Tự phát triển AI trong thiết kế chip: Xu hướng rõ nét tại DAC 2026

Tại hội nghị DAC 2026, diễn đàn kỹ thuật trong hội nghị, hàng loạt kỹ sư đến từ những hãng công nghệ hàng đầu như Samsung, IBM, Texas Instruments đã trình bày các giải pháp AI do chính họ phát triển, nhằm tối ưu và tự động hóa nhiều khâu trong thiết kế và kiểm thử chip bán dẫn. Thay vì chờ đợi các nhà cung cấp ra mắt sản phẩm AI hoàn chỉnh, các đại gia công nghệ đang tự xây dựng mô hình AI và hệ thống điều phối riêng, tận dụng các nền tảng giả lập, thiết kế do họ đã cấp phép từ nhà cung cấp. Đây chính là minh chứng cho luận điểm của Simon Davidmann rằng lớp trí tuệ AI đang thuộc về người dùng thay vì nhà cung cấp.

Davidmann cũng nhận xét rằng các công ty lớn như Samsung hay Nvidia tự xây dựng những ngăn xếp AI nội bộ, coi công cụ từ nhà cung cấp chỉ như động cơ bên dưới cho lớp trí tuệ đặc thù của họ. Tuy nhiên, vì các công nghệ này được phát triển kín trong tường lửa doanh nghiệp, những bài học quý giá đó khó lan tỏa ra toàn ngành, khiến cả hệ sinh thái bị thiệt hại chung do sự riêng lẻ này.

Ví dụ điển hình từ Samsung và IBM

Samsung trình bày dự án "Điều chỉnh QoS thích ứng cho cải thiện hiệu năng SoC bằng Deep Q-Networks tích hợp" nhằm giải quyết bài toán điều chỉnh hàng loạt thông số chất lượng dịch vụ (QoS) phức tạp trên các SoC hiện đại. Họ phát triển môi trường thực thi giả lập trước khi sản xuất silicon và để một tác nhân học tăng cường (reinforcement learning) tự khám phá cấu hình tối ưu dựa trên các tiêu chí như băng thông, độ trễ và công suất. Đây là một mô hình AI do người dùng tự đào tạo, không tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), sử dụng nền tảng giả lập của công cụ EDA làm cơ sở.

IBM lại ứng dụng các tác nhân AI trong quá trình kiểm thử và phát triển công cụ. Tại bộ phận kiểm tra phần cứng IBM Z, các tác nhân tự động hóa phân tích lỗi và xác định nguyên nhân, giúp giảm từ 15% đến 40% công sức thủ công trong các công việc đòi hỏi chuyên môn cao. Một nghiên cứu khác ở IBM còn phát triển khung tác nhân tự sinh công cụ EDA từ đặc tả người dùng, giúp rút ngắn thời gian phát triển một công cụ xác minh cấu trúc từ bốn tuần xuống chỉ còn dưới 30 phút.

AI vận hành tại chỗ đảm bảo bảo mật dữ liệu

Samsung cũng trình bày hệ thống kiểm thử phần mềm tự động cho giả lập trước silicon sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn vận hành tại chỗ, giúp phân biệt lỗi thật phần mềm và các hiện tượng không quan trọng khi khởi động. Việc này đảm bảo dữ liệu thiết kế chip được bảo mật tuyệt đối trong phạm vi doanh nghiệp. Bên cạnh đó, một hệ thống nhiều tác nhân chuyên biệt phối hợp xử lý tạo mã, phân tích nhật ký và truy xuất tài liệu kỹ thuật cũng được phát triển tương tự, nhằm duy trì tính bảo mật cho dữ liệu thiết kế.

Các ứng dụng đa dạng cùng công nghệ AI hiện đại

Các nhà sản xuất khác như Texas Instruments giới thiệu công cụ tinh chỉnh linh kiện analog bằng học tăng cường sâu, tối ưu chất lượng trong nhiều điều kiện thử nghiệm. Renesas ứng dụng mô hình rừng ngẫu nhiên dự báo kích thước chip dựa trên đặc tả thiết kế với độ tin cậy cao (R2 đạt 0,95). Samsung phát triển ứng dụng LLM xử lý sơ đồ mạch, phân cụm các thành phần bộ nhớ để giảm vi phạm quy tắc thiết kế đến 80,6%. Cadence trình bày khung tự động hóa xác nhận ý định thiết kế bằng ngôn ngữ tự nhiên gồm hơn 120 mục kiểm tra với tốc độ phát triển nhanh gấp 20 lần. Ngay cả xác minh hình thức cũng được hỗ trợ bởi AI, giúp mở rộng giới hạn của các phép chứng minh ràng buộc. Một bài báo khác sử dụng mạng nơ-ron đồ thị và học tăng cường để dự đoán nhu cầu tính toán EDA, giảm quá tải điện toán đám mây từ 60% đến 80%.

Tương tác giữa AI do người dùng phát triển và AI từ nhà cung cấp

Bên cạnh các dự án DIY AI, nhiều nhóm cũng sử dụng AI được tích hợp trong các sản phẩm của nhà cung cấp và thẳng thắn đánh giá năng lực cũng như giới hạn của công cụ đó. Cadence Voltus InsightAI được sử dụng hỗ trợ gia cố lưới cung cấp điện với phân tích chi tiết tác động thiết kế. Broadcom và Synopsys hợp tác phát triển quy trình nhiệt 3DIC được so sánh với dữ liệu thực tế, thể hiện sự phối hợp giữa AI nhà cung cấp và kinh nghiệm người dùng. Intel ứng dụng quy trình kiểm tra chất lượng thư viện dựa trên Siemens Solido Crosscheck, tinh chỉnh cùng với kiểm tra tùy chỉnh. Sandisk trình bày quy trình phát triển AI sản xuất dựa trên đặc tả, tạo nên bức tranh sinh động cho AI trong sản xuất chip.

Xu hướng phân biệt rạch ròi giữa hai loại AI

Tổng kết từ DAC 2026 cho thấy, khi bài toán mang tính độc quyền và mật thiết với kiến trúc riêng như điều chỉnh QoS SoC, quản lý dữ liệu bí mật, các doanh nghiệp ưu tiên xây dựng AI nội bộ chạy tại chỗ, tận dụng nền tảng của nhà cung cấp để bảo đảm tính chính xác và an toàn. Trong khi đó, với những vấn đề chung như đóng điện IR, kiểm định thư viện, phân tích nhiệt, các AI của nhà cung cấp có ưu thế chi phí và tiện lợi nên được chấp nhận rộng rãi. Ranh giới giữa hai khu vực này dự báo sẽ quyết định mô hình kinh doanh EDA trong 5 năm tới.

Hội nghị tiếp tục bàn luận chủ đề "AI tác nhân trong EDA: Ai kiểm soát?" và phiên "Xây dựng hay mua: Ai sở hữu trí tuệ chip tương lai?", tạo diễn đàn cho các chuyên gia tranh luận về xu hướng này. Simon Davidmann sẽ tham gia phiên tòa đàm cuối tuần để thảo luận về vai trò AI trong xác minh SoC, khép lại chuỗi bài phân tích về xu hướng tự xây dựng AI trong ngành.

Những điều bổ ích từ bài viết

  • Nhiều công ty lớn tự phát triển AI cho thiết kế chip, không chờ sản phẩm hoàn chỉnh từ nhà cung cấp.
  • Samsung ứng dụng học tăng cường để tối ưu QoS trong SoC với hiệu quả vượt trội so với phương pháp thủ công.
  • IBM có hệ thống AI tự động phân tích lỗi và tạo công cụ EDA, giảm thời gian phát triển từ tuần đến phút.
  • AI vận hành tại chỗ bảo mật dữ liệu nhạy cảm trong quá trình thiết kế chip.
  • Sự phân chia rõ ràng giữa AI nội bộ và AI nhà cung cấp dự đoán xu hướng phát triển mô hình kinh doanh EDA.

Đăng ký bản tin QMVN

Nhận tin tổng hợp mỗi sáng - chỉ những bài đáng đọc, không spam.

Bài viết được biên tập với sự hỗ trợ của công cụ trí tuệ nhân tạo (AI), tổng hợp từ các nguồn tin dẫn bên dưới và đã qua kiểm duyệt của toà soạn Quang Minh Việt Nam.