Енді Найтінгейл, Віце-президент з маркетингу продукції в Arteris – Серія інтерв’ю

Енді Найтінгейл, Віце-президент з маркетингу продукції в Arteris є досвідченим світовим бізнес-лідером з різноманітним досвідом в галузі інженерії та маркетингу продукції. Він є членом Британського комп’ютерного товариства та Інституту маркетингу, і має понад 35 років досвіду в галузі високих технологій.

На протяженні своєї кар’єри Енді займав різні посади, включаючи інженерні та посади управління продукцією в Arm, де він провів 23 роки. На своїй поточній посаді віце-президента з маркетингу продукції в Arteris, Енді керує системою Magillem для розгортання систем на кристалі та продуктами FlexNoC і Ncore для мережі на кристалі.

Arteris є каталізатором інновацій у сфері систем на кристалі як провідний постачальник інтелектуальної власності для прискорення розробки систем на кристалі. Інтелектуальна власність Arteris для мережі на кристалі та технологія інтеграції систем на кристалі забезпечують вищу продуктивність із нижчою енергоспоживанням та швидшим виходом на ринок, забезпечуючи доведену гнучкість та кращу економічну ефективність для систем та напівпровідникових компаній, щоб інноваційні бренди могли вільно мріяти про те, що буде далі.

З вашим великим досвідом у Arm та现在 на посаді віце-президента з управління продукцією в Arteris, як змінився ваш погляд на еволюцію інтелектуальної власності напівпровідників та технологій міжз’єднання за роки? Які ключові тенденції вас найбільш цікавлять сьогодні?

Це була надзвичайна подорож – від моїх перших днів написання тестових лавок для ASIC у Arm до допомоги у формуванні стратегії продукції в Arteris, де ми находимося на передовому краї інновацій у сфері міжз’єднання. Назад у 1999 році складність систем швидко прискорювалася, але основна увага все ще була зосереджена на продуктивності процесорів та інтеграції систем на кристалі. Методології верифікації еволюціонували, але міжз’єднання часто розглядалося як фіксована інфраструктура – необхідна, але не стратегічна.

Перейшовши до сьогодні, інтелектуальна власність міжз’єднання стала критичним фактором у масштабуванні систем на кристалі, ефективності енергоспоживанням та продуктивності AI/ML. Рост чіплетів, прискорювачів домен-специфічних та багатодієвих архітектур створив величезний тиск на технології міжз’єднання, щоб зробити їх більш адаптивними, інноваційними, фізично та програмно-орієнтованими.

Одна з найбільш цікавих тенденцій, яку я бачу, – це збіжність AI та дизайну міжз’єднання. У Arteris ми досліджуємо, як машинне навчання може оптимізувати топології мережі на кристалі, інтелектуально маршрутизувати трафік даних та навіть передбачати затори, щоб покращити продуктивність в реальному часі. Це не тільки питання швидкості – це питання того, щоб зробити системи більш інноваційними та реактивними.

Що мене цікавить, так це те, як інтелектуальна власність напівпровідників стає більш доступною для інноваторів AI. З високорівневою конфігурацією системи на кристалі та абстрактними шарами, стартапи в галузі автомобільної промисловості, робототехніки та=edge AI можуть тепер використовувати передові архітектури міжз’єднання без потреби глибокого досвіду у дизайні RTL. Ця демократизація можливостей є величезною.

Іншим ключовим зрушенням є роль віртуального прототипування та моделювання системи. Працюючи над інструментами ESL на початку своєї кар’єри, це приємно бачити, як ці методи зараз дозволяють проводити ранні оцінки робочих навантажень AI, прогнозування продуктивності та архітектурні компроміси ще до виходу силікону.

У кінцевому підсумку, майбутнє AI залежить від того, наскільки ефективно ми переміщуємо дані – не тільки від того, наскільки швидко ми їх обробляємо. Тому я вважаю, що еволюція інтелектуальної власності міжз’єднання є центральною для наступного покоління інтелектуальних систем.

FlexGen від Arteris використовує автоматизацію, керовану AI, та машинне навчання для автоматизації генерації топології мережі на кристалі. Як ви бачите роль AI у дизайні чіпів за наступні п’ять років?

AI фундаментально трансформує дизайн чіпів, і за наступні п’ять років його роль буде тільки зростати – від інструменту підвищення продуктивності до інтелектуального партнера у дизайні. У Arteris ми вже живемо цією майбутньою реальністю з FlexGen, де AI, формальні методи та машинне навчання є центральними у автоматизації оптимізації топології мережі на кристалі та інтеграції системи на кристалі.

Що відрізняє FlexGen, так це його поєднання алгоритмів машинного навчання – усіх об’єднаних для ініціалізації планів зображень, генерації топологій, конфігурації годинників, зменшення перетину годинникових доменів та оптимізації топології з’єднання та її розміщення та маршрутизації пропускної здатності, що спрощує спілкування між блоками IP. Крім того, все це робиться детерміністично, тобто результати можна повторити та зробити інкрементальні корекції, забезпечуючи передбачувані результати найвищої якості для використання у випадках, що варіюються від допомоги AI для досвідченого дизайнера системи на кристалі до створення правильної топології мережі на кристалі для новачка.

За наступні п’ять років роль AI у дизайні чіпів зміщується від допомоги людським дизайнерам до спільного дизайну та оптимізації з ними – навчання з кожної ітерації, навігації дизайнерської складності в реальному часі та прискорення виходу на ринок чіпів, готових до AI. Ми бачимо AI не тільки як засіб підвищення швидкості чіпів, але й як засіб підвищення їхньої інтелектуальності.

Галузь напівпровідників переживає швидку інновацію з AI, HPC та багатодієвими архітектурами. Які найбільші виклики, які дизайн мережі на кристалі повинен вирішити, щоб відповідати цим інноваціям?

Як AI, HPC та багатодієві архітектури рухають безпрецедентну складність, найбільшим викликом для дизайну мережі на кристалі є масштабування без жертвування потужністю, продуктивністю чи часом виходу на ринок. Сучасні чіпи містять десятки до сотень блоків IP, кожен з яких має різні вимоги до пропускної здатності, затримки та енергоспоживанням. Управління цією різноманітністю – по декілька дієв, напругових доменів та обмежень плану – вимагає рішень для мережі на кристалі, які далеко виходять за рамки ручних методів.

Технології мережі на кристалі, такі як FlexGen, допомагають вирішувати ключові瓶еньки: мінімізацію довжини дроту, максимізацію пропускної здатності, вирівнювання з фізичними обмеженнями та виконання всього цього з швидкістю та повторюваністю.

Майбутнє мережі на кристалі також повинно бути автоматизованим та забезпеченим AI, з інструментами, які можуть адаптуватися до еволюції планів, архітектур чіплетів та пізніх змін без потреби повної переробки. Це єдиний спосіб збереження темпу сучасних систем на кристалі з їхніми величезними циклами дизайну та гетерогенними вимогами та забезпечення ефективної, масштабованої з’єднувальної здатності в центрі наступних поколінь напівпровідників.

Ринок чіпів AI прогнозується зростати значно. Як Arteris позиціонує себе для підтримки зростаючих вимог до робочих навантажень AI, і які унікальні переваги пропонує FlexGen у цій сфері?

Arteris не тільки унікально позиціонує себе для підтримки ринку чіплетів AI, але вже робить це протягом років, доставляючи автоматизовані, масштабовані рішення для мережі на кристалі, створені для вимог робочих навантажень AI, включаючи генерацію AI та великі мови моделей (LLM) обчислень – підтримку високої пропускної здатності, низької затримки та енергоефективності по усе більш складним архітектурам. FlexGen, як найновіша частина лінійки рішень Arteris для мережі на кристалі, відіграє ще більш значущу роль у швидкому створенні оптимальних топологій, найбільш підходящих для великомасштабних, гетерогенних систем на кристалі.

FlexGen пропонує інкрементний дизайн, часткову завершеність та просунуту маршрутизацію для динамічної оптимізації конфігурацій мережі на кристалі без повної переробки – критично важливо для чіпів AI, які еволюціонують протягом розробки.

Наші клієнти вже будують технологію Arteris у багатодієві та чіплет-орієнтовані системи, ефективно маршрутизуючи трафік, одночасно поважаючи обмеження плану та годинникових доменів на кожному чіплеті. Некогерентне багатодієве з’єднання підтримується через промислові стандарти інтерфейсів, забезпечені контролерами третьої сторони.

Як складність чіпів AI зростає, так само зростає потреба в автоматизації, адаптивності та швидкості. FlexGen забезпечує всі три, допомагаючи командам створювати більш інтелектуальні міжз’єднання – швидше – щоб вони могли зосередитися на тому, що має значення: підвищенні продуктивності AI у масштабі.

З ростом RISC-V та спеціального силікону для AI, як підхід Arteris до дизайну мережі на кристалі відрізняється від традиційних архітектур міжз’єднання?

Традиційні архітектури міжз’єднання були в основному створені для фіксованих дизайнів, але сьогодні RISC-V та спеціальний силікон для AI вимагають більш конфігуровного, масштабованого та автоматизованого підходу, ніж модифікований універсальний рішення. Саме тут Arteris відрізняється. Наша інтелектуальна власність мережі на кристалі, особливо з FlexGen, створена для адаптації до різноманітності та модульності сучасних систем на кристалі, включаючи спеціальні ядра, прискорювачі та чіплети, як згадувалося вище.

FlexGen дозволяє дизайнерам створювати та оптимізувати топології, які відображають унікальні характеристики робочих навантажень, незалежно від того, чи це низькозатримкові шляхи для висновку AI чи високопропускні маршрути для спільної пам’яті по кластерам RISC-V. На відміну від статичних міжз’єднань, алгоритми FlexGen адаптують кожну мережу на кристалі до архітектури чіпа по годинниковим доменам, напругових островах та обмеженням плану.

В результаті Arteris дозволяє командам, які будують спеціальний силікон, рухатися швидше, зменшувати ризик та отримувати最大ну вигоду від своїх високодиференційованих дизайнів – щось, чого традиційні міжз’єднання не були створені для обробки.

FlexGen заявляє про 10-кратне покращення швидкості ітерації дизайну. Як ви можете пояснити, як ця автоматизація зменшує складність та прискорює час виходу на ринок для дизайнерів систем на кристалі?

FlexGen забезпечує 10-кратне покращення швидкості ітерації дизайну, автоматизуючи деякі з найбільш складних та часоємних завдань у дизайні мережі на кристалі. Замість ручної конфігурації топологій, вирішення годинникових доменів чи оптимізації маршрутів, дизайнери використовують фізично-інформований, AI-підтриманий двигун FlexGen для виконання цих завдань за години (або менше) – завдань, які традиційно займали тижні.

Як згадувалося вище, часткова завершеність може автоматично завершувати навіть частково завершені дизайни, зберігаючи ручну інтентність, одночасно прискорюючи час виходу на ринок.

Результатом є швидший, більш точний та легший у ітерації потік дизайну, що дозволяє командам систем на кристалі досліджувати більше архітектурних варіантів, реагувати на пізні зміни та виходити на ринок швидше – з вищою якістю результатів та меншим ризиком дорогої переробки.

Одна з видатних особливостей FlexGen – це зменшення довжини дроту, яке покращує енергоефективність. Як це впливає на загальну продуктивність чіпа, особливо у потужно-чутливих застосуваннях, таких як AI на краю та мобільні обчислення?

Довжина дроту безпосередньо впливає на споживання енергії, затримку та загальну ефективність чіпа – як у хмарі AI/HPC-застосунках, які використовують більш просунуті вузли, так і в застосунках висновку AI на краю, де кожен міліват важливий. Спроможність FlexGen автоматично зменшувати довжину дроту – часто до 30% – означає коротші шляхи даних, зменшену ємність та меншу динамічну потужність.

У реальних термінах це перекладується у нижчу генерацію тепла, триваліший час роботи батареї та кращу продуктивність на ват – все це критично важливо для робочих навантажень AI на краю чи в мобільних середовищах та хмарі шляхом прямого впливу на загальну вартість володіння (TCO). Оптимізуючи топологію мережі на кристалі з AI-керованим розміщенням та маршрутизацією, FlexGen забезпечує досягнення цілей продуктивності без жертвування енергоефективністю – роблячи його ідеальним рішенням для сьогодні та завтра енергочутливих дизайнів.

Arteris співпрацює з провідними напівпровідниковими компаніями у сфері центрів даних AI, автомобільної промисловості, споживчої електроніки, зв’язку та промислової електроніки. Чи можете ви поділитися інформацією про те, як FlexGen приймається у цих галузях?

Інтелектуальна власність мережі на кристалі Arteris бачить сильне прийняття на всіх ринках, особливо для висококласних, більш просунутих чіплетів та систем на кристалі. Це пояснюється тим, що вона вирішує найважливіші виклики кожної галузі: продуктивність, енергоефективність та складність дизайну, одночасно зберігаючи основну функціональність та обмеження площі.

У сфері автомобільної промисловості, наприклад, компанії, такі як Dream Chip, використовують FlexGen для прискорення перетину AI та безпеки для автономного водіння, використовуючи технологію Arteris для свого дизайну SoC ADAS, одночасно відповідаючи строгим вимогам до енергоспоживанням та безпеки. Інтелектуальна оптимізація та генерація мережі на кристалі FlexGen у центрах даних допомагають керувати величезними вимогами до пропускної здатності та масштабованості, особливо для тренування AI та прискорення робочих навантажень.

FlexGen забезпечує швидкий та повторюваний шлях до оптимізованих архітектур мережі на кристалі для промислової електроніки, де цикли дизайну є тісними, а тривалість продукту є ключовою. Клієнти цінують його інкрементний потік дизайну, оптимізацію на основі AI та здатність швидко адаптуватися до еволюціонуючих вимог, роблячи FlexGen основою для наступного покоління розробки систем на кристалі.

Ланцюг постачання напівпровідників зазнав значних порушень у останні роки. Як Arteris адаптує свою стратегію, щоб забезпечити, що рішення мережі на кристалі залишаються доступними та масштабованими, незважаючи на ці виклики?

Arteris відповідає на порушення ланцюга постачання, подвоюючи зусилля щодо того, що робить наші рішення мережі на кристалі стійкими та масштабованими: автоматизацію, гнучкість та сумісність з екосистемою.

FlexGen допомагає клієнтам створювати швидше та залишатися більш гнучкими, щоб адаптуватися до зміни доступності силікону, зміни вузлів або стратегій пакування. Чи вони роблять похідні дизайни, чи створюють нові міжз’єднання з нуля.

Ми також підтримуємо клієнтів з різними вузлами процесорів, постачальниками IP та середовищами дизайну, забезпечуючи можливість клієнтів розгортати рішення Arteris незалежно від їхньої фабрики, інструментів EDA чи архітектури системи на кристалі.

Знижуючи залежність від будь-якої частини ланцюга постачання та забезпечуючи швидший, ітеративний дизайн, ми допомагаємо клієнтам деризиковувати свої дизайни та залишатися у графіку – навіть у складних умовах.

Оглядаючи майбутнє, які найбільші зрушення ви очікуєте у розвитку систем на кристалі, і як Arteris готується до них?

Одним з найбільш значущих зрушень у розвитку систем на кристалі є перехід до гетерогенних архітектур, дизайнів на основі чіплетів та робочих навантажень, орієнтованих на AI. Ці тенденції вимагають значно більш гнучких, масштабованих та інтелектуальних міжз’єднань – чого традиційні методи не можуть забезпечити.

Arteris готується до цього, інвестуючи в автоматизацію на основі AI, як видно у FlexGen, та розширюючи підтримку багатодієвих систем, складних годинникових та потужних доменів, а також пізніх змін плану. Ми також зосереджені на забезпеченні інкрементного дизайну, швидкої ітерації та безшовної інтеграції IP – щоб наші клієнти могли збереження темпу скорочення циклів розробки та зростання складності.

Наша мета – забезпечити, щоб команди систем на кристалі (та чіплетів) залишалися гнучкими, незалежно від того, чи вони будують для краю AI, хмари AI чи будь-чого іншого, забезпечуючи найкращу потужність, продуктивність та площу (PPA) незалежно від складності дизайну, архітектури XPU та вузла фабрики.

Дякуємо за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Arteris.