Design, Powered by AI

InfiniOpt: Multi-objective optimization via reinforcement learning

강화학습 기반 다목적 최적화로 전력·성능·면적의 최적 균형점을 자동 탐색합니다.

전력·성능·면적(PPA) 등 칩 설계의 목표들은 본질적으로 서로 상충해, 경험만으로 최적 설계점을 찾기는 갈수록 어려워지고 있습니다. InfiniOpt는 트랜지스터 크기·저항값 같은 설계 파라미터를 AI의 '행동'으로, 성능 지표를 '보상'으로 정의해 수많은 시뮬레이션 속에서 스스로 학습하는 강화학습 기반 다목적 최적화 엔진입니다. 성능·전력·선형성처럼 충돌하는 목표 사이의 균형점을 자동으로 탐색해 설계자를 끝없는 반복 튜닝에서 해방시키며, 아날로그·혼성신호(AMS)·SoC 회로처럼 수백 개 변수가 비선형적으로 얽힌 복잡한 설계 공간에서도 전역 최적해(global optimum)에 근접한 해를 제시하여 제품 개발 속도를 획기적으로 가속합니다.

Key Benefits

빠른 설계 수렴

AI가 방대한 설계 공간을 동시에 탐색해, 반복 튜닝을 크게 줄이고 최적해에 더 빠르게 도달합니다.

더 높은 결과 품질

멈추지 않고 탐색하는 최적화가 전력·성능·면적(PPA)을 수작업 튜닝의 한계 너머로 끌어올립니다.

GPU 없이 CPU만으로

AI 기반이지만 고가의 GPU 인프라가 필요 없습니다. 일반 CPU 환경에서 그대로 동작해 도입 부담을 크게 낮춥니다.

간편한 사용법

복잡한 설정 없이 입력 파일 하나만 넣고 버튼을 누르면 최적화가 시작됩니다. 학습 곡선 없이 바로 쓸 수 있습니다.

Features

Analog/AMS Design

OP-Amp, LDO, ADC 등 아날로그·혼성신호(AMS) 회로의 트랜지스터 사이징을 자동화합니다. 회로 토폴로지는 그대로 두고, 설계 사양을 만족하는 최적의 소자 조합을 AI가 찾아냅니다.