Autor: Sudarshan Deo, Leiter Software-Forschung und -Entwicklung, Siemens Digital Industries Software
Die zunehmende Komplexität von KI-Anwendungen, insbesondere solcher mit transformatorbasierten Modellen, übersteigt die Möglichkeiten der herkömmlichen Transistorverfeinerung. Dies hat zu einem grundlegenden Wandel in der Chipdesignphilosophie geführt: Anstatt Software an bestehende Hardware anzupassen, wird Silizium nun speziell für KI-Anwendungen entwickelt. Dieses Paradigma des „KI-zentrierten Chipdesigns“ erfordert Hardware, die massive Parallelverarbeitung und Hochgeschwindigkeits-Datenübertragung unter strengen thermischen und Leistungsbeschränkungen ermöglicht.
Die 3D-integrierte Schaltungstechnologie erfüllt diese Anforderungen direkt durch die vertikale Integration mehrerer Chips, wie z. B. Speicher mit hoher Bandbreite (HBM) und Logikbausteine, mittels Through-Silicon-Vias (TSVs). Diese vertikale Integration erhöht die Bandbreite drastisch (beispielsweise bieten HBM3- und HBM3E-Stacks mehr als 1 TB/s pro Stack, gegenüber 800 GB/s) und reduziert die Latenz. Dadurch ist sie eine unverzichtbare Technologie für fortschrittliche KI-Beschleuniger und Hochleistungsrechner.
Diese Weiterentwicklung bringt jedoch erhebliche Herausforderungen für die Gestaltung mit sich, wie zum Beispiel:
- Energie- und Wärmemanagement: Chips für künstliche Intelligenz verbrauchen viel Energie. Die hohe Schichtdichte von 3D-integrierten Schaltkreisen verschärft die Probleme der Wärmeableitung und erfordert daher ausgeklügelte Kühllösungen sowie präzise thermische und Leistungsanalysen, um ein thermisches Durchgehen und Leistungsverschlechterungen zu verhindern.
- Erinnerungswand: KI-Workloads leiden häufig unter Engpässen aufgrund des Datenaustauschs zwischen Prozessor und Speicher. Die HBM-Integration erfordert komplexe 3D-Stapelung und Verbindungen im Nanometerbereich, bei denen selbst geringfügige Verbindungsfehler die Integrität des gesamten Chips gefährden können.
- Architektonische Komplexität: Moderne KI-Chips können Milliarden von Transistoren enthalten. Die Entwicklung dieser hochkomplexen 3D-integrierten Schaltkreise erfordert sorgfältige Planung. MultichipletDie Vernetzung von Chips und die Modellierung auf Systemebene übertreffen die Möglichkeiten, die herkömmliche EDA-Tools mit manuellen Methoden bieten.
- Skalierbarkeit und modulares Design: der Übergang zu Architekturen, die auf Chiplets Und die Stapelung von 2.5D/3D-integrierten Schaltkreisen ermöglicht zwar Modularität und Skalierbarkeit, verkompliziert aber auch hypothetische Szenarien.Was wäre wenn» im Zusammenhang mit der Signalsynchronisation und der vertikalen Stromversorgung.
Diese Herausforderungen unterstreichen den Bedarf an fortschrittlichen Lösungen, die über traditionelle EDA-Workflows hinausgehen und KI-gestützte EDA nicht nur vorteilhaft, sondern unerlässlich machen. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, transformiert KI die EDA, indem sie Techniken des maschinellen Lernens (ML) und des bestärkenden Lernens (RL) direkt in Designwerkzeuge integriert. Dies ermöglicht die Automatisierung und Optimierung des gesamten Designprozesses und bewältigt die immense Komplexität, die menschliche Ingenieure allein nicht mehr bewältigen können. Betrachten wir einige wichtige Trends an der Schnittstelle von 3D-integrierten Schaltungen und KI.
Intelligente Designraumerkundung (DSE)
Die Architekturen integrierter 3D-Schaltungen sind exponentiell komplex und zwingen Entwickler, Tausende oder Millionen voneinander abhängiger Variablen (Chippartitionierung, Materialstapel, Anlagenlayout, Verbindungstopologie und Stromversorgung) abzuwägen und gleichzeitig Leistung, Performance, Flächenbedarf (PPA), Zuverlässigkeit und Kosten zu optimieren. Manuelle Iterationen sind langsam und führen häufig zu suboptimalen Ergebnissen.
Künstliche Intelligenz (KI) beschleunigt durch maschinelles Lernen (ML), bestärkendes Lernen (RL) und Ersatzmodellierung die Erfolgsanalyse von Designentscheidungen exponentiell. Sie ermöglicht es Teams, Ergebnisse schneller vorherzusagen. KI-Modelle können die Auswirkungen von Designentscheidungen rasch bewerten.
KI kann aus früheren Iterationen lernen. Das aus vergangenen Entwürfen gewonnene Wissen kann auf neue Projekte angewendet werden, wodurch die Zeit für die Implementierung von Architekturen der nächsten Generation verkürzt wird.
Es kann zur Entdeckung unkonventioneller Architekturen eingesetzt werden. KI kann optimale Architekturpläne identifizieren, die traditionelle Methoden möglicherweise übersehen, und so unter Berücksichtigung vielfältiger Randbedingungen messbare Verbesserungen erzielen.
KI ist besonders nützlich, wenn sie menschliches Fachwissen ergänzt und erweitert. KI-gestützte Copiloten und agentenbasierte Systeme ermöglichen es einem einzelnen Konstruktionsingenieur, mehrere komplexe Bausteine gleichzeitig zu verwalten und so die Produktivität deutlich zu steigern.
Abbildung 1. DSE-Regelkreis, gesteuert durch agentenbasierte KI/LLM und unterstützt durch prädiktive oder Ersatzmodelle, die auf die elektrischen, thermischen und mechanischen Belastungsabläufe von 3D-integrierten Schaltungen angewendet werden. (Quelle: Siemens Digital Industries Software)
KI-gesteuerte DSE kann in realen 3D-integrierten Schaltungsprogrammen implementiert werden, indem eine KI/LLM-Schicht mit prädiktiver oder surrogatmodellgestützter Optimierung kombiniert und der Regelkreis durch Implementierung plus drei abschließende Validierungsabläufe für elektrische, thermische und mechanische Spannungsanalysen geschlossen wird.
Abbildung 1 zeigt einen geschlossenen DSE-Workflow, in dem eine autonome KI/LLM-Schicht Optimierungsfragen und KPI-Vorgaben interpretiert und anschließend Implementierung und Integration steuert. Der Workflow ist mit drei abschließenden multiphysikalischen Validierungsabläufen verbunden: der elektrischen Analyse, die Artefakte wie S-Parameter und Augendiagramme generiert; der thermischen Analyse, die Temperaturkarten und Hotspot-Informationen erzeugt; und der mechanischen Spannungsanalyse, die zuverlässigkeitsrelevante Ergebnisse liefert. Feedback zur Implementierung und KPI-Bewertung führt zu iterativer Verfeinerung hin zu einer optimalen Lösung.
In Abbildung 1 kann agentenbasierte KI so positioniert werden, dass sie die Implementierungs- und Multiphysik-Engines „überlagert“, um DSE auf der Ebene integrierter 3D-Schaltungen zu ermöglichen. Die KI-Schicht strukturiert das Optimierungsproblem in KPIs und explizite elektrische Randbedingungen (Gut/Schlecht-Prüfungen, gewichtete Bewertung, Randbedingungsindikatoren), wählt Experimente aus, startet Tool-Läufe und verwendet Ersatz-/Vorhersagemodelle, um die Anzahl aufwändiger, hochpräziser Iterationen zu reduzieren. Wichtig ist, dass derselbe DSE-Zyklus drei gekoppelte Arbeitsabläufe – elektrische, thermische und mechanische Belastung – umfassen kann, sodass Verbesserungen in einem Bereich nicht unbeabsichtigt zu Fehlern in einem anderen führen.
Bei der Herstellung integrierter 3D-Schaltungen ist der limitierende Faktor üblicherweise nicht die Optimierung an sich, sondern die sichere Orchestrierung vieler heterogener Werkzeuge, Ausführungen und Artefakte in verschiedenen Rechenumgebungen. Hier kommt eine MCP-basierte Werkzeuginfrastruktur zum Einsatz.
Abbildung 2. Referenzarchitektur einer MCP-Tool-Infrastruktur für 3D-Design-Workflows für integrierte Schaltungen (Quelle: Siemens Digital Industries Software)
Abbildung 2 veranschaulicht eine „Tool-Infrastruktur“ basierend auf einem MCP-Server (Model Context Protocol), der zwischen einem Agentenoptimierer und den heterogenen ausführbaren Dateien von 3D-integrierten Schaltkreisprogrammen positioniert ist. Anstelle von Punkt-zu-Punkt-Integrationen wird jede Funktion als MCP-Server mit klar definierten und protokollierten Ein- und Ausgaben bereitgestellt. Ein MCP-Host/eine MCP-Bridge ermöglicht die sichere Ausführung von Tools, die Konfiguration der Umgebung, den Datentransfer und das Routing zu lokalen Rechnern oder HPC-Schedulern (High-Performance Computing) und erfasst dabei Protokolle, Versionen, Parameter und erzeugte Artefakte. Diese Architektur ermöglicht skalierbares Experimentieren mit mehreren Tools und eine Optimierung im geschlossenen Regelkreis, indem die Ergebnisse in KPI-/Evidenz-Repositories normalisiert werden und jede Ausführung team-, standort- und toolchainübergreifend nachvollziehbar und wiederholbar ist.
Automatische Skalierung abhängig von Leistung und Temperatur
In 3D-integrierten Schaltungen besteht ein enger Zusammenhang zwischen Leistungsaufnahme und Temperatur, wodurch eine nichtlineare Rückkopplungsschleife entsteht: Die Temperatur beeinflusst Leckstrom und Leistungsaufnahme, was wiederum die Temperatur verändert. Um schnell und präzise Ergebnisse zu erzielen, benötigen die Teams eine skalierbare Methode zur Generierung temperaturabhängiger Leistungsaufnahmen für die thermische Analyse, ohne die gesamte Charakterisierung unter jeder Extrembedingung wiederholt durchführen zu müssen.Ecke).
Abbildung 3. KI-gestützte, temperaturabhängige Leistungsmodellierung zur Erkundung des Designraums. (Quelle: Siemens Digital Industries Software)
Der temperaturabhängige Skalierungsfluss (Abbildung 3) ermöglicht die Erfassung der Referenzleistung in einem einfachen EckeErstellen Sie temperaturskalierte Bibliotheken, kartieren Sie temperaturabhängige Leckagen auf Zellebene, normalisieren und generieren Sie Mehrtemperatur-Leistungseingänge und schließen Sie den Regelkreis mit einer 3D-Wärmeanalyse.
KI-fähige Chipdesigndaten
Die Effektivität von KI-Modellen hängt von der Qualität und Verfügbarkeit ihrer Trainingsdaten ab. Die Entwicklung integrierter 3D-Schaltungen erzeugt Petabytes an heterogenen Daten (Design-, elektrische, thermische, mechanische, Fertigungs-, Design-Explorations-, Simulations-, Charakterisierungsdaten, PDK-Informationen), die häufig auf unterschiedlichen und isolierten Systemen mit inkonsistenten Formaten oder Störungen gespeichert sind.
Die Aufbereitung dieser umfangreichen, domänenübergreifenden Daten für KI erfordert strategische Investitionen in Design- und IP-Datenmanagement. Die Auswahl, Kennzeichnung und Sicherstellung der Datenqualität und -zugänglichkeit während des gesamten Designprozesses sind entscheidend. Skalierbare Speicher- und Rechenplattformen sind ebenfalls notwendig, da hochpräzise Simulationsergebnisse eine robuste Infrastruktur erfordern.
Ohne diese Grundlagen besteht die Gefahr, dass KI-Modelle falsche Korrelationen lernen, Verzerrungen verstärken oder unzuverlässige Ergebnisse liefern. Dies unterstreicht die Bedeutung eines ganzheitlichen Ansatzes für das Datenmanagement im EDA-Ökosystem.
Die Herausforderungen von 3D-integrierten Schaltungen mit industrietauglicher KI bewältigen
Industrielle KI basiert auf fünf Grundprinzipien:
- Genauigkeit: um sicherzustellen, dass alle Ergebnisse quantitativ korrekt sind und strengen physikalischen Gesetzen und technischen Beschränkungen entsprechen, wo selbst kleinste Fehler kritisch sein können.
- Überprüfbarkeit: Bereitstellung transparenter und nachvollziehbarer Entscheidungsprozesse, damit Ingenieure genau überprüfen können, wie und warum die KI zu einem bestimmten Ergebnis gelangt ist.
- Robustheit: Hohe Leistungsfähigkeit, Zuverlässigkeit und Konsistenz auch bei neuen, fehlerhaften oder unvollständigen Datensätzen gewährleisten.
- Verallgemeinerung: Die in einem Konstruktionsproblem erlernten Kenntnisse und Modelle erfolgreich auf neue und bisher unbekannte technische Probleme anzuwenden.
- Benutzerfreundlichkeit: Nahtlose Integration mit CAD/CAE-Softwaretools und etablierten Arbeitsabläufen ohne die Notwendigkeit umfangreicher Umschulungen.
Dieser KI-Ansatz in Industriequalität ergänzt das menschliche Fachwissen, verringert den Aufwand für die manuelle Workflow-Verwaltung und verbessert die Engineering-Leistung. Dadurch wird sichergestellt, dass eine strenge multiphysikalische Validierung mit den zunehmend anspruchsvollen PPA-Anforderungen und den zeitlichen Beschränkungen der Markteinführung skalierbar ist.
Fazit
Da 3D-integrierte Schaltungen im Zeitalter der KI immer komplexer und heterogener werden, ist die Kombination menschlicher Expertise mit KI-gestützten Designmethoden unerlässlich. Herkömmliche Chipdesigns reichen nicht mehr aus, um die massive Parallelverarbeitung und die hohen Datenübertragungsraten moderner KI-Anwendungen unter strengen Temperatur- und Leistungsbeschränkungen zu bewältigen. Industrielle KI-Lösungen ermöglichen es Entwicklungsteams, diese Herausforderungen zu meistern. Durch die Integration intelligenter Designraumerkundung, automatisierter thermischer und energetischer Co-Analyse sowie robustem Datenmanagement transformiert KI das EDA-Ökosystem.
Den ausführlichen technischen Bericht finden Sie hier: Drei Designimperative zur Beschleunigung des 3D-IC-Designs mit KI
