Técnicas Avançadas de Verificação: Pavimentando o Caminho para a Próxima Geração de Chips de IA

Ei Siri, qual a previsão do tempo para hoje?

Nossa dependência diária de assistentes de IA como Siri para tarefas que vão de reprodução de música a gerenciamento de calendário ressalta o desafio crescente de proteger dados pessoais. À medida que a adoção de IA acelera e riscos de data breach aumentam, arquitetos de chip devem inovar tanto em performance de IA quanto em segurança para atender demandas crescentes por hardware mais inteligente e seguro.

Workloads modernos data-driven — de veículos autônomos a high-performance computing — dependem de chips purpose-built que combinam alta eficiência de potência com lógica robusta de tomada de decisão. Essas arquiteturas especializadas devem atingir um equilíbrio delicado entre performance, consumo de energia, e inteligência sob medida.

Com a proliferação de dispositivos conectados, o potencial de IA para crescimento exponencial — e seu impacto de mercado — expande rapidamente. No entanto, muitas operações críticas de IA devem executar diretamente no silício para refletir latência e throughput do mundo real. Consequentemente, chips de IA customizados são indispensáveis para integração escalável e custo-efetiva.

Chips de IA, ML, e DL de hoje feature datapaths intrincados para realizar aritmética precisa. Essa complexidade necessita estratégias avançadas de verificação para impulsionar inovação com segurança.

Quase todos estão projetando chips

À medida que a Lei de Moore atinge seus limites, aumentar performance em processadores general-purpose tornou-se desafiador. Para contrabalancear isso, empresas fora da esfera tradicional de semicondutores estão agora investindo em design de chip in-house.

Firmas tech líderes — Google, Amazon, Meta — estão desenvolvendo ASICs proprietários para acelerar suas workloads de IA e satisfazer necessidades únicas de aplicação. Essa mudança abre uma riqueza de oportunidades para ferramentas de design inovadoras que atendam às demandas do desenvolvimento de chip moderno.

Design de chip de IA: control paths são diferentes

Um fator chave impulsionando investimento em SoCs de IA é sua capacidade de executar numerosas tarefas concorrentemente através de cores distribuídos, superando os limites de paralelismo de CPUs convencionais. Designs de IA feature pipelines data-intensive: um control path que orquestra state machines, e um compute block que realiza operações aritméticas. Juntos, esses elementos permitem aceleração massiva das computações repetitivas e determinísticas que sustentam workloads de IA.

Enquanto unidades aritméticas individuais podem ser diretas, a complexidade geral dispara à medida que o número de blocos e bit-widths cresce, colocando carga mais pesada em equipes de verificação.

Na última década, computing data-centric moveu-se muito além de ambientes desktop e server. Considere um multiplicador 4-bit simples: validar todas as 2⁴ (16) combinações de entrada é gerenciável, mas um adder 64-bit requer verificação de 2⁶⁴ estados possíveis — uma tarefa infeasível com métodos tradicionais. Este exemplo ilustra por que, à medida que adoção de chips de IA surje e volumes de dados balonam, técnicas modernas e escaláveis de verificação são essenciais.

O teste final: desafios de verificação

Times de design tipicamente começam com modelos C/C++ — uma linguagem rápida e expressiva — para descrever funcionalidade. O próximo passo é sintetizar esses modelos em RTL (register-transfer level) para implementação de hardware. Verificar que o RTL implementa fielmente o comportamento C/C++ ou requer vetores de teste exaustivos ou uma comparação contra o modelo high-level original — ambos podem ser assustadores.

Verificação formal aborda esse desafio provando matematicamente que o design de hardware inteiro satisfaz um conjunto de asserções comportamentais. Em vez de enumerar toda combinação de entrada, model checkers analisam o design contra essas asserções, oferecendo cobertura exaustiva.

Há alguns anos, verificação formal era niche devido à complexidade de criar asserções high-level. Hoje, no entanto, designers RTL e engenheiros de verificação podem dominar essas técnicas com relativa facilidade.

No entanto, à medida que chips de IA crescem maiores e mais intrincados, model checking simples sozinho é insuficiente. Confiar em métodos de verificação convencionais torna-se proibitivamente time-consuming e ineficaz.

Aplicações IA e ML precisam de uma mão extra

Métodos formais avançados como equivalence checking dão aos engenheiros uma ferramenta poderosa para validar datapaths complexos de IA. Comparando duas representações — tipicamente um modelo C/C++ high-level e uma implementação RTL low-level — equivalence checking ou prova que os designs são funcionalmente idênticos ou aponta discrepâncias. Esses engines se destacam mesmo quando as duas representações diferem em nível de abstração ou linguagem.

Comparar uma implementação RTL contra um modelo C/C++ high-level verifica que entradas idênticas produzem saídas idênticas. Essa abordagem se alinha com muitos workflows de IA, já que a maioria dos times já emprega modelos C/C++ para simulação e desenvolvimento de software early.

Formal equivalence checking permanece o único método capaz de verificação exaustiva contra um modelo de referência provado. Para suportar a evolução rápida de IA, ferramentas de verificação devem ser user-friendly, escaláveis, e equipadas com features avançadas de debugging.

No horizonte: criptografia homomórfica

O fluxo implacável de dados — trilhões de bytes diários — demanda silício high-performance, inevitavelmente impulsionando requisitos de bit-width. Pesquisadores worldwide estão explorando input widths maiores e projetando chips capazes de lidar com esse influxo.

Concomitantemente, segurança de hardware torna-se primordial. Criptografia homomórfica permite que silício realize aritmética em dados criptografados, preservando privacidade enquanto mantém funcionalidade. Para aproveitar essa capacidade, ferramentas de verificação e design de próxima geração são essenciais.

Edge AI vai impulsionar explosão de computing real-time abundant-data

Um veículo auto-dirigido colidindo com um obstáculo invisível ressalta os stakes de verificação insuficiente. À medida que a demanda por dispositivos edge AI-rich surje, processamento de dados real-time explodirá, remodelando design de semicondutores rumo a maior produtividade, time-to-market acelerado, e verificação mais robusta.

A era AI-first está se aproximando rapidamente, mais atingível do que nunca. Se podemos sustentar o ritmo de inovação por tempo suficiente para realizá-la permanece a ser visto.