Técnicas avanzadas de verificación: Allanan el camino para la próxima generación de chips de IA

Oye Siri, ¿cuál es el pronóstico del tiempo de hoy?

Nuestra dependencia diaria de asistentes de IA como Siri para tareas que van desde reproducción de música hasta gestión de calendario subraya el creciente desafío de proteger datos personales. A medida que la adopción de IA se acelera y aumentan los riesgos de violación de datos, los arquitectos de chips deben innovar tanto en rendimiento de IA como en seguridad para satisfacer demandas crecientes de hardware más inteligente y seguro.

Las cargas de trabajo modernas impulsadas por datos, desde vehículos autónomos hasta computación de alto rendimiento, dependen de chips construidos a propósito que combinan alta eficiencia energética con lógica de toma de decisiones robusta. Estas arquitecturas especializadas deben lograr un delicado equilibrio entre rendimiento, consumo de energía e inteligencia a medida.

Con la proliferación de dispositivos conectados, el potencial de IA para crecimiento exponencial y su impacto en el mercado se expande rápidamente. Sin embargo, muchas operaciones críticas de IA deben ejecutarse directamente en silicio para reflejar latencia y throughput del mundo real. En consecuencia, los chips de IA personalizados son indispensables para una integración escalable y rentable.

Los chips de IA, ML y DL de hoy presentan datapaths intrincados para realizar aritmética precisa. Esta complejidad requiere estrategias de verificación avanzadas para impulsar la innovación de forma segura.

Casi todos están diseñando chips

A medida que la Ley de Moore alcanza sus límites, mejorar el rendimiento en procesadores de propósito general se ha vuelto desafiante. Para contrarrestar esto, empresas fuera de la esfera tradicional de semiconductores ahora invierten en diseño de chips interno.

Empresas tecnológicas líderes —Google, Amazon, Meta— están desarrollando ASICs propietarios para acelerar sus cargas de trabajo de IA y satisfacer necesidades de aplicación únicas. Este cambio abre una riqueza de oportunidades para herramientas de diseño innovadoras que satisfagan las demandas del desarrollo moderno de chips.

Diseño de chips de IA: los caminos de control son diferentes

Un factor clave que impulsa la inversión en SoCs de IA es su capacidad para ejecutar numerosas tareas concurrentemente a través de núcleos distribuidos, superando los límites de paralelismo de CPUs convencionales. Los diseños de IA presentan pipelines intensivos en datos: un camino de control que orquesta máquinas de estados, y un bloque de cómputo que realiza operaciones aritméticas. Juntos, estos elementos permiten una aceleración masiva de los cálculos repetitivos y deterministas que sustentan las cargas de trabajo de IA.

Si bien las unidades aritméticas individuales pueden ser simples, la complejidad general se dispara a medida que crece el número de blochos y anchos de bits, colocando una carga más pesada en los equipos de verificación.

En la última década, la computación centrada en datos ha ido mucho más allá de entornos de escritorio y servidores. Considere un simple multiplicador de 4 bits: validar todas las 2⁴ (16) combinaciones de entrada es manejable, pero un sumador de 64 bits requiere verificación de 2⁶⁴ estados posibles, una tarea inviable con métodos tradicionales. Este ejemplo ilustra por qué, a medida que la adopción de chips de IA aumenta y los volúmenes de datos se disparan, técnicas modernas de verificación escalables son esenciales.

La prueba definitiva: desafíos de verificación

Los equipos de diseño típicamente comienzan con modelos C/C++, un lenguaje rápido y expresivo, para describir funcionalidad. El siguiente paso es sintetizar estos modelos en RTL (nivel de transferencia de registro) para implementación en hardware. Verificar que el RTL implementa fielmente el comportamiento C/C++ requiere ya sea vectores de prueba exhaustivos o una comparación contra el modelo original de alto nivel, ambos desalentadores.

La verificación formal aborda este desafío probando matemáticamente que todo el diseño de hardware satisface un conjunto de aserciones de comportamiento. En lugar de enumerar cada combinación de entrada, los model checkers analizan el diseño contra estas aserciones, ofreciendo cobertura exhaustiva.

Hace unos años, la verificación formal era nicho debido a la complejidad de crear aserciones de alto nivel. Hoy, sin embargo, los diseñadores RTL e ingenieros de verificación pueden dominar estas técnicas con relativa facilidad.

Sin embargo, a medida que los chips de IA crecen en tamaño e intrincadez, el model checking simple por sí solo es insuficiente. Confiar en métodos de verificación convencionales se vuelve prohibitivamente lento e inefectivo.

Las aplicaciones de IA y ML necesitan una mano extra

Métodos formales avanzados como equivalence checking dan a los ingenieros una herramienta poderosa para validar datapaths complejos de IA. Al comparar dos representaciones, típicamente un modelo C/C++ de alto nivel y una implementación RTL de bajo nivel, equivalence checking o bien prueba que los diseños son funcionalmente idénticos o señala discrepancias. Estos motores sobresalen incluso cuando las dos representaciones difieren en nivel de abstracción o lenguaje.

Comparar una implementación RTL contra un modelo C/C++ de alto nivel verifica que entradas idénticas producen salidas idénticas. Este enfoque encaja con muchos flujos de trabajo de IA, ya que la mayoría de los equipos ya emplean modelos C/C++ para simulación y desarrollo temprano de software.

La verificación de equivalencia formal sigue siendo el único método capaz de verificación exhaustiva contra un modelo de referencia probado. Para apoyar la rápida evolución de IA, las herramientas de verificación deben ser fáciles de usar, escalables y equipadas con características avanzadas de depuración.

En el horizonte: cifrado homomórfico

El implacable flujo de datos, billones de bytes diarios, demanda silicio de alto rendimiento, inevitablemente elevando los requisitos de ancho de bits. Investigadores de todo el mundo están explorando anchos de entrada más grandes y diseñando chips capaces de manejar esta afluencia.

Concomitantemente, la seguridad del hardware se vuelve primordial. El cifrado homomórfico permite al silicio realizar aritmética en datos cifrados, preservando la privacidad mientras mantiene la funcionalidad. Para aprovechar esta capacidad, las herramientas de verificación y diseño de próxima generación son esenciales.

Edge AI impulsará explosión de computación abundante en datos en tiempo real

Un vehículo autónomo chocando con un obstáculo invisible subraya las apuestas de una verificación insuficiente. A medida que la demanda de dispositivos edge ricos en IA aumenta, el procesamiento de datos en tiempo real explotará, remodelando el diseño de semiconductores hacia mayor productividad, time-to-market acelerado y verificación más robusta.

La era IA-first se acerca rápidamente, más alcanzable que nunca. Si podemos sostener el ritmo de innovación el tiempo suficiente para realizarla queda por verse.