التحقق بالذكاء الاصطناعي لأشباه الموصلات وصحة السيليكون

فريقك يستخدم بالفعل نماذج LLM على Verilog. وفئات الأخطاء التي لا يستطيع التقاطها هي التي تقتل السيليكون.

وضعت دراسة التحقق الوظيفي لعام 2024 من Wilson Research Group / Siemens EDA نسبة نجاح السيليكون من المحاولة الأولى عند 14%، وهي أدنى رقم في عشرين عامًا من التتبّع. في عام 2020 كانت 32%. السبب ليس هندسة متهاونة. إنه التعقيد الذي يتجاوز أدوات التحقق، ومواصفة تتحوّل أسرع من منصة الاختبار، وفئة جديدة من الإخفاقات تُدخلها نماذج LLM العامة إلى RTL. نرى خمسة أنماط من الهلوسة في كود HDL لم تسمِّها الصناعة بعد بوضوح.

الفئة 1

هلوسة نحوية

كود لا يُترجَم. تلتقطه Verilator أو Icarus أو واجهة التركيب الأمامية في ثوانٍ. هذه هي الفئة التي تعرف الصناعة كيف تتعامل معها بالفعل.

الفئة 2

هلوسة دلالية (الإسناد الحاجب مقابل غير الحاجب)

نماذج LLM المدرَّبة على Python وC تكتب Verilog كما لو أن العبارات تُنفَّذ بالتسلسل. تستخدم الإسنادات الحاجبة (=) داخل كتل always_ff المُساعَة بالساعة حيث يكون غير الحاجب (<=) مطلوبًا. قد يجدول المُحاكي الأحداث بترتيب يُخفي حالة التسابق. التركيب يُنتج منطقًا مختلفًا. السيليكون يتعطّل.

// What the LLM wrote. Simulates "fine" in some simulators.
always_ff @(posedge clk) begin
  stage2 = stage1;  // blocking
  stage3 = stage2;  // now sees the NEW stage2, not the old one
end
// The designer wanted a 2-cycle pipeline. The silicon ships a 1-cycle bypass.

الفئة 3

هلوسة البروتوكول (AXI، AHB، TileLink، PCIe)

الكود يُترجَم ويجتاز 90% من الاختبارات الموجَّهة. ثم يؤكّد WVALID قبل AWREADY، أو يُبقي VALID مرتفعًا أثناء قلب البيانات، أو يخرق بندًا فرعيًا مدفونًا في الصفحة 84 من مواصفة AMBA. الرقاقة تعمل على منصة الاختبار الداخلية وتتعلّق لحظة وصلها بمتحكّم ذاكرة من طرف ثالث. نلتقط هذا بمكتبات SVA مُتحقَّق منها مسبقًا لكل بروتوكول، لا بمزيد من دورات المحاكاة.

الفئة 4

هلوسة الخواء (الفئة الخطيرة)

تولّد نموذج LLM خاصية SVA. يثبتها المحرّك الرسمي. أنت تُطلق المنتج. كانت الخاصية صحيحة بشكل تافه لأن المُقدّم لا يُطلق أبدًا. هذا أسوأ من عدم التحقق إطلاقًا، لأن لديك شهادة تقول "مُثبَت" على تصميم معيب. أي تدفّق رسمي لا يُجري فحوص الخواء هو مسرحية. تُحذّر Siemens من هذا منذ 2017 وما زال الميدان يُطلق أدوات بدونه.

// LLM-generated "grant follows request" property
property p_grant;
  @(posedge clk) req |-> ##[1:$] gnt;
endproperty
// If the LLM also set an assume that forces req = 0 always,
// the formal engine "proves" this property in milliseconds.
// The real arbiter is broken. The certificate is worthless.

الفئة 5

النقطة العمياء لـ CDC / عدم الاستقرار

نماذج LLM ترى أسماء الإشارات، لا نطاقات الساعة. توصِّل إشارة من نطاق وحدة معالجة بسرعة 2 GHz مباشرة إلى مزلاج نطاق طرفي بسرعة 400 MHz، وتتخطّى مزامن المزلاج المزدوج، ولا تستطيع المحاكاة التقاطه لأن محاكاة RTL لا تنمذج عدم الاستقرار. فتحت Accellera معيار تشغيل بيني لـ CDC/RDC/Glitch في 2024 تحديدًا لأن التشتّت بين SpyGlass وQuesta CDC وConformal CDC كان يكسر إقرار التصميم النهائي.

لماذا يهمّ هذا بالدولارات: 70% من إعادات التصنيع ناتجة عن تغييرات في المواصفات، لا عن أخطاء منطقية صرفة (بيانات Wilson / Siemens 2024). إذن فإن تدفّق تحقق يلتقط الأخطاء المنطقية فقط يعالج مجموعة جزئية. الفئات من 2 إلى 5 أعلاه هي المجموعة الجزئية التي ما زالت تُفجّر عمليات إنتاج الرقاقة، لأنها تتجاوز المحاكاة ولا تظهر إلا في السيليكون. إعادة تصنيع بدقة 5nm تكلّف 10 ملايين دولار في الأقنعة بالإضافة إلى انزلاق جدولي من 3 إلى 6 أشهر. في دورة منتج مدتها 18 شهرًا، يمكن لانزلاق 6 أشهر أن يمحو نصف إيرادات العمر.

مشهد المورّدين الذي يختار منه قائد التحقق في شركة بلا مصانع فعليًا

بدائلك الحقيقية ليست نظرية. إنها عمالقة EDA الثلاثة (الذين تدفع لهم بالفعل على الأرجح)، وست شركات ناشئة في الذكاء الاصطناعي الوكيلي ممولة جيدًا تعرض عليك في DVCon وDAC، ومكاملو الأنظمة من الأربعة الكبار، واستشاريو التحقق الرسمي المتخصصون. ليس لدينا منتج لنبيعه ضدّهم. نساعدك على اختيار التركيبة الصحيحة ودمجها وتشغيلها.

الخيار	ما يفعلونه فعليًا	نقاط القوة	الثغرات الصريحة
Cadence JasperGold، Cerebrus AI Studio، ChipStack Super Agent	محرّك رسمي معياري بمستوى ذهبي. تنفيذ رقمي متعدّد الكتل مدفوع بالتعلّم المعزّز. وكيل خارق للذكاء الاصطناعي الوكيلي أُعلِن عنه في فبراير 2026.	JasperGold هو الأداة الرسمية المرجعية. تكامل عميق مع المصانع. ~30% من سوق EDA.	التسعير المرجعي التاريخي لـ JasperGold (225 ألف دولار أساسي + 45 ألف دولار لكل مقعد) خارج متناول معظم الشركات الناشئة في مراحلها المبكرة في مجال RISC-V / مسرّعات الذكاء الاصطناعي. الميزات الوكيلية المعتمدة على السحابة أولًا لا تلبّي متطلبات التشغيل المحلي الحسّاسة لحقوق الملكية الفكرية.
Synopsys VC Formal، DSO.ai، AgentEngineer	تدفّق عمل وكيلي بمستوى L4 (AgentEngineer، مارس 2026)، يُدّعى أنه يضاعف الإنتاجية من مرتين إلى 5 مرات. استكشاف لفضاء التصميم قائم على التعلّم المعزّز. استحواذ Ansys بقيمة 35 مليار دولار يضيف الفيزياء المتعددة.	أعمق قاعدة عملاء. كل شركة كبيرة بلا مصانع لديها بالفعل عقد VC Formal. AgentEngineer هو أكثر مكدّس وكيلي مصداقية من مورّد اليوم.	التدفّقات المخصصة ذات الرأي الحاسم ليست عملهم. لن يخبروك باستخدام نموذج مفتوح الأوزان أو SymbiYosys. المتاجر الصغيرة تحصل على اهتمام نمطي.
Siemens EDA Questa Formal، Questa CDC، Catapult HLS	امتياز قوي في Questa الرسمي وCDC. تنشر دراسة Wilson. أعمق سجل في ISO 26262 للسيارات.	خبرة في تأهيل السيارات. قصة جيدة في CDC / RDC. حزم تأهيل الأدوات جاهزة.	قصة الذكاء الاصطناعي الوكيلي متأخرة عن Cadence وSynopsys. تركيز أقل على منظومة RISC-V.
ChipAgents 74 مليون دولار إجمالًا، فبراير 2026	تصميم وتحقق RTL متعدد الوكلاء. عرض DVCon 2026 لتحليل السبب الجذري متعدد الوكلاء بلا تدخّل بشري في الحلقة.	أقوى قصة وكيلية بحتة. Matter Ventures (المدعومة من TSMC)، Bessemer، Micron، MediaTek، Ericsson في جدول رأس المال.	منصة سحابية. مسار النشر المحلي / المعزول هوائيًا غير واضح للعملاء الحسّاسين لحقوق الملكية الفكرية. التكامل في تدفّق إقرار Jenkins/CI قائم لا يزال عملًا ذاتيًا.
Normal Computing أكثر من 85 مليون دولار إجمالًا، مارس 2026	الصياغة الرسمية التلقائية: نموذج LLM يترجم نيّة المهندس إلى خصائص رسمية ويثبتها. قادت Samsung Catalyst الجولة الأخيرة. برنامج ARIA Scaling Compute.	أقرب نظير على أطروحة LLM + التحقق الرسمي. تدّعي أن نصف أكبر 10 شركات تصميم أشباه موصلات تستخدم Normal EDA. سلّمت سيليكونًا حقيقيًا (CN101).	منتج، لا استشارات. ليس مناسبًا إن كنت تحتاج إلى ضبط دقيق مخصص على مجموعة RTL مملوكة لك أو تكامل في تدفّق قديم لن تستأصله.
Axiomise استشارات رسمية متخصصة	تطبيق formalISA منشور عبر Ibex وCVA6 وcheriot-ibex و0riscy وcv32e40p وWARP-V. عثر على أكثر من 65 خطأ في Ibex بما في ذلك ستة أخطاء تفرّع في وحدة التصحيح.	أكثر سجل مصداقية في التحقق الرسمي لـ RISC-V في الصناعة. اكتشافات أخطاء حقيقية قابلة للنشر. خبرة عميقة في مجموعة التعليمات.	فريق صغير. طرق رسمية فقط؛ لا توليد SVA بمساعدة LLM، ولا قصة LLM محلية، ولا تكامل مع موجة الذكاء الاصطناعي الوكيلي.
الأربعة الكبار / مكاملو الأنظمة الكبار Accenture، Deloitte، Wipro، HCL	ممارسات كبيرة لخدمات VLSI / التحقق. عدد موظفين جاهز على الرفّ.	النطاق. التسليم الخارجي. اتفاقية خدمة رئيسية قائمة مع مشترياتك.	اقتصاديات متجر العمالة. معمارية التحقق بالذكاء الاصطناعي ذات الرأي الحاسم ليست عملهم. الشريك الذي باعك التعاقد لم يكتب خاصية SVA قط في حياته.
Veriprajna بناء مخصص محايد تجاه المورّدين	نضبط بدقة نموذج LLM مفتوح الأوزان للبرمجة على مجموعة RTL الخاصة بك، ونلفّه حول أي محرّك رسمي تملكه بالفعل، ونصله بـ Jenkins/CI لديك، ونضيف مقاييس الخواء والتغطية. كل ذلك على أجهزتك.	لا منتج للترويج له. محلي / معزول هوائيًا افتراضيًا. RISC-V وAXI4 وتصحيح RISC-V واقتصاديات التغطية الرسمية هي منطقة راحتنا. صريحون بشأن ما يمكن للتحقق الرسمي فعله وما لا يمكنه.	نحن لا نستبدل محرّكك الرسمي. نحن لا نُطلق أداة ISO 26262 مؤهَّلة خاصة بنا. انحراف المواصفات والتغيير التنظيمي مشكلتان لا يمكن للاستشارات حلّهما؛ يمكننا فقط التصميم حولهما.

تعكس معلومات التسعير والتمويل والمنتجات الإفصاحات العامة حتى أوائل 2026. تحقّق دائمًا من الشروط الحالية مباشرة مع كل مورّد.

ما نبنيه

كل تعاقد مخصص. هذه هي الأشكال الخمسة التي ينتهي معظم العملاء بلا مصانع بطلبها، والخيارات الحاسمة التي نتخذها داخل كل منها.

1. نموذج LLM محلي + طبقة ربط رسمية

نموذج برمجة مفتوح الأوزان مضبوط بدقة (Qwen 2.5 Coder أو DeepSeek Coder أو Llama 3.3 أو Mistral Large) يعمل على عنقود H100 أو H200 الخاص بك، ملفوف حول أي محرّك رسمي تملكه بالفعل. لا يغادر أي كود RTL شبكتك على الإطلاق.

ما نلجأ إليه: vLLM للاستدلال، ومحوّلات LoRA لكل عائلة من حقوق الملكية الفكرية بحيث تبقى الأوزان الأساسية مشتركة، وRAG محلي على مستندات المواصفات وتاريخ الأخطاء السابق لديك، وطبقة تنسيق رفيعة تستدعي JasperGold أو VC Formal أو Questa Formal أو SymbiYosys عبر واجهات Tcl/Python الخاصة بها. النموذج لا يشغّل الحلّال أبدًا. إنه يكتب الخصائص ويفسّر الأمثلة المضادة.

لماذا ليست هذه واجهة برمجة مستضافة: لأن RTL الخاص بك هو ملكية فكرية بنفاسة جوهرة التاج، ومسؤول أمن المعلومات لديك لن يوقّع اتفاقية معالجة بيانات مع شركة ناشئة أمريكية أو أوروبية تأسست العام الماضي.

2. منصة تحقق رسمية ومكتبة SVA لـ RISC-V

مكتبات تأكيدات SystemVerilog مبنية مسبقًا لامتثال AXI4 وAXI4-Lite وAPB وAHB وTileLink، بالإضافة إلى كشف مخاطر خط أنابيب RISC-V، وحساب نقاط وحدة التحميل-التخزين، وصحة وحدة التصحيح، وفحص الوصول إلى CSR، مضبوطة حسب امتداد مجموعة التعليمات المخصص لديك.

النقطة المرجعية: عثرت Axiomise على أكثر من 65 خطأ في نواة Ibex عبر التحقق الرسمي، بما في ذلك ستة أخطاء تفرّع في وحدة التصحيح أغفلتها المحاكاة. التحقق الرسمي يعمل على RISC-V. عنق الزجاجة هو ندرة المهندسين القادرين على كتابة التأكيدات. نبني المكتبة حتى لا يضطر فريقك إلى ذلك.

تحفّظ صريح: مكتبة تأكيدات منسَّقة أكثر موثوقية من توليد LLM من الصفر لكنها ما زالت غير قادرة على إثبات غياب كل فئة من الأخطاء. نقرنها بتحليل التغطية القائم على COI (مخروط التأثير) والقائم على الطفرات.

3. اختيار الأدوات والتجربة التجريبية المحايدة تجاه المورّدين

قائد التحقق لديك يتلقّى عروضًا من ChipAgents وNormal Computing وMooresLabAI وSilimate وBronco AI ومنتجات Cadence وSynopsys الوكيلية الداخلية. ستة منتجات، ست ادعاءات مختلفة، صفر معايير قياس مستقلة على RTL الفعلي لديك.

ما نفعله: نجري منافسة منظَّمة لأربعة أسابيع على قاعدة الكود الخاصة بك بموجب اتفاقية عدم إفصاح. نفس مجموعة الاختبار، نفس ميزانية الأخطاء، نفس أهداف التغطية. تقرير صريح يقارن معدل العثور على الأخطاء، ومعدل الإيجابيات الكاذبة، وجهد الإعداد، ودَين التكامل، وشروط التسعير التي عرضها كل مورّد عليك فعليًا.

لماذا يثق بنا المشترون في هذا: نحن لا نعيد بيع أي من هذه المنتجات. إن كانت الإجابة الصحيحة هي "ابقَ مع JasperGold وأضف مساعدة LLM رفيعة"، فسنقول ذلك.

4. مراجعة RTL وكيلية في خط CI لديك

كل طلب سحب يمسّ RTL تُراجِعه خطّ أنابيب متعدد الوكلاء قبل أن ينظر إليه إنسان. وكيل يُجري الفحص الأسلوبي ويتحقق من النمط. وثانٍ يُشغّل مجموعة خصائص رسمية مشتقة من الملفات المتغيّرة. وثالث يفحص مسارات CDC وRDC. ورابع يولّد ملخّصًا قابلًا للقراءة بشريًا مع آثار الأمثلة المضادة حيث فشلت الخصائص.

الخيار الحاسم: نشغّل الوكلاء داخل خطّ CI القائم لديك (Jenkins أو GitLab أو BuildKite، أيًّا كان). نحن لا نستبدل خطّ CI لديك بمنصة جديدة. الوكلاء خدمات يستدعيها خطّ الأنابيب. عندما تستغني عنا، تحتفظ بخطّ الأنابيب.

ما نرفض بناءه: وكيل يدمج RTL تلقائيًا بلا مراجعة بشرية. السيليكون ليس خدمة مصغّرة. لا يمكنك إطلاق إصلاح عاجل لرقاقة.

5. تخطيط أرضية واعٍ حراريًا للرقائق الصغيرة / 3D-IC (لتوظيف التعلّم المعزّز، عند الاقتضاء)

هذا هو المكان الوحيد الذي نعتقد فيه أن التعلّم المعزّز للتوظيف يستحق النشر فعلًا. الشركات الراسخة (Cadence Cerebrus وSynopsys DSO.ai) مضبوطة لرقائق SoC أحادية ثنائية الأبعاد. فتحت موجة الرقائق الصغيرة / UCIe فئة جديدة من مشاكل تخطيط الأرضية (طول السلك بين الرقائق الصغيرة، والتكديس الحراري، وقيود ميل النتوءات) حيث الأدوات العامة غير ناضجة.

ما نبنيه: مخطّط أرضية هجين يجمع التلدين المحاكى + التعلّم المعزّز فوق OpenROAD لمرحلة تقسيم الرقائق الصغيرة، مع القيود الحرارية كمصطلح مكافأة من الدرجة الأولى. مُقاس مرجعيًا مقابل نتائج ISPD / ICCAD المنشورة قبل أن نلمس تصميمك.

نُقرّ بجدل AlphaChip مباشرة. أظهر نقد Igor Markov لعام 2023 أن Google Circuit Training استغرق 32 ساعة حيث استغرق تشغيل تلدين محاكى مضبوط 12.5 ساعة واستغرقت أداة Cadence التجارية 0.05 ساعة. نحن لا نروّج للتعلّم المعزّز كبديل للتلدين المحاكى المضبوط في المشاكل المفهومة جيدًا. نستخدمه حيث يكون فضاء التصميم جديدًا حقًا ولا يملك الحدس البشري سوابق ليستند إليها.

كيف نعمل

كل تعاقد يبدأ بمرحلة تحديد نطاق مدتها أسبوعان على كتلة صغيرة من RTL الخاص بك قبل أن نلمس أي شيء أكبر. نفضّل الانسحاب في الأسبوع الثاني على حرق جدولك في حالة عدم توافق. الإيقاع النموذجي لبناء كامل.

تحديد النطاق · أسبوعان

نقرأ مواصفتك، ونتجوّل في تدفّقك القائم، ونختار كتلة تمثيلية واحدة (غالبًا واجهة ناقل، أو محكِّم، أو مرحلة واحدة من خط أنابيب RISC-V) ونُشغّل منصة التحقق الرسمي الأساسية عليها. المُخرَج: تقرير مكتوب بفئات الأخطاء التي نراها، والتأكيدات التي سنبنيها، وتقدير تكلفة للتعاقد الكامل. إن كانت الإجابة "ينبغي أن تستمر فيما تفعله"، فسنقول ذلك ونفوتر عن الأسبوعين فقط.

البنية التحتية · من 4 إلى 6 أسابيع

مكدّس LLM محلي مُنشَر على عنقودك. نموذج أساسي مضبوط بدقة بمحوّلات LoRA على مجموعة RTL الخاصة بك. RAG مُفهرس على مواصفاتك وقاعدة بيانات الأخطاء السابقة. خطّافات في محرّكك الرسمي، وJenkins/CI لديك، ومتتبّع المشكلات. نُجهّز كل شيء بمقاييس تغطية الإثبات والخواء والعمق المحدود منذ اليوم الأول.

مكتبة التأكيدات والتشغيل · من 6 إلى 10 أسابيع

ننقل أو نكتب مكتبة SVA (امتثال البروتوكول، خط الأنابيب، CDC) لأهمّ 3 إلى 5 كتل من حقوق الملكية الفكرية لديك. نُشغّل الانحدار الرسمي. نُصنّف النتائج مع قائد التحقق لديك. فريقك يمتلك كل تأكيد بنهاية المرحلة. لا صناديق سوداء.

التسليم · من أسبوعين إلى 4 أسابيع

مهندسوك يشغّلون التدفّق لدورتي عمل كاملتين ونحن نراقب. نوثّق كل خيار حاسم اتخذناه حتى يستطيع الشخص التالي فهم السبب. ننسحب. عقد احتجاز اختياري لضبط الانحدار إن فضّلت.

الجداول الزمنية نطاقات صادقة، لا أرقام مبيعات. كتلة خط أنابيب من مرحلتين يمكن إنجازها في ثلاثة أسابيع. نواة RISC-V كاملة بامتدادات مخصصة تقترب من خمسة أشهر. نقول ذلك مقدّمًا ولا نضغط لبلوغ تاريخ مصطنع.

حاسبة التعرّض لإعادة التصنيع

ثلاثة مدخلات. تخبرك بتعرّض تكلفة القناع، والانزلاق الجدولي المتوقّع، والإيرادات المعرَّضة للخطر عند إعادة تصنيع سيليكون واحدة عند عقدتك. تأتي الأرقام من دراسة 2024 من Wilson Research Group / Siemens، وبيانات تكلفة القناع الأخيرة من SemiAnalysis، ودورات منتج نموذجية مدتها 18 شهرًا. استخدمها في مراجعة جاهزية إنتاج الرقاقة التالية لديك. تُوصي النتيجة بإجراءات محددة يمكنك اتخاذها دون توظيفنا.

عقدة العملية

هدف الإيرادات السنوية لهذا المنتج (مليون دولار)

مهندسو تحقق رسمي متفرّغون

أسئلة يطرحها فعليًا قادة التحقق والمدراء التقنيون

هذه أسئلة حقيقية من عملاء بلا مصانع وعملاء RISC-V. كل إجابة تضيف عمقًا لا تغطّيه الأقسام أعلاه.

هل يغادر أي كود RTL أو GDSII شبكتنا؟

لا. كل معمارية نشر نُطلقها تعمل على أجهزتك. أوزان النموذج المضبوطة بدقة تعيش على عنقودك. محوّلات LoRA بضبطك الخاص بحقوق الملكية الفكرية تعيش خلف جدارك الناري. استدلال vLLM يعمل على وحدات معالجة الرسوميات لديك. RAG يُفهرس مستندات المواصفات من مخزن مستنداتك الخاص. يصل مهندسونا إلى البيئة عبر VPN وSSO القياسيين لديك مع تسجيل تدقيق. لعملاء الدفاع والطيران والمنشآت الحسّاسة (SCIF) نُطلق المكدّس بالكامل على حزم تحديث غير متّصلة موقَّعة ولا نتطلّب أي اتصال خارج من البيئة. الاستثناء الوحيد هو التنزيل الأولي للنموذج الأساسي، الذي يُجرى على نظام غير مصنّف ثم يُنقَل داخليًا. إن احتجت إلى عزل هوائي أكثر صرامة من ذلك، فقد فعلناه.

كيف نعرف أن التأكيدات المولّدة بـ LLM ليست خاوية؟

الخواء هو نمط الإخفاق الذي نقلق منه أكثر من غيره، وهو السبب في أن كل تدفّق رسمي نُطلقه يُجري فحصًا من ثلاث طبقات. أولًا، فحص الخواء الأصلي للمحرّك الرسمي (JasperGold وVC Formal كلاهما يملكه؛ SymbiYosys يحتاج غلافًا نوفّره). ثانيًا، فحص سلامة قائم على الطفرات حيث نحقن خطأ في التصميم ونؤكّد أن التأكيد يُطلق. تأكيد يجتاز الخواء لكنه لا يلتقط الأخطاء المحقونة لا يفيدك بشيء. ثالثًا، تقرير COI (مخروط التأثير) يُظهر بالضبط أي الإشارات تصلها كل خاصية. إن كان لخاصية COI فارغ فهي كود ميت ونحذفها. هذه هي نفس المقاييس التي تنشرها Siemens في Verification Horizons منذ 2017 ونعدّها من البديهيات.

نحن عميل في قطاع السيارات نستهدف ISO 26262 ASIL D. هل يمكننا استخدام هذا التدفّق للإقرار النهائي؟

ليس مباشرة للإقرار النهائي، ولن نتظاهر بغير ذلك. يتطلّب ISO 26262 تأهيل الأداة (TCL2 أو TCL3 حسب طريقة استخدامك للأداة) مع حزمة تأهيل موثَّقة. Synopsys وCadence وSiemens جميعها تُطلق تدفّقات مؤهَّلة؛ أداة مخصصة بمساعدة LLM ليست على تلك القائمة. ما نبنيه لعملاء السيارات هو طبقة مساعدة بالذكاء الاصطناعي تعمل جنبًا إلى جنب مع الأداة المؤهَّلة، لا بدلًا منها. الأداة المؤهَّلة ما زالت تُنتج دليل الإقرار النهائي. طبقتنا تُسرّع تأليف التأكيدات، وتراجع الخصائص بحثًا عن الخواء، وتُعلِم عن مسارات CDC للفحص البشري. سلسلة التأهيل على أداتك المُقَرّة لا تُمَسّ. ينبغي لعملاء ASIL D أيضًا التخطيط لمراجعة استقلالية موثَّقة بين طبقة المساعدة والتحقق المؤهَّل، وهو ما نساعدك على هيكلته.

لماذا لا نشتري ببساطة ChipAgents أو Normal Computing بدلًا من ذلك؟

قد تفعل. كلاهما ممول جيدًا، وذو مصداقية تقنية، ولديه عملاء حقيقيون. السبب في أن الفرق تأتي إلينا بعد تقييمهما عادة ما يكون أحد ثلاثة أمور. أولًا، نموذج النشر السحابي لم يجتز مراجعتهم الأمنية (شائع). ثانيًا، احتاجوا إلى ضبط دقيق على مجموعة تعليمات مخصصة الامتداد مملوكة لم يستطع فريق المنتج إعطاءها الأولوية. ثالثًا، أرادوا تكاملًا مخصصًا في تدفّق Jenkins / انحدار / إقرار نهائي قائم لا يستطيع فريق المنتج دعمه دون تعاقد خدمات احترافية بستة أرقام. إن لم ينطبق أي من هذه عليك، فالمنتج هو الإجابة الصحيحة على الأرجح وسنقول ذلك. إن انطبقت، نبني الطبقة المخصصة ونترك لك نظامًا يستطيع مهندسوك الخاصون صيانته. في التجارب التجريبية، نوصي بوضع الخيارات الثلاثة جميعها على نفس RTL لأربعة أسابيع. المنافسة رخيصة مقارنة برهان خاطئ.

ما موقفك من جدل AlphaChip / Markov بخصوص التوظيف بالتعلّم المعزّز؟

نعتقد أن نقد Igor Markov كان صحيحًا تقنيًا بخصوص الأرقام المحددة. Google Circuit Training عند 32 ساعة مقابل التلدين المحاكى المضبوط عند 12.5 ساعة وأداة Cadence تجارية عند 0.05 ساعة ليس قصة فوز التعلّم المعزّز بالتوظيف لرقائق SoC السائدة. هذا لا يعني أن التعلّم المعزّز عديم الجدوى للسيليكون. إنه يعني أن تأطير 2020 كان خاطئًا. الأماكن التي نعتقد فيها أن توظيف التعلّم المعزّز يستحق حسابه اليوم هي تخطيط أرضية الرقائق الصغيرة و‏3D-IC حيث فضاء التصميم جديد حقًا، والتخطيط التناظري الواعي حراريًا حيث الأدوات القائمة ضعيفة، والتعلّم بالنقل عبر عائلات حقوق ملكية فكرية RISC-V وثيقة الصلة حيث يمنحك وكيل مُدرّب على جيلك السابق بداية دافئة. نحن لا نروّج لتوظيف التعلّم المعزّز ضد DSO.ai أو Cerebrus على رقاقة SoC رقمية أحادية عند 5nm. تلك معركة سنخسرها وستدفع ثمنها.

كيف تتعاملون مع حقيقة أن 70% من إعادات التصنيع تأتي من تغييرات المواصفات، لا من الأخطاء المنطقية؟

بصراحة، هذه أصعب مشكلة في التحقق ولا توجد أداة ذكاء اصطناعي تحلّها بشكل نظيف. ما نفعله هو معاملة المواصفة كمدخل من الدرجة الأولى لتدفّق التحقق. يراقب نموذج LLM مستودع المواصفات (Confluence أو Google Docs أو Git، أيًّا كان ما تستخدمه) ويُعلِم عن الخصائص التي تغيّر افتراضها الأساسي. عندما يضع مراجع علامة على قسم من المواصفة بأنه مُنقَّح، تُعاد الخصائص التابعة تلقائيًا ويذهب تقرير الفرق إلى قائد التحقق قبل أن يُغلَق الانحدار التالي. هذا لا يُزيل انحراف المواصفات. لا شيء يفعل. إنه يجعل الانحراف مرئيًا في ساعات بدلًا من في السيليكون. أكبر مكسب نراه في هذا هو التقاط "المواصفة تغيّرت قبل دورتي عمل ولم يُعِد أحد تشغيل الخصائص الرسمية المتأثّرة" قبل أن ينتشر عبر التسلسل الهرمي.

نحن نملك بالفعل JasperGold. هل ينبغي أن نستبدله؟

لا. JasperGold هو أفضل محرّك رسمي تجاري ونستخدمه عندما يملكه العميل بالفعل. ما نضيفه هو طبقة مساعدة LLM فوقه (توليد التأكيدات، وتفسير الأمثلة المضادة، وفحوص سلامة الخواء) وتكامل CI لم تأخذ معظم الفرق وقتها لبنائه بشكل نظيف. العائد على استثمارك القائم في JasperGold يرتفع، لا ينخفض. إن لم تكن تملك JasperGold ولا تستطيع تبرير التسعير الأساسي + لكل مقعد، فسنوصي عادة بمزيج من Questa Formal (أرخص لكل مقعد) للانحدار بالجملة وSymbiYosys (مفتوح المصدر) لتصحيح الخصائص الآلي. لقد أطلقنا هذا المكدّس لشركات ناشئة في حقوق ملكية فكرية RISC-V حيث لم يكن شراء JasperGold خيارًا.

ما أصغر فريق يمكن أن يصلح هذا له؟

بنينا تدفّقات مفيدة لشركة ناشئة في حقوق ملكية فكرية RISC-V من 6 أشخاص وبنينا لشركة مسرّعات ذكاء اصطناعي من 400 شخص. الحد الأدنى هو وجود مهندس واحد على الأقل مرتاح في قراءة SVA وتفسير أثر مثال مضاد رسمي. إن لم يستطع أحد في الفريق قراءة خاصية SVA، فلن يسدّ أي تدفّق بمساعدة LLM تلك الفجوة، وينبغي أن توظّف أو تتعاقد على تلك المهارة قبل التعامل معنا أو مع أي شخص آخر. ما وراء ذلك الأساس، يتوسّع التعاقد بحسب حجم RTL ضمن النطاق. كتلة واجهة ناقل واحدة هي مهمة ستة أسابيع. نواة RISC-V كاملة بامتدادات مخصصة ونسيج ترابط هي من أربعة إلى ستة أشهر.

معدل نجاح سيليكونك من المحاولة الأولى هو 14%. وحسابات RTL المولّد بـ LLM أسوأ.