차세대 AI 칩을 위한 고급 검증 기술: 길을 열다

헤이 시리, 오늘 날씨 예보 좀 알려줘.

음악 재생부터 일정 관리까지 다양한 작업에 Siri 같은 AI 비서에 매일 의존하는 것은 개인 데이터 보호의 증가하는 과제를 강조합니다. AI 채택이 가속화되고 데이터 유출 위험이 증가함에 따라 칩 아키텍트는 더 스마트하고 안전한 하드웨어에 대한 증가하는 수요를 충족하기 위해 AI 성능과 보안 모두에서 혁신해야 합니다.

자율주행차부터 고성능 컴퓨팅까지 현대적인 데이터 주도 워크로드는 높은 전력 효율과 견고한 의사결정 로직을 결합한 목적별 칩에 의존합니다. 이러한 특수 아키텍처는 성능, 에너지 소비, 맞춤형 지능 사이의 섬세한 균형을 맞춰야 합니다.

연결된 기기의 확산으로 AI의 기하급수적 성장 잠재력과 시장 영향력이 급속히 확대됩니다. 그러나 많은 중요한 AI 연산은 실세계 레이턴시와 처리량을 반영하기 위해 실리콘에서 직접 실행되어야 합니다. 결과적으로 맞춤형 AI 칩은 확장 가능하고 비용 효율적인 통합에 필수적입니다.

오늘날의 AI, ML, DL 실리콘은 정밀 산술을 수행하기 위한 복잡한 데이터패스를 특징으로 합니다. 이 복잡성은 혁신을 안전하게 추진하기 위한 고급 검증 전략을 필요로 합니다.

거의 모든 기업이 칩을 설계합니다

무어의 법칙이 한계에 도달함에 따라 범용 프로세서에서 성능을 높이는 것이 어려워졌습니다. 이를 극복하기 위해 기존 반도체 영역 밖의 기업들이 이제 사내 칩 설계에 투자하고 있습니다.

Google, Amazon, Meta 같은 선도 기술 기업들은 AI 워크로드를 가속화하고 고유한 애플리케이션 요구를 충족하기 위해 독점 ASIC을 개발하고 있습니다. 이 변화는 현대 칩 개발의 요구를 충족하는 혁신적인 설계 도구에 풍부한 기회를 열어줍니다.

AI 칩 설계: 제어 경로가 다릅니다

AI SoC 투자를 이끄는 핵심 요소는 분산 코어에서 수많은 작업을 동시에 실행하여 기존 CPU의 병렬 처리 한계를 넘어서는 능력입니다. AI 설계는 데이터 집약적 파이프라인을 특징으로 합니다: 상태 머신을 조정하는 제어 경로와 산술 연산을 수행하는 계산 블록. 이 요소들이 함께 AI 워크로드의 근간이 되는 반복적이고 결정론적 계산의 대규모 가속을 가능하게 합니다.

개별 산술 유닛은 단순할 수 있지만, 블록 수와 비트 폭이 증가함에 따라 전체 복잡성이 급증하여 검증 팀에 더 큰 부담을 줍니다.

지난 10년간 데이터 중심 컴퓨팅은 데스크톱과 서버 환경을 훨씬 넘어섰습니다. 간단한 4비트 곱셈기를 고려해 보세요: 모든 2⁴(16) 입력 조합 검증은 관리 가능하지만, 64비트 가산기는 2⁶⁴ 가능한 상태 검증이 필요합니다. 이는 전통적인 방법으로는 불가능한 작업입니다. 이 예는 AI 칩 채택이 급증하고 데이터 양이 폭증함에 따라 현대적이고 확장 가능한 검증 기술이 왜 필수적인지 보여줍니다.

궁극의 테스트: 검증 과제

설계 팀은 일반적으로 C/C++ 모델로 시작합니다. 이는 기능을 설명하기 위한 빠르고 표현력 있는 언어입니다. 다음 단계는 하드웨어 구현을 위해 이 모델들을 RTL(레지스터 전송 레벨)로 합성하는 것입니다. RTL이 C/C++ 동작을 충실히 구현하는지 검증하려면 철저한 테스트 벡터나 원래 고수준 모델과의 비교가 필요한데, 둘 다 벅찰 수 있습니다.

형식 검증은 전체 하드웨어 설계가 행동 단언 세트를 수학적으로 만족함을 증명함으로써 이 과제를 해결합니다. 모든 입력 조합을 열거하는 대신 모델 체커는 설계가 이 단언에 대해 분석하여 철저한 커버리지를 제공합니다.

몇 년 전만 해도 형식 검증은 고수준 단언 작성의 복잡성으로 인해 틈새 영역이었습니다. 그러나 오늘날 RTL 설계자와 검증 엔지니어는 이 기술을 비교적 쉽게 마스터할 수 있습니다.

그러나 AI 칩이 더 크고 복잡해짐에 따라 단순한 모델 체킹만으로는 불충분합니다. 기존 검증 방법에 의존하는 것은 금지적으로 시간이 많이 걸리고 비효과적이 됩니다.

AI와 ML 애플리케이션에는 추가 도움이 필요합니다

동등성 검사 같은 고급 형식 방법은 엔지니어에게 복잡한 AI 데이터패스를 검증하는 강력한 도구를 제공합니다. 일반적으로 고수준 C/C++ 모델과 저수준 RTL 구현인 두 표현을 비교함으로써 동등성 검사는 설계가 기능적으로 동일함을 증명하거나 불일치를 정확히 지적합니다. 이 엔진은 두 표현이 추상화 수준이나 언어에서 다를 때조차 뛰어납니다.

RTL 구현을 고수준 C/C++ 모델과 비교하면 동일한 입력이 동일한 출력을 산출함을 검증합니다. 이 접근 방식은 대부분의 팀이 이미 시뮬레이션과 초기 소프트웨어 개발을 위해 C/C++ 모델을 사용하므로 많은 AI 워크플로와 일치합니다.

형식적 동등성 검사는 입증된 레퍼런스 모델에 대한 철저한 검증이 가능한 유일한 방법입니다. AI의 급속한 진화를 지원하기 위해 검증 도구는 사용자 친화적이고 확장 가능하며 고급 디버깅 기능을 갖춰야 합니다.

지평선 위: 동형 암호화

하루 수조 바이트의 끊임없는 데이터 스트림은 고성능 실리콘을 요구하며, 필연적으로 비트 폭 요구사항을 높입니다. 전 세계 연구자들은 더 큰 입력 폭을 탐구하고 이 유입을 처리할 수 있는 칩을 설계하고 있습니다.

동시에 하드웨어 보안이 최우선이 됩니다. 동형 암호화는 실리콘이 암호화된 데이터에서 산술을 수행하게 하여 기능을 유지하면서 프라이버시를 보존합니다. 이 능력을 활용하기 위해 차세대 검증 및 설계 도구가 필수적입니다.

엣지 AI가 실시간 풍부한 데이터 컴퓨팅의 폭발을 주도할 것입니다

보이지 않는 장애물과 충돌하는 자율주행차는 불충분한 검증의 위험을 강조합니다. AI 풍부한 엣지 디바이스 수요가 급증함에 따라 실시간 데이터 처리가 폭발적으로 증가하여 반도체 설계를 더 높은 생산성, 가속화된 타임투마켓, 더 견고한 검증으로 재편할 것입니다.

AI-퍼스트 시대가 빠르게 다가오고 있으며, 그 어느 때보다 달성 가능합니다. 우리가 혁신의 속도를 충분히 오래 유지하여 이를 실현할 수 있을지는 두고 봐야 합니다.