उद्योग आपूर्तिकर्ताओं और शोधकर्ताओं ने हाल ही में इस साल के आम सभा DesignCon पर एक पैनल चर्चा से मुश्किल महत्वपूर्ण प्रगति सीखने मशीन में इस्तेमाल किया चिप्स के डिजाइन में बनाया गया है देखा जा सकता है, (ईडीए) शर्तों कृत्रिम इलेक्ट्रॉनिक डिजाइन स्वचालन के उपयोग खुफिया (AI) एक बहुत लोकप्रिय विषय हैं, न केवल कैसे इस सम्मेलन पत्र प्रकाशित संबंधित कागजात, विषय भी कई प्रतिभागियों चर्चा के दौरान आकर्षित किया है, दृश्य पैक किया गया था।
पिछले साल से, मशीन उन्नत इलेक्ट्रॉनिक रिसर्च सेंटर के लिए सीखने (CAEML) चार नए भागीदारों। यह 13 उद्योग के सदस्यों द्वारा और तीन विश्वविद्यालयों को एक साथ जोड़ा गया है अनुसंधान दल है, जो अब चौड़ाई और उनके काम की गहराई का विस्तार करने के जारी है का गठन ।
हुई और प्रौद्योगिकी (Hewlett-Packard उद्यम; HPE) CAEML बकाया तकनीकी विशेषज्ञ और क्रिस्टोफर चेंग के एक सदस्य ने कहा: 'पिछले वर्ष हमने संकेत अखंडता और बिजली अखंडता पर ध्यान केंद्रित है, और इस वर्ष में, हमारे उत्पाद पोर्टफोलियो सिस्टम विश्लेषण, चिप में बांटा गया है लेआउट और विश्वसनीय मंच डिजाइन ने अनुसंधान की विविधता में सबसे प्रगति की है। '
नेकां स्टेट यूनिवर्सिटी के एक उत्कृष्ट प्रोफेसर पॉल फ्रांजोन ने कहा, '' बायिसियन ऑप्टिमाइज़ेशन और कनवर्ल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) ने भी डीएफएम में काफी कार्यक्षमता बढ़ा दी है, और हमने शुरू किया डिजाइन प्रक्रिया में तुल्यकालिक सीखने का उपयोग करने पर विचार करें। "उत्तरी कैरोलिना राज्य विश्वविद्यालय सीएईएमएल के तीन साथी विश्वविद्यालयों में से एक है।
सीएएमएल से जुड़े एक अन्य स्कूल, जॉर्जिया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के प्रोफेसर माधवन स्वामीनाथन ने कहा: 'हम जिन चुनौतियों का सामना करते हैं, उनमें से एक कंपनी के डेटा को प्राप्त कर रहा है क्योंकि उनके अधिकांश डेटा मालिकाना हैं, इसलिए हम कई हैंडलिंग तंत्र के साथ आए हैं जो सभी अच्छी तरह से काम कर रहे हैं, लेकिन अभी भी हम उम्मीद से ज्यादा लंबे समय तक हैं। "
शुरुआती दिनों एनालॉग डिवाइसेज प्राप्त करने के लिए CAEML (ADI), ताल (ताल), सिस्को (Cisco), आईबीएम, Huida (Nvidia), क्वालकॉम (Qualcomm), सैमसंग (Samsung) और Xilinx ( समर्थन Xilinx) और अन्य नौ विक्रेताओं, एक उच्च गति इंटरकनेक्ट, विद्युत पारेषण, सिस्टम स्तर इलेक्ट्रोस्टैटिक निर्वहन, आईपी कोर पुन: उपयोग, और डिजाइन नियम जाँच सहित क्षेत्र में दिलचस्पी हो गई।
ताल डिजाइन सिस्टम और 1990 के दशक में अन्य EDA विक्रेताओं मशीन सीखने का अध्ययन शुरू किया। डेविड व्हाइट, ताल अनुसंधान एवं विकास विभाग के वरिष्ठ निदेशक, 2013 में प्रौद्योगिकी ने कहा पहली बार अपने उत्पादों को आयात करने के लिए, गुणी का वह संस्करण उपयोग, और उपयोग और विश्लेषण डाटा खनन परजीवी कब्जा मशीन सीखने मॉडल बनाने के लिए।
तिथि करने के लिए, ताल ने 1.1 मिलियन मशीन सीखने के मॉडल को अपने उपकरणों के लिए दीर्घावधि कंप्यूटिंग में तेजी लाने के लिए प्रदान किया है, और उत्पाद विकास के अगले चरण में लेआउट और रूटिंग उपकरण हैं जो इसे मानव डिजाइनरों से सीखने की अनुमति देता है व्हाइट ने सुझाव दिया कि ये समाधान समानांतर सिस्टम और बड़े डेटासेट का लाभ लेने के लिए स्थानीय और क्लाउड-आधारित प्रसंस्करण दोनों का उपयोग कर सकते हैं।
मशीन सीखने की तकनीक और अनुप्रयोग का नवीनतम विकास
शशि ओबिलीसेटी, रिसर्च एंड डेवलपमेंट के सिनोप्सीस के डायरेक्टर ने कहा कि मौजूदा एल्गोरिदम का इस्तेमाल करते हुए वैश्विक रूटिंग टूल उन्नत प्रक्रिया नोड्स पर अपनी सीमा तक पहुंच गए हैं, इसलिए वे समय समापन के लिए चिप डाटा दर को कम करना शुरू कर दिया।
उसने कहा कि ताइवान सेमीकंडक्टर मैन्युफैक्चरिंग कं ने पिछले साल वैश्विक घुमाव की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन सीखने का इस्तेमाल किया, जिसके परिणामस्वरूप गति में 40 मेगाहर्ट्ज की वृद्धि हुई, एनवीडिया ने सिम्युलेशन को कम करने के दौरान चिप डिजाइन की पूर्ण कवरेज प्रदान करने के लिए मशीन सीखने का इस्तेमाल किया।
पैनल में भाग लेने वाले विशेषज्ञों ने कहा कि उन्होंने विशिष्ट फैसलों को स्वचालित करने और संपूर्ण डिजाइन प्रक्रिया को अनुकूलित करने के लिए मशीन सीखने की तकनीकों का उपयोग करने के लिए उद्योग में कई अवसरों को देखा।
ऐ मॉडल के लिए विशेष रूप से, शोधकर्ताओं तलाश रहे हैं अवसरों आज के तेजी से सिम्युलेटर को बदलने के लिए। प्रौद्योगिकी के जॉर्जिया इंस्टिट्यूट, स्वामीनाथन एक अपेक्षाकृत धीमी गति से सिम्युलेटर सकता है समय त्रुटियों, एनालॉग सर्किट विकारों, साथ ही चिप respin करने के लिए नेतृत्व के कारण कहा (respin) मॉडलिंग समस्याएं.इसके अलावा, मशीन सीखने उच्च गति इंटरकनेक्शन में आईबीआईएस व्यवहार मॉडलिंग बदल सकते हैं।
अमेज़न (अमेज़न) की तंत्रिका नेटवर्क मॉडल के अलावा, गूगल और फेसबुक दोनों छवि खोज और आवाज की पहचान सेवाओं को बढ़ावा देने, चिप्स शोधकर्ताओं ने यह भी इस्तेमाल किया डेटा माइनिंग, आंकड़े और अन्य शिक्षण उपकरण।
उत्तरी कैरोलिना स्टेट यूनिवर्सिटी के Franzon एक प्रॉक्सी मॉडल, शारीरिक डिजाइन अनुकूलन का उपयोग कर 4 पुनरावृत्तियों में परम को प्राप्त करने के विपरीत, बताया जाता है, इंजीनियर भी 20 गुना होना चाहिए। ऐसा ही एक तकनीक एनालॉग सर्किट ठीक करना बहु प्रयोग किया जाता है, और चैनल इंटरकनेक्ट सेट ट्रांससीवर
ऐ कर सकते हैं EDA उपकरण (कभी कभी एक घुंडी के रूप में) सेट विकल्पों में से दर्जनों मदद करने के लिए प्रक्रिया स्वचालन Franzon कहा की गति: 'ये उपकरण कुछ घुंडी और कभी कभी ख़राब ढंग से परिभाषित है, अक्सर अपेक्षित परिणाम के बीच के रिश्ते को धुंधला करता है। '
HPE वर्तमान में तंत्रिका नेटवर्क और वर्गीकरण hyperplane, एक गलती वोल्टेज, वर्तमान, और तापमान डेटा फ़ील्ड की भविष्यवाणी की एसएसडी (एसएसडी) के आधार पर शर्त के साथ संयोजन के रूप में प्रयोग किया जाता है।
चेंग ने कहा: 'आवश्यक प्रशिक्षण अब तक डेटा की भारी मात्रा, classifiers स्थिर हैं, लेकिन हम एक आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (RNN) का उपयोग केवल अच्छा / बुरा लेबल बदलने के लिए समय आयाम में वृद्धि करना चाहते हैं, तो हम करेंगे। डाउनटाइम (टाइम-टू-विफलता) भविष्य लेबल, हम भी इस काम का विस्तार करने की उम्मीद होगी अधिक सामान्य मापदंडों और सिस्टम विफलता के लिए। '
संकलित करें: सुसान हांग