고급 검증:AI 칩의 새로운 시대를 여는 문을 열다

"Siri야, 오늘 일기예보가 어때?"

우리의 일상 생활이 노래 재생, 회의 일정 추적과 같은 편리한 서비스를 위해 Siri 및 기타 인공 지능(AI) 도우미에 계속 의존함에 따라 개인 데이터를 보호하는 것이 점점 더 어려워지는 것은 비밀이 아닙니다. AI 추진력이 증가하고 데이터 손실의 위협이 다가오면서 칩 설계자가 더 많은 인텔리전스에 대한 긴급한 요구에 부응하기 위해 AI 및 보안 기술을 발전시키는 것이 그 어느 때보다 중요합니다.

그러나 오늘날의 스마트 에브리씽(Smart Everything) 시대에 딥 러닝(DL) 및 머신 러닝(ML)과 같은 AI 기술을 통합하는 컴퓨팅 집약적 애플리케이션에는 지능형 기능을 구동하기 위해 균형 잡힌 디자인의 전용 칩이 필요합니다. 자율 주행 차량에서 HPC(고성능 컴퓨팅)에 이르기까지 이러한 집약적 워크로드를 구동하는 기본 기술은 전력 부서의 역량을 강화하는 동시에 의사 결정 기능을 개선하도록 맞춤화되는 것 사이에서 섬세한 균형을 유지하는 고급 아키텍처에 달려 있습니다.

더 많은 스마트 장치가 클라우드에 연결됨에 따라 AI가 기하급수적으로 진화하고 다양한 시장 기회를 창출할 가능성이 커집니다. 그러나 칩 제조업체는 실제 조건을 에뮬레이트하기 위해 하드웨어 내에서 AI 계산의 주요 부분을 완료해야 한다는 점을 염두에 두어야 합니다. 따라서 맞춤형 "AI 칩"이 선호될 뿐만 아니라 비용 효율적인 방식으로 대규모 AI를 통합하는 데 필수적입니다.

그러나 현재 세대의 AI/ML/DL 애플리케이션용 칩에는 필요한 산술 분석을 정확하게 수행하기 위한 복잡한 데이터 경로가 포함되어 있다는 점을 고려할 때, 업계는 AI의 다음 움직임을 발전시키고 촉진하기 위해 고급 검증 방법을 기꺼이 구현할 준비가 되어 있어야 합니다.

거의 모든 사람들이 칩을 설계하고 있습니다.

무어의 법칙이 포화됨에 따라 범용 프로세서에서 원하는 성능 향상을 달성하기가 점점 더 어려워지고 있다는 것은 칩 설계 세계에서 비밀이 아닙니다. 이러한 둔화를 완화하기 위해 기존의 반도체 업체를 넘어선 기업들이 칩 설계 분야에 뛰어들고 있습니다.

이러한 회사 중 일부를 예로 들면 Google, Amazon 및 Facebook과 같은 대기업은 고유한 AI 소프트웨어를 지원하고 특정 응용 프로그램을 충족하기 위해 자체 맞춤형 ASIC(application-specific Integrated Circuit) 칩 개발에 막대한 투자를 하고 있습니다. 요구 사항. 이러한 후속 시장 확장은 오늘날의 까다로운 칩 설계 환경을 지원하기 위한 새로운 설계 도구 및 솔루션에 대한 많은 기회를 제공합니다.

AI 칩 설계:제어 경로가 다름

새로운 AI SoC(시스템 온칩) 투자의 중요한 동인은 (기존 CPU가 제공하는 제한된 병렬 처리 대신) 분산 방식으로 한 번에 계산을 멀티태스킹할 수 있는 능력입니다. 이러한 작업을 수행하는 데 필요한 설계에는 데이터를 처리하는 산술 논리로 구성된 컴퓨팅 블록과 함께 상태 머신이 특정 입력을 기반으로 출력을 처리하는 제어 경로로 구성된 데이터가 많은 블록이 수반됩니다. 이러한 기능을 사용하여 칩 설계자는 AI 알고리즘에 필요한 동일하고 예측 가능하며 독립적인 계산을 극적으로 가속화할 수 있습니다.

산술 연산 블록은 일반적으로 도전 과제가 아니지만, 연산 블록과 비트의 수가 동시에 증가함에 따라 정교함이 심각하게 증가하여 검증 팀에 더 많은 부담을 가중시킵니다.

지난 10년 동안 데이터 중심 컴퓨팅은 PC와 서버의 한계를 넘어 발전했습니다. 4비트 승수의 간단한 경우에도 완전한 기능을 확인하기 위해 가능한 모든 입력 조합에 대해 테스트 벡터를 작성해야 합니다(예:2 ⁴ ). =16. 여기에 도전 과제가 있습니다. 오늘날 AI 칩의 현실적인 시나리오를 검증할 때 팀은 64비트 입력이 있는 가산기를 검증해야 합니다. 즉, 2 ⁶⁴ 상태 확인이 필요합니다. 이는 고전적인 접근 방식을 사용하면 몇 년이 걸리는 성과입니다. 이것은 많은 가능성 중 하나의 고립된 예일 뿐이지만 AI 칩의 채택이 빠르게 확장되고 생성되는 데이터 양이 계속 폭발적으로 증가함에 따라 하드웨어 검증과 관련된 시간 소모적인 문제로 인해 현대적이고 안전하며 유연한 검증 솔루션의 필요성이 중요해지고 있습니다. .

궁극의 테스트:검증 과제

팀에서 AI 칩을 설계할 때 빠르고 널리 사용되는 설계 알고리즘인 C/C++가 사용됩니다. 기능 코드가 작성되면 정보는 RTL(레지스터 전송 언어)을 사용하여 보다 하드웨어 지향적인 표현으로 변환되어야 합니다. 이 프로세스에서는 팀이 가능한 모든 조합에 대한 테스트 벡터를 개발하거나 RTL이 원래 C/C++ 아키텍처 모델과 일치하는지 여부를 비교해야 합니다. 이는 종종 상당히 위협적인 작업으로 판명됩니다.

여기서 공식적인 검증이 시작됩니다. 이 기술을 사용하면 전체 하드웨어 설계를 한 번에 고려하기 위해 수학적 분석이 수행됩니다. 테스트 벡터는 일반적으로 모든 입력 조합에 대해 작성해야 하지만 형식 검증은 모델 검사기를 활용하여 의도한 동작을 지정하는 일련의 주장에 대해 검증하기 위한 통로를 제공합니다.

몇 년 전만 해도 단순히 높은 수준의 주장이 필요하기 때문에 형식적 검증이 널리 활용될 수 있다고 생각하는 것은 상상할 수 없었을 것입니다. 그러나 오늘날에는 일반 RTL 설계자 또는 검증 엔지니어가 거래 요령을 빠르고 효과적으로 배울 수 있습니다.

그러나 오늘날 AI 칩의 규모와 복잡성이 증가함에 따라 단순히 모델 검사로 완전히 입증하는 것은 불가능합니다. 현대적인 방법이 아닌 전통적인 방법을 사용하여 이러한 수학 함수를 검증하는 것은 비효율적이고 시간이 많이 걸리며 장기적으로 비실용적입니다.

AI 및 ML 애플리케이션에는 추가 인력이 필요합니다.

다른 형식의 형식 검증(예:동등성 확인)을 사용하면 엔지니어가 가장 복잡한 AI 데이터 경로를 검증할 수 있는 강력한 시스템을 제공합니다. 동등성 검사 과정에서 설계의 두 가지 표현이 비교되고 설계가 동등하다고 입증되거나 둘 사이의 특정 차이점이 식별됩니다. 이 충분히 강력한 공식 엔진은 두 표현이 완전히 다른 추상화 수준에 있고 다른 언어로 작성될 수 있기 때문에 검증 프로세스 동안 큰 도움을 줍니다.

칩 디자인의 상세한 RTL 구현을 높은 수준의 C/C++ 아키텍처 모델과 비교해보자. 비교를 통해 동일한 입력 세트가 두 표현 모두에 대해 동일한 출력을 생성함을 확인합니다. 이 효율적인 방법은 시뮬레이션에서 결과를 확인하거나 초기 소프트웨어 개발 및 테스트를 지원하기 위한 가상 플랫폼의 일부로 사용할 수 있는 C/C++ 모델이 대부분 이미 있다는 점을 감안할 때 많은 AI 프로젝트에 자연스럽게 적합합니다.

AI 애플리케이션의 급속한 성장에도 불구하고 공식 동등성 검사는 입증된 참조 모델에 대해 설계 데이터 경로를 철저하게 검증할 수 있는 유일한 기술입니다. AI의 지금까지 억제되지 않은 진화를 지원하기 위해 검증 도구에는 사용 용이성, 확장 기능 및 고급 디버그 기능과 같은 특성이 필요합니다.

최근:동형 암호화

업계에서 이러한 계산 능력을 유지하기 위해 고성능 칩이 필요한 수조 바이트의 데이터를 계속 생산함에 따라 비트 수 증가에 대한 예측은 불가피합니다. 전 세계의 대학과 연구 기관은 더 큰 비트의 입력 데이터로 작업하고 이러한 유입을 지원할 수 있는 칩을 설계하기 위한 비상 계획을 개발할 가능성을 찾고 있습니다.

그러나 이러한 데이터의 범람과 함께 하드웨어 보안에 대한 후속 요구가 따릅니다. 동형 암호화는 AI/ML 퍼즐의 필수적인 부분이 될 것입니다. 이러한 유형의 암호화는 칩 설계자가 데이터를 암호화하고 해독하지 않고 AI 시스템에서 요구하는 것과 동일한 산술 계산을 수행할 수 있는 기능을 제공하므로 데이터 침해 위험을 줄일 수 있습니다. 이 암호화 시스템을 통해 AI 칩 설계의 결과 품질과 생산성을 모두 높이려면 차세대 도구가 필요합니다.

Edge AI는 실시간 풍부한 데이터 컴퓨팅의 폭발을 주도할 것입니다.

눈에 띄지 않는 장애물에 충돌하는 자율 주행 자동차는 누구의 위시리스트에도 없습니다. 이것은 설계가 완전히 검증되지 않을 경우 AI 칩이 가할 수 있는 재난의 한 예일 뿐입니다. 컴퓨팅 애플리케이션에서 더 많은 AI 기능에 대한 시장의 요구가 증가함에 따라 새로운 엣지 AI 장치는 실시간 풍부한 데이터 컴퓨팅의 폭발적인 증가를 주도하고 칩 제조업체가 반도체 설계에 접근하는 방식을 변화시켜 생산성을 높이고 처리 시간을 단축하며 검증을 개선할 것입니다. 솔루션.

AI 우선 세계의 여명이 빠르게 다가오고 있으며 그 어느 때보다 더 가까이 다가왔습니다. 그러나 우리가 혁신 햄스터 바퀴로 충분히 오래 달릴 수 있습니까? 시간이 말해줄 것입니다.