מנועי האימות הישראלים של קיידנס עוברים התאמה לענן
15 אוקטובר, 2018
בישראל מתאימים את תוכנות הווריפיקציה לפעולה בענן, כולל התאמתן לשרתים המבוססים על ארכיטקטורת ARM. נשיא קיידנס, אנירוד דווגאן: "חוק מור יישאר רלוונטי לפחות עוד 10 שנים"
צוות הפיתוח הישראלי של חברת קיידנס (Cadence) ממשיך לצמוח, והשנה הגיעה החברה למצבת כוח אדם של כ-300 עובדים, הכוללים מרכזי פיתוח בחיפה ובפתח תקווה וכן את צוות המכירות לשוק הישראלי. היום (ב') הגיע לארץ נשיא חברת קיידנס העולמית, אנירוד דווגאן, כדי לפתוח את כנס המשתמשים השנתי של החברה, CDNLive 2018 שהתקיים בתל-אביב. בשיחה עם Techtime הוא הסביר שלצוות הפיתוח הישראלי יש תפקיד מרכזי באסטרטגיית המעבר לענן של החברה.
דווגאן: "בישראל יש לנו צוות מו"פ גדול מאוד בתחום הווריפיקציה. כל תכנוני השבבים ם זקוקים לווריפיקציה, ולכן חשוב מאוד שפתרונות הווריפיקציה שלנו ירוצו על הענן. זהו המהלך החשוב ביותר באסטרטגייית הענן של קיידנס, ומהסיבה הזאת חלק גדול מההתאמה לענן נעשה בישראל. בנוסף, יש צורך להתאים את כלי הווריפיקציה לשרתים מבוססי ARM, שהשימוש בהם בענן נמצא בצמיחה משמעותית. כעת אנחנו משתפים פעולה עם ARM בהתאמת התוכנות לארכיטקטורה שלה, וגם חלק גדול מהעבודה הזאת נעשה בישראל".
כיצד אתם נערכים לעידן שבו חוק מור ייבלם לגמרי?
"עדיין יש מקום רב לחוק מור. לאחרונה דיווחנו שאנחנו עובדים ביחד עם TSMC על פיתוח תהליך ייצור בגיאומטריה של 5 ננומטר, ועל פרויייקט משותף עם מכון המחקר IMEC לפיתוח תהליך של 3 ננומטר. אני משוכנע למדי שנגיע לייצור ב-3 ננומטר, כך שחוק מור יישאר איתנו לפחות עוד 10 שנים. קיימות התפתחויות נוספות בשוק, שאינן קשורות לחוק מור: התעשייה מאמצת מודל המבוסס על שבבי האצה ייעודיים לפי יישומים מוגדרים, והתחום האנלוגי והאותות מעורבים (אנלוג/דיגיטל) ממשיך להתפתח גם הוא בלא קשר לחוק מור. אנחנו חזקים מאוד בתחומים האלה. למעשה חטיבת האנלוג היא החטיבה הגדולה ביותר שלנו".
השוק הדוהר של שבבי Deep Learning
דווגאן ממקם את תחומי הענן והבינה המלאכותית כשני התחומים המרכזיים שבהם משקיעה היום קיידנס את מיטב מאמציה. "קיימות מספר מגמות מרכזיות מהובילות כיום את התעשייה הטכנולוגית, כמו הרכב האוטונומי, מיחשוב באבזרי הקצה, התקשורת הניידת ומרכזי הנתונים, שהמשותף לכולם הוא התפתחות תחום הבינה המלאכותית ולימוד מכונה. התחום הזה הולך להיות גדול מאוד. אנחנו רואים עליה מעריכית בהיקף ההון סיכון שמגיע לחברות לימוד מכונה, והיקף מכירות השבבים רק לתת-התחום של לימוד עומק (Deep Learning), צפוי לצמוח עד שנת 2025 בקצב של כ-42% בשנה.
"אנחנו מבצעים השקעות רבות בתחום הזה. לפני מספר שבועות הכרזנו על מעבד ייעודי ללימוד עומק מדגם Tensilica DNA 100, אשר מגיע לשוק עם פלטפורמת תוכנה מלאה לבינה מלאכותית. אנחנו משתמשים בלימוד מכונה גם כדי לשפר את הכלים שלנו עצמנו. כך למשל, ביצענו אימון של מערכת לימוד מכונה על-גבי מספר גדול של תכנוני שבבים, ועל-ידי כך הצלחנו לשפר את הביצועים של מערכת המימוש Innovus. כיום אנחנו נמצאים בעיצומו של פרוייקט לפיתוח מערכת מומחה שתוכל ללוות פרוייקטי תכנון כבר מהשלבים הראשונים. אנחנו לא מדברים על אוטומטיזציה של הפיתוח, אלא על שיפור תהליך הפיתוח".
מתכנון שבבים לתכנון מערכות
התחומים הנוספים המהווים מהלכים מרכזיים בחברה הם הענן והמעבר לרמת המערכת. "השנה השקנו סביבת תכנון וירטואלית בשיתוף פעולה עם TSMC, אמזון (AWS) ועם אז'ור של מיקרוסופט. הלקוחות יכולים לקנות את מערכת האימות פלאדיום, או להשתמש בה בענן. כבר עכשיו יש לנו 20 לקוחות המשתמשים בפלאדיום בענן. במקביל, המטרה שלנו כיום היא לבנות אקוסיסטמס ברמת המערכת, שפי שבנינו עם ARM ועם TSMC ברמת תכנון השבבים. במסגרת הזאת אנחנו משתפים פעולה עם חברות מובילות בשוק, כמו למשל עם MathWorks לשיתוף פעולה בסביבת MATLAB, כמו מטלאב ועם חברת דאסו סיסטמס".
פורסם בקטגוריות: חדשות , סמיקונדקטורס , תוכנה ותכנון אלקטרוני
