 민주화는 엄청납니다.
또 다른 주요 변화는 가상 프로토 타이핑 및 시스템 수준 모델링의 역할입니다. 내 경력 초기에 ESL (Electronic System Level) 도구에서 작업 한 결과, 실리콘이 녹화되기 오래 전에 초기 AI 워크로드 평가, 성능 예측 및 아키텍처 트레이드 오프를 가능하게하는 방법론을 보는 것이 보람있는 일입니다.
궁극적으로 AI의 미래는 데이터를 얼마나 빨리 처리하는지가 아니라 데이터를 얼마나 효율적으로 움직이는 지에 달려 있습니다. 그렇기 때문에 인터커넥트 IP의 진화가 차세대 지능형 시스템의 중심이라고 생각합니다.
Arteris의 Flexgen은 AI 구동 자동화 및 기계 학습을 활용하여 NOC (Network-on-Chip) 토폴로지 생성을 자동화합니다. 향후 5 년 동안 AI의 역할이 칩 디자인에서 어떻게 발전하고 있습니까?
AI는 근본적으로 칩 디자인을 혁신하고 있으며 향후 5 년 동안 생산성 원조에서 지능형 설계 파트너에 이르기까지 그 역할은 심화 될 것입니다. Arteris에서 우리는 이미 AI, 공식적인 방법 및 기계 학습이 NOC (Network-on-Chip) 토폴로지 최적화 및 SOC 통합 워크 플로우의 핵심 인 Flexgen과 함께 미래를 살고 있습니다.
Flexgen을 차별화하는 것은 ML 알고리즘의 혼합입니다. 모두 이미지에서 플로어 플랜을 초기화하고, 토폴로지를 생성하고, 시계를 구성하고, 시계 도메인 교차로를 줄이며, 연결 토폴로지 및 배치 및 라우팅 대역폭을 최적화하여 IP 블록 간의 통신을 간소화합니다. 더욱이, 이것은 모두 결정적으로 수행되므로 결과를 복제하고 점진적으로 조정할 수 있음을 의미합니다. 이는 전문가 SOC 디자이너에 대한 AI 지원에서 초보자에 대한 올바른 NOC를 만들 수있는 사용 사례에 대한 예측 가능한 동급 최종 결과를 가능하게합니다.
향후 5 년 동안 칩 디자인에서 AI의 역할은 인간 디자이너에서 공동 디자인 및 협동 최적화로 전환하여 모든 반복에서 학습하고 실시간으로 설계 복잡성을 탐색하며 궁극적으로 AI-Ready 칩의 전달을 가속화 할 것입니다. 우리는 AI가 칩을 더 빨리 만들뿐만 아니라 더 빠른 칩을 더 똑똑하게 만드는 것을 본다.
반도체 산업은 AI, HPC 및 다중 디 아키텍처와의 빠른 혁신을 목격하고 있습니다. NOC 디자인이 이러한 발전을 따라 잡기 위해 해결해야 할 가장 큰 과제는 무엇입니까?
AI, HPC 및 멀티 디 아키텍처는 전례없는 복잡성을 주도함에 따라 NOC 디자인의 가장 큰 과제는 전력, 성능 또는 시장 시간을 희생하지 않고 확장 성입니다. 오늘날의 칩에는 각각 다른 대역폭, 대기 시간 및 전력 요구가있는 수십에서 수백 개의 IP 블록이 있습니다. 다중 다이, 전압 도메인 및 클록 도메인을 이식하는 이러한 다양성 관리는 수동 방법을 훨씬 뛰어 넘는 NOC 솔루션을 반영합니다.
Flexgen과 같은 NOC 솔루션 기술은 주요 병목 현상을 해결하는 데 도움이됩니다 : 와이어 길이 최소화, 대역폭 최대화, 물리적 제약 조건과 정렬, 속도와 반복성으로 모든 작업을 수행합니다.
NOC의 미래는 자동화 우선 및 AI 지원이어야하며, 진화하는 플로어 플랜, 칩셋 기반 아키텍처 및 완전한 재 작업없이 늦은 단계 변경에 적응할 수있는 도구가 있어야합니다. 이것은 현대 SOC의 대규모 설계주기 및 이기종 요구에 맞추고 차세대 반도체의 핵심에서 효율적이고 확장 가능한 연결성을 보장하는 유일한 방법입니다.
AI 칩셋 시장은 크게 성장할 것으로 예상됩니다. ARTERIS는 AI 워크로드의 증가하는 요구를 지원하기 위해 어떻게 자리 잡고 있으며, Flexgen 은이 공간에서 어떤 고유 한 장점을 제공합니까?
ARTERIS는 AI Chiplet 시장을 지원하기 위해 고유 한 위치에있을뿐만 아니라, Generative AI 및 대형 언어 모델 (LLM) 컴퓨팅을 포함한 AI 워크로드의 요구에 대한 자동화되고 확장 가능한 네트워크 온 칩 (NOC) IP 솔루션을 제공함으로써 이미 수년간이 작업을 수행해 왔습니다. Flexgen은 Arteris NoC IP 라인업에 최신 추가로 다양한 대규모 이종 SOC에 가장 적합한 최적의 토폴로지를 빠르게 만드는 데 더욱 중요한 역할을 할 것입니다.
Flexgen은 증분 설계, 부분 완료 모드 및 고급 패스 파인딩을 제공하여 완전한 재 설계없이 NOC 구성을 동적으로 최적화합니다.
우리의 고객은 이미 멀티 다이 및 칩 렛 기반 시스템에 Arteris 기술을 구축하고 있으며, 각 Chiplet의 Floorplan 및 Clock Domain 제약 조건을 존중하면서 트래픽을 효율적으로 라우팅하고 있습니다. 비 상당한 멀티 디 연결은 타사 컨트롤러가 제공하는 산업 표준 인터페이스에 대해 지원됩니다.
AI 칩 복잡성이 증가함에 따라 자동화, 적응성 및 속도가 필요합니다. Flexgen은 세 가지를 모두 제공하여 팀이 더 스마트 한 상호 연결을 구축하도록 돕는 데 도움이되므로 AI 성능을 규모로 발전시키는 중요한 사항에 집중할 수 있습니다.
AI에 대한 RISC-V 및 Custom Silicon의 증가에 따라 NOC 디자인에 대한 Arteris의 접근 방식은 기존의 상호 연결 아키텍처와 어떻게 다른가요?
기존의 상호 연결 아키텍처는 주로 고정 기능 설계를 위해 제작되었지만 오늘날의 RISC-V 및 Custom AI 실리콘은 수정 된 원 크기에 맞는 솔루션보다보다 구성 가능하고 확장 가능하며 자동화 된 접근 방식을 요구합니다. 그것이 Arteris가 분리하는 곳입니다. 우리의 NOC IP, 특히 FlexGen은 위에서 언급 한 바와 같이 사용자 정의 코어, 가속기 및 칩 렛을 포함한 현대 SOC의 다양성과 모듈성에 적응하도록 설계되었습니다.
Flexgen을 통해 설계자는 AI 추론에 대한 낮은 지연 경로 또는 RISC-V 클러스터를 통해 공유 메모리의 대역폭 경로가 높은 고유 워크로드 특성을 반영하는 토폴로지를 생성하고 최적화 할 수 있습니다. 정적 상호 연결과 달리 Flexgen의 알고리즘은 각 NOC를 시계 도메인, 전압 섬 및 평면도 제약 조건에서 칩의 아키텍처에 맞게 조정합니다.
결과적으로 Arteris는 커스텀 실리콘을 구축하는 팀이 더 빨리 움직이고 위험을 줄이며 고도로 차별화 된 디자인을 최대한 활용할 수있게 해줍니다.
Flexgen은 설계 반복 속도가 10 배 향상되었다고 주장합니다. 이 자동화가 어떻게 복잡성을 줄이고 SOC (System-on-Chip) 설계자를위한 시장 시간을 가속화하는 방법을 안내해 주시겠습니까?
Flexgen은 NOC 디자인에서 가장 복잡하고 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화하여 설계 반복 속도가 10 배 향상됩니다. 토폴로지를 수동으로 구성하거나 시계 도메인을 해결하거나 경로를 최적화하는 대신, 디자이너는 Flexgen의 물리적 인 AI 구동 엔진을 사용하여 전통적으로 몇 주가 걸렸던 몇 시간 내에 이들을 처리합니다.
위에서 언급했듯이 부분 완료 모드는 부분적으로 완성 된 설계조차 자동 완료하여 수동 의도를 유지하면서 타이밍 폐쇄를 가속화 할 수 있습니다.
그 결과 더 빠르고 정확하며 문맹이 쉬운 디자인 흐름이되어 SOC 팀이 더 많은 건축 옵션을 탐색하고, 늦은 단계 변경에 대응하며, 더 빠르게 시장에 출시 할 수 있습니다. 더 높은 품질의 결과와 비용이 많이 드는 재 작업의 위험이 줄어 듭니다.
Flexgen의 눈에 띄는 기능 중 하나는 와이어 길이 감소로 전력 효율을 향상시킵니다. 이것은 Edge AI 및 모바일 컴퓨팅과 같은 전력에 민감한 응용 분야에서 전체 칩 성능에 어떤 영향을 미칩니 까?
와이어 길이는 모든 밀리 와트가 중요한 경우 더 고급 노드 및 에지 AI 추론 애플리케이션을 사용하는 클라우드 AI / HPC 응용 프로그램에서 전력 소비, 대기 시간 및 전체 칩 효율에 직접 영향을 미칩니다. Flexgen의 와이어 길이를 자동으로 최소화하는 능력 (최대 30%)은 데이터 경로가 짧고 커패시턴스 감소 및 동적 전력 추첨이 줄어 듭니다.
실제 용어로, 이는 열 생성이 낮아지고 배터리 수명이 길고 와트 당 성능이 향상되며,이 모든 것은 총 소유 비용 (TCO)에 직접 영향을 미쳐 가장자리 또는 모바일 환경 및 클라우드에서 AI 워크로드에 중요합니다. Flexgen은 AI 가이드 배치 및 라우팅으로 NOC 토폴로지를 최적화함으로써 전력 효율성을 희생하지 않고 성능 목표를 충족시켜 오늘날과 내일의 에너지에 민감한 설계에 이상적입니다.
Arteris는 AI 데이터 센터, 자동차, 소비자, 통신 및 산업 전자 제품의 주요 반도체 회사와 제휴했습니다. 이러한 산업에서 Flexgen이 어떻게 채택되는지에 대한 통찰력을 공유 할 수 있습니까?
Arteris NoC IP는 모든 시장, 특히 고급 고급 칩 렛 및 SOC에 대한 강력한 채택을보고 있습니다. 핵심 기능 및 영역 제약을 유지하면서 성능, 전력 효율성 및 설계 복잡성과 같은 각 부문의 최고 과제를 해결하기 때문입니다.
예를 들어, Dream Chip과 같은 회사는 Flexgen을 사용하여 ADAS SOC 설계를 위해 Arteris를 활용하면서 AI의 교차점과 자율 주행을위한 안전성을 높이고 엄격한 전력 및 안전 제약 조건을 충족시킵니다. Flexgen의 스마트 NOC 최적화 및 데이터 센터에서 생성은 특히 AI 교육 및 전반적인 가속 작업 부하에 대한 대규모 대역폭 요구 및 확장 성을 관리하는 데 도움이됩니다.
Flexgen은 설계주기가 빡빡하고 제품 수명이 핵심 인 산업 전자 제품에 최적화 된 NOC 아키텍처에 대한 빠르고 반복 가능한 경로를 제공합니다. 고객은 점진적인 설계 흐름, AI 기반 최적화 및 진화 요구 사항에 빠르게 적응할 수있는 능력을 소중히 여깁니다. Flexgen은 차세대 SOC 개발을위한 초석입니다.
반도체 공급망은 최근 몇 년 동안 상당한 혼란에 직면 해 있습니다. Arteris는 네트워크 온 칩 (NOC) 솔루션을 보장하기 위해 전략을 어떻게 조정 하는가 이러한 도전에도 불구하고 본질적이고 확장 가능합니까?
Arteris는 자동화, 유연성 및 생태계 호환성 (자동화, 유연성 및 생태계 호환성)을 탄력적이고 확장 가능하게 만드는 이유를 두 배로하여 공급망 장애에 응답합니다.
Flexgen은 고객이 변화하는 실리콘 가용성, 노드 교대 또는 포장 전략에 적응하도록 더 빠르게 설계하고 더 민첩하게 유지하도록 도와줍니다. 그들이 파생 디자인을 수행하든 처음부터 새로운 상호 연결을 만들 든.
또한 다양한 프로세스 노드, IP 공급 업체 및 설계 환경을 가진 고객을 지원하여 고객이 파운드리, EDA 도구 또는 SOC 아키텍처에 관계없이 Arteris 솔루션을 배포 할 수 있도록합니다.
공급망의 한 부분에 대한 의존성을 줄이고 더 빠르고 반복적 인 디자인을 가능하게함으로써 고객이 설계를 파괴하고 일정을 유지하도록 도와줍니다.
앞으로 SOC 개발에서 가장 큰 변화는 무엇이며 Arteris는 어떻게 준비하고 있습니까?
SOC 개발에서 가장 중요한 변화 중 하나는 이기종 아키텍처, 칩 렛 기반 설계 및 AI 중심 워크로드로의 이동입니다. 이러한 추세는 훨씬 더 유연하고 확장 가능하며 지능적인 상호 연결을 필요로합니다. 전통적인 방법은 계속 유지할 수 없습니다.
Arteris는 Flexgen에서 볼 수 있듯이 AI 구동 자동화에 투자하고 멀티 디 시스템, 복잡한 시계/전력 도메인 및 후기 단계 평면도 변경에 대한 지원을 확대하여 준비하고 있습니다. 또한 증분 설계, 더 빠른 반복 및 원활한 IP 통합을 가능하게하는 데 중점을 두므로 고객은 개발주기가 줄어들고 복잡성이 높아질 수 있습니다.
우리의 목표는 SoC (및 Chiplet) 팀이 Edge AI, Cloud AI 또는 그 사이에있는 모든 것을 위해 구축하는 동안 Agile을 유지하는 동시에 설계, XPU 아키텍처 및 Foundry Node의 복잡성에 관계없이 최상의 전력, 성능 및 영역 (PPA)을 제공하는 것입니다.
훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 배우고 싶은 독자들은 방문해야합니다. 장인.
게시물 Andy Nightingale, Arteris의 제품 마케팅 부사장 – 인터뷰 시리즈 먼저 나타났습니다 Unite.ai.
