Китайцы разработали ИИ-платформу для разработки чипов. Что это за инструмент?. Блог компании МТС.. Блог компании МТС. искусственный интеллект.. Блог компании МТС. искусственный интеллект. китай.. Блог компании МТС. искусственный интеллект. китай. Компьютерное железо.. Блог компании МТС. искусственный интеллект. китай. Компьютерное железо. Производство и разработка электроники.. Блог компании МТС. искусственный интеллект. китай. Компьютерное железо. Производство и разработка электроники. Процессоры.. Блог компании МТС. искусственный интеллект. китай. Компьютерное железо. Производство и разработка электроники. Процессоры. разработка электроники.. Блог компании МТС. искусственный интеллект. китай. Компьютерное железо. Производство и разработка электроники. Процессоры. разработка электроники. чипы.

Привет, Хабрчане! Это Миша Степнов из центра R&D Big Data в МТС. Сегодня немного новостей из мира ИИ: китайская академия наук представила QiMeng — открытую платформу, где искусственный интеллект берет на себя ключевые этапы проектирования процессоров. Весь путь — от описания требований к чипу до генерации кода на Verilog — занимает считанные дни. Уже есть первые результаты — два чипа, с прогрессом от уровня примерно Intel 486 до архитектуры, схожей с ARM Cortex-A53. Сегодня расскажу, как это работает, зачем Китаю своя платформа и что она может изменить в индустрии.

Китайцы разработали ИИ-платформу для разработки чипов. Что это за инструмент? - 1

QiMeng: автоматизация проектирования с помощью ИИ

Китай стремится к независимости в полупроводниках на фоне ограничений США. Мы уже писали, что отношения между двумя странами смягчились, но проблем еще много. Напомню, что в 2024 году экспортные меры ужесточились, затронув компании вроде Lenovo и Xiaomi.

QiMeng, чье название переводится как «просвещение», — интересный инструмент, который поможет КНР оперативно разрабатывать современные процессоры. Это открытая платформа, она основана на ИИ для автоматизации создания чипов. Инструмент этот не просто замена коммерческого софта, а способ ускорить и удешевить классическую разработку. А еще он открывает возможность участвовать в индустрии производства электронных компонентов даже мелким стартапам, не говоря уже о корпорациях.

Как это работает? Все начинается с того, что большая языковая модель (LLM) принимает запросы на естественном языке: инженер описывает процессор, например, энергоэффективный чип для умных часов с частотой 1 ГГц, а модель на основе этого генерирует технические спецификации. Она определяет архитектуру, включая количество ядер, тип инструкций и другие параметры.

Затем LLM детализирует запрос, при необходимости уточняя, например, уровень энергопотребления или совместимость с конкретной архитектурой — такой, как RISC-V или MIPS. После этого подключается ИИ-агент, который формирует базовую структуру и конфигурации: определяет функциональные блоки — арифметико-логическое устройство, контроллер памяти и т. д., а также настраивает интерфейсы памяти и окружение.

И уже после всего этого синтезируется RTL-код, описывающий логику работы процессора. На финальном этапе платформа верифицирует дизайн, проверяя соответствие требованиям, и оптимизирует его, минимизируя площадь кристалла или энергопотребление. Процесс выглядит не слишком сложно, но за кажущейся простотой скрывается комплексная многоэтапная работа.

По заявлению разработчиков, в демопримерах платформы чип для обработки данных в беспилотниках созда ется за несколько дней, включая симуляцию и отладку, тогда как при проектировании «вручную» это занимает месяцы.

Открытость — главное преимущество QiMeng. Код доступен на GitHub, что позволяет пользователям адаптировать платформу под разные задачи, от IoT до научных вычислений. В отличие от коммерческих EDA, требующих дорогих лицензий, QiMeng бесплатна, снижая порог входа для стартапов и университетов. Платформа поддерживает архитектуры вроде RISC-V, что сочетается с трендом в Китае на открытые стандарты.

Есть, конечно, и вопросы. Например, кто будет нести ответственность за ошибки, допущенные на автоматизированных этапах? Традиционно верификация и аудит проектных решений лежали на инженерах, но с ростом автономности систем вроде QiMeng возникает потребность в новых практиках — от прозрачности логов LLM до верификации генераторов кода. В перспективе это может привести к созданию новых стандартов доверия к ИИ-инструментам в электронике, особенно в критически важных сферах вроде медицины или транспорта.

Первые процессоры: от доказательства концепции к шагу вперед

Как бы там ни было, новый инструмент уже работает. QiMeng создала два процессора, демонстрирующих е е возможности. Первый, QiMeng-CPU-v1, сравним по уровню сложности с Intel 486, чипом 1989 года. Это 32-битная архитектура с частотой около 50 МГц, способная выполнять базовые вычисления, например, для управления датчиками или учебных проектов. Результат скромный, но он был важен как доказательство, что ИИ справляется с поставленными задачами.

Изображение одного из процессоров, QiMeng-CPU-v2 (источник)

Изображение одного из процессоров, QiMeng-CPU-v2 (источник)

Второй процессор, QiMeng-CPU-v2, ближе к современным архитектурам. Его сравнивают с ARM Cortex-A53, стандартом 2012 года, используемым в бюджетных смартфонах и IoT-устройствах. Это 64-битный чип с частотой до 1 ГГц, включающий кэш-память первого уровня и оптимизированный для низкого энергопотребления. Сходство с Cortex-A53 проявляется в архитектуре и частоте, но реальная производительность неизвестна, так как независимых бенчмарков нет.

Чип подходит для встроенных систем, таких как умные колонки или автомобильные модули. Интересный нюанс — платформа самостоятельно настроила параметры, минимизировав энергопотребление, что важно для устройств с питанием от батареек или аккумуляторов. Прогресс между v1 и v2 впечатляет: от технологий 80-х к стандартам 2010-х. При разработке обоих чипов платформа прошла весь цикл проектирования: от формирования архитектуры до генерации Verilog-кода и настройки базовой поддержки компиляции.

Эти процессоры пока не для массового рынка, т. е. налаженного производства нет. QiMeng-CPU-v1 годится лишь для академических задач, вроде обучения студентов микроэлектронике, а v2 — простых встроенных систем, например, обработки данных с сенсоров в разных устройствах для умного дома.

Перспективы: от ниши к глобальному влиянию

QiMeng пока далека от совершенства. Документация платформы ограничена, а сообщество только формируется, что замедляет внедрение. Производство — еще одна преграда: SMIC с ее 7-нм процессами отстает от TSMC и Samsung, работающих с 3 нм. Без передовой литографии китайцам будет сложно создавать мощные современные процессоры.

Но перспективы внушают оптимизм. Сейчас китайская академия наук дорабатывает QiMeng, улучшая языковые модели и расширяя поддержку архитектур. Open-source сообщество может создавать плагины для интеграции QiMeng с инструментами верификации и симуляции, как это происходит с другими open-source EDA проектами.

Ожидается, что QiMeng поможет Китаю создавать кастомные решения — от серверов до IoT, снижая затраты на проектирование и производство и убирая барьер в виде платных EDA. Открытость новой платформы привлекает разработчиков, ищущих независимость. Почему? Например, западное решение Synopsys DSO.ai помогло выпустить сотни чипов, но доступ к нему может быть в любой момент ограничен, как это уже случилось в начале 2025 года.

Кроме того, развитие QiMeng вписывается в более широкий курс Китая на технологическую независимость. За последние несколько лет страна усилила позиции в экосистеме RISC-V. Разработчики КНР представили серверные процессоры на этой архитектуре, а компании вроде Alibaba и Ant Group начали использовать локальные чипы для ИИ-нагрузок.

А еще инструмент может пригодиться не только для промышленного применения, но и для подготовки инженерных кадров. Упрощенные версии платформы могут быть внедрены в университетах, где студенты будут проходить весь цикл разработки — от архитектурного замысла до симуляции чипа. Ранее такой уровень доступа был возможен лишь в коммерческих проектах с дорогими лицензиями на EDA-инструменты.

В любом случае, QiMeng — сигнал, что ИИ позволяет кардинально изменить подход к разработке чипов. А как считаете вы: платформа получит развитие или останется смелым экспериментом? Давайте обсудим в комментариях.

Автор: Michail_Stepnov

Источник

Rambler's Top100