AI 기술은 더 이상 선택이 아닌, EDA 산업의 미래 생존을 위한 필수 요소로 자리 잡고 있습니다. 칩 설계의 3대 목표인 전력, 성능 그리고 면적은 서로 상충 관계에 있습니다. AI는 이 복잡한 상호 관계를 다각적으로 분석하여, 설계자가 경험만으로는 찾기 어려운 최적의 설계 포인트를 발견할 수 있도록 돕습니다. InfiniOpt는 강화학습 기반의 다목적 설계 공간을 자동 탐색 합니다. 아날로그 회로 최적화에 적용하며 트랜지스터 크기, 저항값 등을 AI 에이전트의 '행동'으로, 성능 지표를 '보상'으로 정의하여 AI 에이전트가 수많은 시뮬레이션을 통해 스스로 학습하며 최적의 설계 조합을 발견해냅니다. InfiniOpt의 진정한 가치는 복잡한 목표를 동시에 달성하는 데 있습니다. 성능, 전력, 선형성 등 서로 상충하는 여러 목표 사이의 완벽한 균형점을 AI가 자동으로 탐색하여, 설계자를 끝없는 반복 튜닝의 부담에서 획기적으로 해방시킵니다. 수백 개의 변수가 비선형적으로 얽힌 복잡한 설계 공간 속에서도 InfiniOpt는 가장 효율적인 전역 최적해(global optimum)에 가까운 솔루션을 제시합니다.

AI technology is no longer an option, but an essential element for the future survival of the EDA industry. The three major goals of chip design—power, performance, and area—are in conflict with each other. AI analyzes these complex interrelationships from multiple angles, helping designers discover optimal design points that are difficult to find through experience alone. InfiniOpt automatically explores multi-objective design spaces based on reinforcement learning. Applied to analog circuit optimization, it defines transistor sizes, resistance values, etc. as AI agent 'actions' and performance metrics as 'rewards', enabling the AI agent to learn on its own through numerous simulations and discover optimal design combinations. The true value of InfiniOpt lies in achieving complex objectives simultaneously. AI automatically explores the perfect balance point among conflicting objectives such as performance, power, and linearity, dramatically freeing designers from the burden of endless repetitive tuning. Even in complex design spaces where hundreds of variables are nonlinearly entangled, InfiniOpt presents solutions close to the most efficient global optimum.