Thom Yorke

Музыки вам в ленту.

Watch on YouTube

Про нас пишут

В начале года в блоге Синопсиса появилась позитивная статья про нас: "From Concept to Tape-Out: SiMa.ai Achieves Bug-Free A0 Silicon for Physical AI". Перепру здесь на русский с помощью ИИ.

Объясню для непосвящённых: что такое A0? У хардверщиков это первая физически изготовленная версия чипа. Буква A означает первую ревизию, цифра 0 — первый вариант в этой ревизии. То есть: A0 = “самый первый кремний, который вообще удалось получить”.

От замысла до производства: SiMa.ai достигает безошибочного A0-чипа для физического ИИ

Грег Сорбер
(22 января 2026)

Перед компанией SiMa.ai стоял выбор.

Стартап из Кремниевой долины готовился к разработке второго поколения своих систем-на-кристалле — семейства Modalix. Проект был амбициозен до дерзости: единый кристалл, предлагаемый в различных вариантах производительности, с возможностью упаковки в pin-совместимый модуль (SoM), обеспечивающий простую интеграцию. Но этого было недостаточно. Modalix должен был не просто выполнять задачи многомодального машинного обучения и генеративного ИИ — он должен был делать это непосредственно на устройствах, на самом краю вычислительной инфраструктуры.

Вопрос стоял прямо: доверить ли разработку стороннему подрядчику или взять всё в собственные руки?

При создании первого поколения MLSoC компания опиралась на партнёра по turnkey ASIC и, имея всего 30 инженеров, достигла безошибочного A0-кремния. Логично было бы повторить тот же путь. Но стартапы живут не логикой, а смелостью решений — и SiMa.ai решила поднять планку собственных возможностей.

«Мы решили рискнуть чуть больше», — говорит вице-президент по аппаратной инженерии Шриви Дхруванараян. — «Мы взяли на себя весь процесс — от идеи до производства».

И риск оказался оправдан.

Всего за восемнадцать месяцев компания завершила полный цикл Customer-Owned Tooling — от начального RTL-описания до tape-out. И вновь — безошибочный A0-кремний.

По словам Дхруванараяна, ключевую роль сыграла компания Synopsys, предоставившая не только инструменты, но и экспертизу — цельную, глубоко интегрированную экосистему проектирования, верификации и финальной проверки.

«Можно было работать с несколькими поставщиками», — говорит он. — «Но Synopsys оказалась единственной, кто закрывал всё. Выбор был очевиден».

Игра на мощности и эффективности

Tape-out передового Modalix стал важной вехой. Не только для молодой компании, но и для всей эволюции так называемого «физического ИИ» — встроенного машинного интеллекта, работающего прямо в устройствах: роботах, дронах, умных камерах.

«Чип выполняет вывод моделей прямо на месте, без обращения к облаку», — объясняет Дхруванараян. — «И делает это с низким энергопотреблением, не жертвуя производительностью».

По утверждению SiMa.ai, Modalix — это первые в индустрии SoC для многомодального физического ИИ. Они поддерживают сверточные нейронные сети, трансформеры, большие языковые модели, мультимодальные системы и генеративный ИИ — при этом обеспечивая десятикратное превосходство по производительности на ватт.

В конфигурации из четырёх чипов система достигает до 200 TOPS, соперничая с лучшими GPU. А благодаря опциональному модулю SoM, включающему память, питание и интерфейсы, заказчики могут заменить GPU-решения без переработки своих плат.

«Наш модуль pin-совместим», — подчёркивает Дхруванараян. — «Можно просто заменить его и сразу получить выигрыш в производительности и энергопотреблении».

Судя по всему, стратегия работает.

«Модуль продаётся как горячие пирожки», — говорит он. — «Мы видим начало экспоненциального роста».

Архитектура интеллекта на краю

Но чтобы достичь этого переломного момента, пришлось решить множество инженерных задач — создать чип нужного размера и стоимости, не упустив окно возможностей.

«Для стартапа время выхода на рынок — это всегда вызов», — говорит Дхруванараян. — «В итоге у нас получился кристалл площадью 25 мм², оснащённый всем необходимым для серьёзной конкуренции».

Modalix построен как гетерогенная вычислительная система. Он включает CPU ARM AArch64, цифровой сигнальный процессор для компьютерного зрения и собственный программируемый ML-ускоритель — все размещены на отдельных «островах» внутри одного SoC.

Все ключевые IP-блоки — интерфейсы LPDDR5, PCIe 5.0, 10G Ethernet, USB, MIPI, а также средства криптографии и аппаратный корень доверия — были получены от Synopsys и тщательно интегрированы с собственными ML-ядрами. Физическая реализация использовала стандартные библиотеки и SRAM от того же поставщика.

«На этапе внедрения и верификации мы постоянно взаимодействовали с Synopsys», — отмечает он. — «Фактически они сопровождали нас на каждом шаге».

Особенно критичными оказались высокоскоростные интерфейсы и пропускная способность DRAM.

«Если посмотреть на современные ML-чипы с моделями на миллиарды параметров — памяти всегда не хватает», — говорит Дхруванараян. — «Ограничение почти всегда в производительности памяти».

Эмуляция взаимодействий

Не меньше сложностей возникло и на стороне программного обеспечения. Нужно было не только реализовать новые функции, но и сохранить совместимость с предыдущим поколением.

Гетерогенная архитектура требовала координации трёх вычислительных блоков, трёх компиляторов и управления потоками данных через память.

Команда использовала системы эмуляции Synopsys ZeBu, чтобы ещё до появления физического чипа оптимизировать взаимодействие железа и софта.

«Именно на эмуляторе они впервые “встретились”», — говорит Дхруванараян. — «Это позволило провести глубокий анализ производительности и энергопотребления».

С помощью ZeBu удалось запускать модели семейства Llama ещё до изготовления чипа — что дало уверенность в корректности архитектуры и зрелости ПО.

«Самое поразительное — показатели производительности и энергии отличались от реальных всего на несколько процентов», — добавляет он.

Для достижения успеха A0 компания задействовала полный набор инструментов EDA от Synopsys — от компиляции и формальной проверки до анализа питания и физической валидации.

Ускорение продолжается

И это только начало.

Параллельно с разработкой третьего поколения MLSoC, ещё более ориентированного на большие языковые модели, компания работает над автомобильным чиплетом в сотрудничестве с Synopsys.

«Интерес уже огромный», — говорит Дхруванараян. — «И, возможно, мы создадим полноценный автомобильный SoC».

Сделав ставку на собственные силы и выбрав правильного партнёра, SiMa.ai не просто создала безошибочный A0-кремний — она приблизила новую эпоху физического искусственного интеллекта.