Chuyển đổi số tỉnh Lai Châu

https://chuyendoiso.laichau.gov.vn

AI tạo sinh trong thiết kế chip bán dẫn

AI tạo sinh trong thiết kế chip bán dẫn
Sự xuất hiện của AI tạo sinh mở ra những cơ hội to lớn để thúc đẩy các quy trình kỹ thuật và kinh doanh trong các ngành công nghiệp công nghệ cao và bán dẫn.
Chuyển đổi số

AI tạo sinh trong thiết kế chip bán dẫn

Lê Anh 29/04/2025 14:20

Sự xuất hiện của AI tạo sinh mở ra những cơ hội to lớn để thúc đẩy các quy trình kỹ thuật và kinh doanh trong các ngành công nghiệp công nghệ cao và bán dẫn.

Tóm tắt:
Thiết kế chip do AI điều khiển đang định hình ngành công nghiệp bán dẫn theo những cách đáng chú ý.
Synopsys.ai Copilot là GenAI đầu tiên trên thế giới dành cho thiết kế chip.
AI vượt trội trong phân tích dự đoán, đặc biệt là dự đoán lỗi dựa trên máy học.
Những cải tiến vẫn đang được thực hiện trong EDA tạo sinh, nhưng việc thiếu dữ liệu đào tạo vẫn là vấn đề lớn nhất.
Tinh chỉnh một mô hình nền tảng được đào tạo là cách hợp lý để tận dụng các khả năng rộng lớn của nó trong khi tùy chỉnh một mô hình trên kho dữ liệu.
Việc khai thác sức mạnh của AI mở ra một kỷ nguyên mới của IP AI trên thiết bị và sáng tạo chip AI thế hệ tiếp theo.

AI có tiềm năng tạo ra giá trị kinh doanh khổng lồ cho các công ty
bán dẫn ở mọi công đoạn trong hoạt động của họ: Từ việc tối ưu hóa các quy trình thiết kế hệ thống phức tạp đến việc đẩy nhanh thời gian đưa sản phẩm mới ra thị trường, AI tạo sinh có tiềm năng vô hạn để cải thiện các phương pháp và quy trình kỹ thuật và sản xuất. Các phương pháp thiết kế được hỗ trợ bởi AI tạo sinh có thể tự động thiết kế chip và hệ thống điện tử, khi có đúng lời nhắc và các thông số và ràng buộc mong muốn mà không cần nỗ lực kỹ thuật chuyên sâu, giải phóng tài nguyên.

Ứng dụng AI trong thiết kế chip bán dẫn

Xe tự hành và các sản phẩm tiêu dùng được kết nối mạng tiếp tục thay đổi cách chúng ta nghĩ về việc thiết kế và phát triển sản phẩm. Nếu mọi thứ đều phải thông minh và được kết nối, thì có lẽ mọi thứ đều cần mô phỏng thiết kế điện tử. Khi nhu cầu đối với các hệ thống này ngày càng lớn, các con chip được yêu cầu thực hiện nhiều việc tốt hơn bao giờ hết. Chúng ta có thể tưởng tượng ra cuộc họp mà các nhà quản lý nói với các nhà thiết kế chip: “Các con chip của bạn rất tuyệt, nhưng chúng tôi cần chúng chạy nhanh hơn, vừa vặn với diện tích nhỏ hơn, sử dụng năng lượng hiệu quả hơn và dễ sản xuất hơn”.

Do nhu cầu vốn cao, các công ty bán dẫn hoạt động trong môi trường kẻ thắng sẽ được nhiều nhất hoặc kẻ thắng sẽ được tất cả. Do đó, họ liên tục cố gắng rút ngắn vòng đời sản phẩm và theo đuổi sáng tạo một cách tích cực để giới thiệu sản phẩm nhanh hơn và duy trì khả năng cạnh tranh, đồng thời rủi ro ngày càng cao.

Với mỗi nút công nghệ mới, chi phí đầu tư nghiên cứu và thiết kế, cũng như chi phí vốn cho thiết bị sản xuất, tăng mạnh khi các cấu trúc trở nên nhỏ hơn. Chi phí thiết kế đã tăng cao hơn 2 - 3 lần so với các thế hệ trước. Ví dụ, chi phí nghiên cứu và thiết kế để phát triển chip tăng từ khoảng 28 triệu đô la tại nút 65 nanomet (nm) lên khoảng 540 triệu đô la và mất 864 ngày kỹ sư để hoàn thành tại nút 5 nm tiên tiến. Trong khi đó, chi phí xây dựng nhà máy cho cùng các nút đó tăng từ 400 triệu đô la lên 5,4 tỷ đô la.

chi-phi-trung-binh.png
Chi phí trung bình để phát triển chip và thời gian hoàn thành.

Đối với các nhà sản xuất chất bán dẫn, việc tạo ra các chíp kích thước node nhỏ hơn là con đường dẫn đến thành công. Trong nhiều thập kỷ, số lượng bóng bán dẫn trên một con chip tăng gấp đôi sau mỗi hai năm - tốc độ được dự đoán bởi định luật Moore - khi các công ty bán dẫn liên tục giảm kích thước của các nút công nghệ.

Tuy nhiên, trong những năm gần đây, tốc độ tăng gấp đôi đã chậm lại vì những thách thức về công nghệ tăng lên khi ngành công nghiệp tiếp cận giới hạn vật lý về số lượng bóng bán dẫn có thể được đưa vào một con chip. Tuy nhiên, các công ty vẫn sẽ cố gắng thúc đẩy công nghệ, vì nhu cầu tăng trưởng trung bình đối với các con chip có nút nhỏ nhất - 7 nanomet (nm) trở xuống - sẽ cao hơn 4% phần trăm so với mức tăng trưởng nguồn cung cho đến năm 2025.

Tầm quan trọng của kích thước nút thay đổi tùy theo phân khúc thiết bị và nhu cầu về chip tiên tiến sẽ tăng trưởng nhiều hơn ở một số danh mục.

Với phân khúc mong đợi hiệu suất cao cho các ứng dụng tính toán chuyên sâu, các công ty bán dẫn thiết kế chip trong nút công nghệ nhỏ nhất có thể có lợi thế rõ rệt trong các lĩnh vực này. Ở các phân khúc khác, các nút lớn hơn thường phù hợp vì khách hàng hài lòng với hiệu suất chip hiện tại hoặc yêu cầu các tính năng cụ thể, chẳng hạn như chuyển mạch nhanh và thấy ít lợi thế khi chuyển sang kích thước nút nhỏ hơn.

Các nhà sản xuất có thể nắm bắt sự tăng trưởng chi phí bằng cách tạo ra máy móc cần thiết để cho phép các cải tiến tiên tiến. Ngoài ra, họ có thể tạo ra thiết bị bao gồm các công nghệ tiên tiến để tối ưu hóa kiểm soát quy trình, cũng như giám sát và nâng cao năng suất. Khi các công ty cố gắng tăng năng suất trong nghiên cứu, thiết kế chip và sản xuất đồng thời rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường, AI đang trở thành một công cụ ngày càng quan trọng trong toàn bộ chuỗi giá trị.

Nghiên cứu của McKinsey & Company cho thấy AI hiện đóng góp từ 5 đến 8 tỷ đô la hàng năm vào thu nhập trước lãi vay và thuế tại các công ty bán dẫn. Con số này rất ấn tượng, nhưng chỉ phản ánh khoảng 10% tiềm năng đầy đủ của AI trong ngành. Dự báo, AI có khả năng tạo ra giá trị từ 35 đến 40 tỷ đô la hàng năm; lợi nhuận đạt được trong 4 năm có thể tăng lên từ 85 đến 95 tỷ đô la mỗi năm. Số tiền đó tương đương với khoảng 20 % doanh thu hàng năm hiện tại của ngành là 500 tỷ đô la và gần bằng chi tiêu vốn năm 2019 là 110 tỷ đô la.

Các miền trường hợp sử dụng AI - các khu vực có nhiều trường hợp sử dụng cụ thể - trải dài toàn bộ chuỗi giá trị cho các nhà sản xuất thiết bị bán dẫn. Một miền trường hợp sử dụng cũng có thể mở rộng qua một số hoạt động chuỗi giá trị. Ví dụ, miền dự báo nhu cầu và tối ưu hóa hàng tồn kho có liên quan đến sản xuất, mua sắm và lập kế hoạch bán hàng và vận hành.

ai-tao-sinh-1.png
Các trường hợp có thể sử dụng AI tạo sinh trong một chu kỳ thiết kế bán dẫn điển hình.

Bằng cách sử dụng AI tạo sinh trong thiết kế bán dẫn, các công ty chip có thể tối ưu hóa chi phí của họ bằng cách tăng năng suất của nhà phát triển và trao quyền cho nhà phát triển làm nhiều việc hơn với ít nguồn lực hơn. Trong vòng đời thiết kế bán dẫn, AI tạo sinh có thể cải thiện năng suất của người lao động, giảm thời gian chu kỳ thiết kế và cuối cùng tác động đến các số liệu kinh doanh như thời gian đưa ra thị trường, giảm chi phí và cải thiện sản phẩm. Thiết kế chip do AI điều khiển đang định hình ngành công nghiệp bán dẫn theo những cách đáng chú ý. Việc tích hợp các khả năng của GenAI chỉ là bước mới nhất trong hành trình thúc đẩy năng suất cao hơn trong môi trường có nhiều thách thức.

ai-tao-sinh-2.png

Được tích hợp vào toàn bộ ngăn xếp EDA (Tự động hóa thiết kế điện tử) của Synopsys, Synopsys.ai Copilot là khả năng GenAI đầu tiên trên thế giới dành cho thiết kế chip. Được đào tạo trên các dữ liệu đáng tin cậy, công nghệ này hợp tác với các kỹ sư trong quy trình làm việc hàng ngày của họ. Hơn nữa, khi Synopsys.ai Copilot học hỏi từ các dự án, cuối cùng nó sẽ có thể cung cấp hướng dẫn có ý nghĩa hơn dựa trên các thông lệ tốt nhất và kiến thức của tổ chức. Với sự ra mắt của Synopsys.ai Copilot, Synopsys đang khai thác sức mạnh của AI tạo sinh (GenAI) để hỗ trợ các nhóm thiết kế với các cấp độ năng suất mới.

Công ty cho biết Samsung là công ty đầu tiên sử dụng Synopsys.ai để thiết kế chip điện thoại di động mới bằng cách sử dụng một nút quy trình tiên tiến. SK Hynix, một nhà sản xuất bộ nhớ máy tính, đã sử dụng công cụ tối ưu hóa của bộ thiết kế để giảm 5% diện tích chiếm dụng của chip bộ nhớ flash. Điều đó có vẻ như là một cải tiến nhỏ, nhưng diện tích IC càng lớn thì khả năng một lỗi trong wafer có thể khiến chip không sử dụng được càng cao. Đóng gói thêm 5% chip vào một wafer duy nhất sẽ làm tăng năng suất.

Với số lượng chip tùy chỉnh được sản xuất hàng năm, ngay cả việc giảm nhẹ diện tích chiếm dụng cũng có thể giúp tiết kiệm chi phí đáng kể.

AI trong phần mềm EDA đang làm cho thiết kế điện tử hiệu quả hơn

Khi AI ngày càng trở nên mạnh mẽ và phổ biến hơn, nhiều chuyên gia lo ngại rằng họ sẽ bị thay thế bởi bot. Các kỹ sư thiết kế không gặp nguy cơ như vậy, ít nhất là hiện tại. Thay vào đó, nhiều người đang đón nhận công nghệ mới vì bản chất của nó: một công cụ nâng cao khả năng của con người.

Theo Amit Gupta, Phó chủ tịch kiêm Tổng giám đốc bộ phận xác minh IC tùy chỉnh của Siemens Digital Industries Software, việc tích hợp AI vào các công cụ tự động hóa các quy trình làm việc thông thường, việc kiểm tra quy tắc thiết kế thường được thực hiện vào cuối quy trình thiết kế, khiến cho việc sửa đổi hóa và mô phỏng, đồng thời cho phép họ áp dụng bắt buộc trở nên cồng kềnh và tốn thời gian. Tuy sự khéo léo của mình để giải quyết các vấn đề nâng cao hơn.

Tự động hóa các nhiệm vụ thường lệ

Khi xem xét các khía cạnh phức tạp của thiết kế bảng mạch in PCB, sức mạnh của AI nằm ở khả năng tự động hóa các tác vụ thường xuyên, giúp giảm đáng kể khối lượng công việc thủ công của nhà thiết kế. Tối ưu hóa vị trí linh kiện là một trong những lĩnh vực có tác động lớn nhất trong lĩnh vực này. Với các phương pháp truyền thống, các nhà thiết kế đặt thủ công từng linh linh kiện trên một bố cục PCB, có thể mất nhiều giờ hoặc thậm chí nhiều ngày, tùy thuộc vào độ phức tạp của bo mạch. Tuy nhiên, các thuật toán AI có thể thực hiện nhiệm vụ này trong một phần thời gian nhỏ.

Ví dụ, chúng có khả năng phân tích nhiều biến như kết nối điện, phân phối nhiệt và tính toàn vẹn của tín hiệu để tìm vị trí tối ưu cho từng linh kiện.

Tối ưu hóa định tuyến là một nhiệm vụ thường xuyên khác có thể được hưởng lợi từ việc bổ sung công nghệ AI. Theo truyền thống, các nhà thiết kế phải vẽ thủ công các dấu vết giữa các thành phần, đảm bảo chúng đáp ứng các quy tắc và ràng buộc thiết kế cụ thể. Để hợp lý hóa quy trình này, AI có thể tự động hóa tối ưu hóa thường xuyên bằng cách tính toán các đường dẫn hiệu quả nhất cho các kết nối điện. Tự động hóa này thậm chí có thể xem xét định tuyến nhiều lớp và các lỗ thông, do đó giảm kích thước tổng thể của bo mạch và có khả năng giảm chi phí sản xuất.

Đảm bảo chất lượng

Các công cụ EDA do AI điều khiển có thể tối ưu hóa các quy trình tiền sản xuất bằng cách ngăn ngừa sai sót và đảm bảo thiết kế chất lượng cao. Một trong những ứng dụng hấp dẫn nhất của EDA do AI điều khiển nằm trong việc kiểm tra quy tắc thiết kế theo thời gian thực. Trong các quy trình làm việc thông thường, việc kiểm tra quy tắc thiết kế thường được thực hiện vào cuối quy trình thiết kế, khiến cho việc sửa đổi bắt buộc trở nên cồng kềnh và tốn thời gian. Tuy nhiên, các công cụ EDA do AI điều khiển có thể nâng cao hơn.

Tự động hóa các nhiệm vụ thường lệ

Hơn nữa, AI vượt trội trong phân tích dự đoán, đặc biệt là dự đoán lỗi dựa trên máy học. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và học hỏi từ các lỗi thiết kế trong quá khứ, thuật toán AI có thể dự đoán các điểm lỗi tiềm ẩn trong các thiết kế mới. EDA do AI điều khiển có thể tạo điều kiện cho khả năng dự đoán này. Nó cho phép các nhà thiết kế giải quyết các lỗ hổng trước khi chúng trở thành vấn đề nghiêm trọng - do đó tiết kiệm cả thời gian và tài nguyên trong việc gỡ lỗi và thiết kế lại.

Tăng tốc độ thực hiện

Khối lượng lớn các biến số - nhiệt độ, điện áp, tín hiệu đầu vào, tốc độ xung nhịp, điều kiện tải, lão hóa, v.v. - biến việc kiểm tra và xác minh thành một kịch bản ác mộng về các hoán vị và kết hợp. Một phương pháp thiết kế thông thường có thể liên quan đến hàng chục tỷ mô phỏng, đặc biệt là khi nhắm đến các tiêu chuẩn sáu sigma.

Solido Design Environment, công cụ EDA của Siemens dành cho IC tùy chỉnh, sử dụng AI để thực hiện “tính toán số lượng cực nhanh” giúp giảm số lượng mô phỏng cần thiết để xác minh thiết kế và tối ưu hóa công suất, hiệu suất, bố cục và năng suất của chip. Solido có thể chạy mô phỏng, xem dạng sóng và thực hiện phân tích hồi quy trên các thiết kế IC tùy chỉnh tương tự và kỹ thuật số.

AI thích ứng của Solido sử dụng máy học (ML) để giảm số lượng mô phỏng thực tế bằng cách học hỏi từ các lần chạy trước, cho phép thực hiện cùng một phân tích với hàng nghìn lần mô phỏng, giúp giảm đáng kể thời gian tính toán.

Tuy nhiên, để làm được như vậy, phải đảm bảo rằng thông tin của nó là hợp lệ. Nghiên cứu thực nghiệm của McKinsey & Company cho thấy các công cụ dựa trên AI tạo sinh mang lại tốc độ tăng ấn tượng cho nhiều tác quả, ngoại trừ thiết kế rất giống nhau.

Solido sử dụng cùng các mô hình thành phần và dữ liệu đầu vào mà một kỹ sư sẽ nhập vào một công cụ mô phỏng thông thường và từ dữ liệu đó, thời gian, viết mã mới trong gần một nửa thời gian và tối ưu hóa mã hiện có (gọi là tái cấu trúc mã) trong gần hai phần ba thời gian. Ví dụ, trợ lý kỹ thuật AI tạo sinh có thể giúp các kỹ sư mới tăng năng suất lên gấp đôi bằng cách tương tác với các công cụ thiết kế bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Đối với các cải tiến quy trình tác động trực tiếp đến mốc thời gian của dự án và kết quả kinh doanh, AI tạo sinh có thể tạo điều kiện phát triển nhanh chóng các bảng dữ liệu sản phẩm, hướng dẫn kỹ thuật và tài liệu liên quan được tùy chỉnh cho đối tượng mục tiêu và thị trường. Có thể đạt được hiệu quả cao hơn nữa bằng cách sử dụng trợ lý kỹ thuật cho nghiên cứu và cung cấp cho các kỹ sư các khuyến nghị theo ngữ cảnh, do đó hỗ trợ các nhóm giải quyết nhanh chóng các vấn đề nghiên cứu quan trọng.

so-sanh-hieu-qua.png
So sánh hiệu quả thời gian khi sử dụng/ không sử dụng công cụ AI tạo sinh

Thiếu dữ liệu đào tạo vẫn là vấn đề tồn tại lớn nhất

Những cái tiến vẫn đang được thực hiện trong EDA tạo sinh, nhưng việc thiếu dữ liệu đào tạo vẫn là vấn đề lớn nhất. Điều này chủ yếu là do lượng dữ liệu chất lượng cao rất hạn chế mà có thể thực hiện đào tạo. Các công ty bảo vệ các khối sở hữu trí tuệ (IP) của riêng họ, nhưng ít công ty có đủ dữ liệu để thực hiện đào tạo hiệu quả, ngoại trừ thiết kế rất giống nhau.

Solido sử dụng cùng các mô hình thành phần và dữ liệu đầu vào mà một kỹ sư sẽ nhập vào một công cụ mô phỏng thông thường và từ dữ liệu đó, xây dựng mô hình máy học tùy chỉnh của riêng mình để xác định các điều kiện lấy mẫu và thử nghiệm tối ưu nhằm đánh giá độ bền của thiết kế chip. Tính năng phân tích hồi quy của công cụ giúp xác định các biến có liên quan nhất, thu hẹp số lượng mẫu và thử nghiệm. Các mô hình AI tùy chỉnh này, có thể bao gồm thông tin thiết kế độc quyền, được lưu trữ bên trong công cụ ở phía khách hàng, do đó thông tin bí mật vẫn được bảo mật và mô hình có thể được đưa vào các thiết kế trong tương lai của cùng một công ty.

Siemens cho biết điều này có thể giảm thời gian xác minh trong tương lai thêm một đến hai cấp độ. Một số dữ liệu thậm chí có thể liên quan đến xưởng sản xuất chip. Vì phải mất nhiều năm để thiết kế IC mới, nên các mô hình mô phỏng ban đầu thường dựa trên các phương pháp sản xuất hiện có của xưởng sản xuất.

Với Solido, xưởng sản xuất có thể gửi cho nhà thiết kế một bản sao trước khi phát hành của bộ công cụ thiết kế quy trình (PDK) của mình, mô hình hóa quy trình sản xuất. Khi quy trình phát triển, PDK đã cập nhật sẽ được gửi cho khách hàng để kết hợp vào mô hình thiết kế và xác minh của mình. Mỗi lần lặp lại mất ít thời gian hơn lần trước vì công cụ đang học hỏi từ các lần chạy trước.

Synopsys đào tạo AI của mình bằng phương pháp học tăng cường, trong đó AI thực hiện quy trình thử và sai và nhận phản hồi tích cực hoặc tiêu cực dựa trên mức độ đáp ứng các thông số kỹ thuật như công suất, hiệu suất và dấu chân.

Một lợi ích của học tăng cường là khả năng đào tạo bot với lượng dữ liệu hạn chế. Điều này cho phép công ty khách hàng giữ thông tin độc quyền của mình trong nhà thay vì chia sẻ với Synopsys.

Nhưng nếu một công ty sẵn sàng chia sẻ thông tin thiết kế của mình cho mục đích đào tạo, Sysopsys.ai, giống như Solido, có thể được đào tạo bằng cách sử dụng các thiết kế chip trước đó, cho phép nó dựa trên kinh nghiệm trước đây của các kỹ sư của công ty.

AnsysGPT là một công cụ khác giúp tăng cường khả năng của nhà thiết kế IC bằng cách thực hiện các tác vụ dư thừa và rút ngắn quá trình thiết kế và xác minh. AnsysGPT cho phép kỹ sư đưa ra ý tưởng thiết kế từ “AI copilot” và thiết lập mô phỏng bằng chatbot AI, cả hai đều sử dụng ngôn ngữ đàm thoại. Công ty cho biết quy trình mô phỏng tăng cường AI của họ giúp giảm thời gian mô phỏng xuống 100 lần thông qua đào tạo dựa trên dữ liệu và ML dựa trên vật lý, trong đó người đào tạo cung cấp dữ liệu mục tiêu dựa trên mô hình vật lý. Làm như vậy sẽ giảm lượng dữ liệu đào tạo, giúp tăng tốc cả quá trình đào tạo và mô phỏng thực tế.

Tương tự như cách ChatGPT tìm kiếm ví dụ trên Internet, AnsysGPT đào tạo bằng cách nghiên cứu cơ sở kiến thức Ansys để khai thác kinh nghiệm của nhiều kỹ sư. Các “bài học” đến từ nhiều nguồn Ansys, bao gồm các khóa học dành cho kỹ sư, tài liệu kỹ thuật, bài đăng trên blog và video đào tạo. Nó không sử dụng thông tin đầu vào của khách hàng để bảo vệ dữ liệu độc quyền của khách hàng.

Độ chính xác của các mô hình ngôn ngữ lớn này về cơ bản gắn liền với chất lượng và phạm vi của dữ liệu mà chúng được đào tạo. Đặc biệt, các mô hình ngôn ngữ lớn này đã được đào tạo trên dữ liệu miền bán dẫn hạn chế và do đó, chúng không thể được sử dụng hiệu quả ngay trong môi trường sản xuất. Đối với miền bán dẫn, có hai cách tiếp cận để tùy chỉnh các mô hình nền tảng:

- Tạo tăng cường truy xuất (RAG)

- Tinh chỉnh

Tạo tăng cường truy xuất (RAG) là quá trình tối ưu hóa đầu ra của một mô hình ngôn ngữ lớn, vì vậy nó tham khảo một cơ sở kiến thức có thẩm quyền bên ngoài các nguồn dữ liệu đào tạo của nó trước khi tạo phản hồi. Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được đào tạo trên khối lượng dữ liệu khổng lồ và có sử dụng hàng tỷ tham số để tạo ra đầu ra ban đầu cho các nhiệm vụ như trả lời câu hỏi, dịch ngôn ngữ và hoàn thành câu.

RAG mở rộng các khả năng vốn đã mạnh mẽ của LLM đến các miền cụ thể hoặc cơ sở kiến thức nội bộ của tổ chức, mà không cần đào tạo lại mô hình. Đây là một cách tiếp cận hiệu quả về chi phí để cải thiện đầu ra LLM, để nó vẫn phù hợp, chính xác và hữu ích trong nhiều bối cảnh khác nhau.

Với phương pháp RAG, bước đầu tiên là chuyển đổi tài liệu và mọi truy vấn của người dùng sang định dạng tương thích để thực hiện tìm kiếm liên quan. Để làm cho các định dạng tương thích, một bộ sưu tập tài liệu (hoặc thư viện kiến thức) và các truy vấn do người dùng gửi được chuyển đổi thành biểu diễn số bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ nhúng. Nhúng là quá trình mà văn bản được biểu diễn số trong không gian vectơ. Kiến trúc mô hình RAG so sánh các nhúng của truy vấn người dùng trong vectơ của thư viện kiến thức. Sau đó, lời nhắc của người dùng ban đầu được thêm vào ngữ cảnh có liên quan từ các tài liệu tương tự trong thư viện kiến thức. Sau đó, lời nhắc tăng cường này được gửi đến mô hình nền tảng. Bạn có thể cập nhật các thư viện kiến thức và các nhúng liên quan của chúng theo cách không đồng bộ.

Tinh chỉnh một mô hình nền tảng được đào tạo trước là một cách hợp lý để tận dụng các khả năng rộng lớn của nó trong khi tùy chỉnh một mô hình trên kho dữ liệu nhỏ của riêng bạn. Phương pháp Tinh chỉnh là một phương pháp tùy chỉnh liên quan đến việc đào tạo thêm và thực sự thay đổi trọng số của mô hình của bạn. Các phương pháp tinh chỉnh thích ứng miền như Tinh chỉnh hiệu quả tham số và Thích ứng thứ hạng thấp (LoRA) cho phép bạn tận dụng các mô hình nền tảng được đào tạo trước và điều chỉnh chúng cho các tác vụ cụ thể bằng cách sử dụng dữ liệu cụ thể theo miền hạn chế.

Như mọi người hay nói, “Đầu vào rác thì đầu ra cũng rác”. Vậy làm sao các kỹ sư có thể tự tin rằng các mô hình thành phần là chính xác?

Một cách để họ xác minh các mô hình là theo dõi cách AI đưa ra quyết định bằng cách sử dụng cây phân loại trong quá trình đào tạo. Điều này tương đương với việc yêu cầu học sinh trình bày bài làm của mình để xác định xem quy trình có hợp lệ hay không và nếu không, thì người học - học sinh hay AI - đã đi chệch hướng ở đâu. Nó sử dụng nhiều phương pháp đã được thiết lập, bao tác nhân thông tin cục bộ (LIAM). Ba phương pháp xác minh khác nhau cung cấp phép tam giác hóa, giúp tăng sự tự tin vào kết quả. Sau khi đào tạo, các chuyên gia AI sẽ xem xét biến nào có ảnh hưởng nhất đến quyết định. EDA dựa trên AI cung cấp cho các kỹ sư điện cơ hội làm việc trên các thiết kế cấp cao mà không bị sa lầy vào những chi tiết nhỏ nhặt, giống như cách các ngôn ngữ lập trình cấp cao cho phép các kỹ sư phần mềm làm việc trên các dự án lớn hơn mà không cần phải viết bằng ngôn ngữ máy.

Kết luận

Trong kỷ nguyên được đánh dấu bằng sự tiến hóa công nghệ không ngừng, AI là động lực thúc đẩy sự biến đổi trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. AI đang định hình lại các tương tác của chúng ta và những lợi ích mà chúng ta có được từ các công nghệ bao quanh chúng ta. Nó vượt ra ngoài sự tiện lợi đơn thuần; nó thể hiện chìa khóa để mở ra hiệu quả vô song, cá nhân hóa và đổi mới đột phá.

Khi AI tích hợp liền mạch vào chính cấu trúc tồn tại của chúng ta, chúng ta không chỉ là những người đứng ngoài cuộc thay đổi; chúng ta là những kiến trúc sư tích cực của một tương lai nơi tiềm năng của các công nghệ ngày mai không có giới hạn. Từ thiết kế IC và SoC do AI điều khiển, xác minh do AI cung cấp, thiết kế PCB đến phân tích đa vật lý dựa trên AI, chúng ta đang khai thác sức mạnh của AI để mở ra một kỷ nguyên mới của IP AI trên thiết bị và sáng tạo chip AI thế hệ tiếp theo.

Tài liệu tham khảo:
1. https://semiengineering.com/
2. https://jetking.fpt.edu.vn/
3. https://aws.amazon.com/
4. https://www.mckinsey.com/
5. https://www.engineering.com/
6. https://www.mckinsey.com/

(Bài đăng ấn phẩm in Tạp chí TT&TT số 3 tháng 3/2024)

Nguồn tin: ictvietnam.vn

Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây