Synopsys уже внедряет подобные технологии. В компании утверждают, что использование генеративных ИИ в пилотных программах позволит сэкономить 250 000 человеко-часов в следующем году, что даст возможность инженерам сосредоточиться на более важных задачах. Диамантидис также отметил, что специализированные ИИ-агенты смогут объединять данные о программных нагрузках, архитектуре, энергопотреблении и производственных правилах для оптимизации проектирования и улучшения производительности чипов.
Важной темой остаётся энергетическая эффективность искусственного интеллекта. На конференциях последних лет технический директор AMD Марк Пейпермастер неоднократно говорил о риске энергетического кризиса, вызванного растущим потреблением ИИ. Компании работают над созданием архитектур, которые снижают энергозатраты, таких как технологии памяти внутри вычислений. Например, стартап Sagence AI представил аналоговую технологию для более эффективного обучения ИИ.
Директор Synopsys по анализу энергопотребления Уильям Руби подчеркнул, что при проектировании микросхем энергопотребление должно становиться первоочередным критерием. В https://www.eetimes.com/ai-agents-will-work-with-ai-agents-f... он отметил, что компания уделяет внимание разработке методик, которые минимизируют потери энергии без ущерба для производительности.
Synopsys активно развивает ИИ, который сможет обнаруживать скрытые закономерности, предлагать решения для сложных задач и ускорять процесс разработки чипов. По словам Диамантидиса, сотрудничество между ИИ-агентами обеспечит новый уровень интеграции данных, что приведёт к революции в области проектирования микросхем и созданию новых технологий с более низким энергопотреблением.
