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L'IA au service de la conception de puces
Les avancées dans le domaine des puces en silicium ont considérablement stimulé le développement de l'intelligence artificielle. Désormais, une question se pose : l'IA peut-elle contribuer en retour à la conception de ces puces ? Cognichip, une entreprise innovante, s'efforce de répondre à cette question en développant un modèle d'apprentissage profond destiné à assister les ingénieurs dans la création de nouvelles puces informatiques. Le défi est de taille : la conception de puces est un processus notoirement complexe, coûteux et chronophage. Actuellement, il faut entre trois et cinq ans pour qu'une puce passe de la phase de conception à la production de masse, avec une phase de conception qui peut s'étendre sur deux ans avant même que le layout physique ne soit envisagé. Prenons l'exemple de la dernière ligne de GPU de Nvidia, Blackwell, qui intègre pas moins de 104 milliards de transistors, illustrant la complexité de l'alignement nécessaire.
Une vision pour transformer le marché
Faraj Aalaei, PDG et fondateur de Cognichip, souligne que le marché peut évoluer considérablement pendant le temps requis pour concevoir une nouvelle puce, ce qui pourrait rendre l'investissement initial obsolète. L'objectif de Cognichip est d'introduire des outils d'IA similaires à ceux utilisés par les ingénieurs logiciels pour accélérer leur travail, mais dans le domaine des semi-conducteurs. Selon Aalaei, ces systèmes sont suffisamment avancés pour produire un code de qualité simplement en étant guidés vers le résultat souhaité. Il affirme que la technologie de Cognichip pourrait réduire les coûts de développement de puces de plus de 75 % et diminuer les délais de production de plus de la moitié.
Un financement solide pour un projet ambitieux
Cognichip est sortie de l'ombre l'année dernière et a récemment annoncé avoir levé 60 millions de dollars lors d'un nouveau tour de financement. Ce tour a été mené par Seligman Ventures, avec une participation notable du PDG d'Intel, Lip-Bu Tan, qui a investi via sa société de capital-risque Walden Catalyst Ventures. Tan rejoindra également le conseil d'administration de Cognichip, aux côtés d'Umesh Padval, partenaire directeur chez Seligman. Depuis sa création, Cognichip a levé un total de 93 millions de dollars.
Un modèle unique basé sur des données propriétaires
Malgré ces avancées, Cognichip n'a pas encore présenté de puce conçue à l'aide de son système et n'a pas révélé les noms des clients avec lesquels elle collabore depuis septembre. L'entreprise met en avant son avantage compétitif grâce à l'utilisation d'un modèle formé sur des données spécifiques à la conception de puces, plutôt que de s'appuyer sur un modèle de langage de grande taille (LLM) généraliste. Cela a nécessité l'accès à des données d'entraînement spécialisées, une tâche ardue dans un secteur où la propriété intellectuelle est jalousement gardée. Contrairement aux développeurs de logiciels, les concepteurs de puces ne partagent pas librement leurs codes, rendant difficile l'accès aux ressources open-source habituellement utilisées pour former les assistants de codage IA.
Des partenariats stratégiques et des alternatives open-source
Pour surmonter ces obstacles, Cognichip a développé ses propres ensembles de données, y compris des données synthétiques, et a obtenu des licences de données auprès de partenaires. L'entreprise a également mis en place des procédures permettant aux fabricants de puces de former en toute sécurité les modèles de Cognichip sur leurs propres données propriétaires sans les exposer. Là où les données propriétaires ne sont pas disponibles, Cognichip se tourne vers des alternatives open-source. Lors d'une démonstration l'année dernière, l'entreprise a invité des étudiants en ingénierie électrique de l'Université d'État de San José à participer à un hackathon, où ils ont pu utiliser le modèle pour concevoir des CPU basés sur l'architecture de puce open-source RISC-V, un design librement accessible.
Une concurrence féroce dans un marché en pleine expansion
Cognichip se positionne face à des acteurs bien établis tels que Synopsys et Cadence Design Systems, ainsi que des startups prometteuses comme ChipAgentsAI, qui a clôturé un tour de financement de 74 millions de dollars en février, et Ricursive, qui a levé un tour de 300 millions de dollars en janvier. Umesh Padval a déclaré que l'afflux actuel de capital dans l'infrastructure IA est le plus important qu'il ait vu en 40 ans d'investissement. Selon lui, si l'industrie des semi-conducteurs et du matériel connaît un super cycle, alors des entreprises comme Cognichip sont en plein cœur de cette dynamique.
