Vivemos uma profunda transformação na indústria dos semicondutores, impulsionada pela rápida ascensão da IA, na qual os sistemas inteligentes são cada vez mais definidos pela interação entre hardware, software e modelos de IA.

No centro desta transformação está o silício. Já não basta fornecer chips de alto desempenho e energeticamente eficientes. As equipes agora precisam fornecer silício de qualidade garantida na primeira tentativa, em ciclos de 12 meses, enquanto gerem níveis de complexidade sem precedentes.

Os data centers de IA não são exceção a estas mudanças. Para os hiperescalas e os operadores de HPC, as decisões relativas ao silício determinam cada vez mais a economia dos data centers, influenciando o desempenho por watt, a densidade dos racks, os requisitos de refrigeração e a utilização da infraestrutura.

Essa nova realidade é definida por três requisitos simultâneos: desempenho, velocidade e qualidade. As cargas de trabalho de IA crescem a uma taxa de cerca de 4 vezes por ano, superando amplamente os ganhos tradicionais de escalabilidade de processos. Ao mesmo tempo, o custo e o consumo de energia por unidade de computação de IA têm de continuar a diminuir. Os prazos de desenvolvimento são comprimidos para se adequarem a ciclos de lançamento anuais, enquanto os padrões de qualidade se mantêm intransigentes.

Cumprir estes três objetivos exige uma reformulação fundamental do ciclo de vida do silício.

Engenharia nativa de IA: da otimização aos agentes autônomos

Uma das mudanças mais significativas que viabilizam essa transformação é a evolução da IA no próprio processo de design. O que começou como aprendizagem automática para otimização expandiu-se rapidamente por todo o fluxo de trabalho. As técnicas de aprendizagem por reforço já produzem um impacto mensurável, incluindo uma redução de até duas vezes no número de testes de verificação para a mesma cobertura, bem como melhorias no consumo de energia e no desempenho.

Depois disso, surgiram assistentes de IA alimentados por grandes modelos de linguagem. Integrados nas ferramentas de projeto, esses assistentes ajudam os engenheiros a gerar scripts, a depurar problemas, a automatizar tarefas e a aceder a conhecimento especializado de forma mais eficiente.

O próximo salto transformador é a IA agêntica. Aqui, a IA vai além da assistência e se torna uma colaboradora ativa. Os agentes autônomos podem executar fluxos de trabalho completos com intervenção humana mínima, realizando verificações de lint, corrigindo problemas de RTL, analisando congestionamentos e resolvendo problemas de layout de forma independente.

Os engenheiros de agentes emergentes podem partir de uma especificação e gerar RTL verificável e sintetizável, orquestrando vários agentes especializados. Isso marca uma mudança das ferramentas que auxiliam os engenheiros para sistemas que executam tarefas em seu nome, aumentando drasticamente a produtividade e permitindo que os engenheiros se concentrem em desafios de projeto de maior valor.

Acelerar o projeto com computação e verificação

Os fluxos de trabalho impulsionados pela IA são complementados por outro grande avanço: a computação acelerada. A aceleração por GPU está sendo aplicada a cargas de trabalho de EDA e simulação, gerando ganhos significativos de rendimento. Por exemplo, a litografia computacional — a carga de trabalho que mais exige recursos computacionais no processo de fabricação de semicondutores — registrou um aumento na velocidade de processamento, passando de cerca de 5 a 8 vezes para quase 30 vezes em apenas dois anos.

Esses ganhos não se limitam a poupar tempo; alteram fundamentalmente o que é possível. Os engenheiros podem explorar mais alternativas, realizar análises mais aprofundadas e chegar mais rapidamente a soluções ótimas.

Ao mesmo tempo, a verificação continua a ser um dos maiores desafios do setor. Conseguir um silício "certo de primeira" pode exigir até um quatrilhão de ciclos de validação, especialmente à medida que os sistemas abrangem cada vez mais cargas de trabalho de hardware, software e IA.

Para enfrentar esse desafio, o setor recorre cada vez mais à verificação assistida por hardware (HAV), à emulação e à prototipagem. Estas plataformas permitem aos engenheiros executar cargas de trabalho reais, incluindo modelos de IA, em chips virtuais antes da produção. A validação ao nível do sistema ajuda a identificar problemas numa fase precoce, a reduzir o risco de "tape-out" e a preparar projetos para grandes clusters de treino e inferência.

Incorporar a física e o encapsulamento no ciclo de projeto

À medida que os projetos se tornam mais complexos, efeitos físicos como o comportamento térmico, a integridade de alimentação e a tensão mecânica desempenham um papel cada vez mais importante na determinação dos resultados. Isso é particularmente crítico para a infraestrutura de IA, onde o desempenho, o consumo de energia, o resfriamento e a confiabilidade estão intimamente ligados.

Tradicionalmente, esses efeitos eram analisados em uma fase tardia do processo de projeto, o que frequentemente resultava em iterações dispendiosas e margens de projeto conservadoras. A integração da análise multifísica diretamente nos fluxos de implementação e aprovação altera essa dinâmica. Ao incorporar análises térmicas, de queda de tensão (IR drop) e de tensão mecânica em uma fase mais precoce do processo, os engenheiros podem identificar e resolver problemas mais cedo, melhorar a precisão e alcançar melhores resultados em termos de PPA, sem recorrer ao sobredimensionamento.

A inovação também já não se limita ao próprio chip. Os sistemas modernos abrangem cada vez mais múltiplos dies, interposers, substratos e memória de elevada largura de banda, criando arquiteturas multi-die altamente complexas.

A conceção destes sistemas requer uma abordagem unificada. As novas plataformas permitem o co-design nos níveis do silício, do pacote e do sistema, enquanto a automação impulsionada pela IA melhora a velocidade, a qualidade e a produtividade. No caso dos clusters de treino de IA, o co-design estende-se cada vez mais à memória, às redes e ao software. Otimizar a interação entre computação, memória e interligação tornou-se tão importante quanto otimizar o próprio chip.

Um novo paradigma para o projeto de silício e de sistemas

Em conjunto, essas inovações apontam para uma mudança fundamental na engenharia. O futuro do projeto de silício e de sistemas é definido pelo aproveitamento do poder da IA, da computação e verificação aceleradas e da engenharia com consciência multifísica.

Em vez de otimizar etapas individuais, o foco está mudando para a transformação de todo o ciclo de vida, com vista a expandir a capacidade de engenharia e gerir a complexidade.

Essa transformação vai muito além da construção de melhores chips. Trata-se de viabilizar a próxima geração de sistemas inteligentes e infraestruturas de IA. À medida que a procura por computação continua a crescer mais rapidamente do que o escalonamento tradicional consegue suportar, a capacidade de fornecer rapidamente silício de alto desempenho, energeticamente eficiente e com qualidade garantida na primeira tentativa torna-se uma vantagem competitiva crítica.

Ao reestruturar o processo de projeto, a indústria se posiciona para sustentar a inovação na era da IA.