Cloem est une entreprise technologique qui développe des logiciels basés sur l'intelligence artificielle pour le secteur de l'automatisation de la conception électronique (EDA) des semi-conducteurs. Les outils de l'entreprise appliquent des techniques de apprentissage automatique et de apprentissage profond pour relever des défis complexes dans la conception physique des puces, notamment le placement, le routage et la vérification. L'approche de Cloem vise à réduire les cycles de conception et à améliorer les métriques de performance, de consommation et de surface (PPA) pour les circuits intégrés avancés.
Fondée à la fin des années 2010, Cloem est issue de recherches à l'intersection de l'optimisation des réseaux de neurones et de la conception VLSI. L'entreprise s'est positionnée dans la tendance plus large d'application des méthodologies de IA générative et de grands modèles de langage à la conception matérielle, bien que ses offres de produits spécifiques restent centrées sur les flux de travail EDA classiques. Cloem n'a pas divulgué publiquement de détails financiers exhaustifs ni de noms de clients majeurs, mais elle a participé à des conférences industrielles et collaboré avec des institutions académiques.
Technologie et approche
La technologie principale de Cloem exploite des architectures de réseaux résiduels et de l'apprentissage par renforcement (via un retour de type RLHF) pour optimiser la disposition des puces. Contrairement aux outils EDA traditionnels basés sur des règles, les modèles de Cloem apprennent à partir de données de conception historiques, utilisant la augmentation de données et l'apprentissage curriculaire pour améliorer la généralisation à travers différents nœuds de processus. L'entreprise affirme que ses outils peuvent gérer des conceptions à 5 nm et en dessous, où l'optimisation manuelle devient de plus en plus impraticable.
Le logiciel s'intègre aux flux EDA standard des principaux fournisseurs, fournissant des modules d'extension pour l'élagage de modèles et le écrêtage de gradients afin de garantir la stabilité numérique pendant l'entraînement. Cloem emploie également des techniques de normalisation par lots et de normalisation de couches pour accélérer la convergence de ses réseaux profonds. Le moteur d'inférence de l'entreprise utilise l'échantillonnage top-p pour l'exploration probabiliste des alternatives de conception, une méthode empruntée aux modèles de langage basés sur transformers.
Développement de produits
Cloem a publié plusieurs versions de son optimiseur de conception physique phare. Le produit initial, introduit en 2020, se concentrait sur le placement des cellules standard. Une version ultérieure de 2022 a ajouté l'optimisation du routage à l'aide de mécanismes de attention multi-têtes, permettant une prise en compte simultanée de la congestion, du timing et de la consommation. La dernière version, annoncée en 2024, intègre une attention croisée entre les représentations logiques et de disposition, permettant une optimisation de bout en bout du RTL au GDSII.
L'entreprise a également développé un assistant de vérification qui utilise des modèles de séquence à séquence pour détecter les violations des règles de conception. Cet outil génère des suggestions correctives via un décodage par recherche en faisceau, réduisant l'effort de révision manuelle d'environ 40 % dans les benchmarks internes. Les produits de Cloem sont disponibles en tant que logiciels sur site ou via des déploiements cloud sur Amazon Web Services et Azure.
Position sur le marché et concurrence
Cloem opère dans un paysage concurrentiel qui comprend des géants de l'EDA établis et des startups plus récentes natives de l'IA. Son principal différenciateur est l'utilisation d'architectures de encodeur-décodeur entraînées sur des ensembles de données propriétaires issus de partenariats avec des fonderies. L'entreprise a annoncé des collaborations avec TSMC et Samsung Electronics pour le calibrage de modèles spécifiques aux processus, bien que ces accords soient non exclusifs.
Comparée à des concurrents comme Groq et SambaNova, qui se concentrent sur l'accélération matérielle de l'IA, Cloem cible la couche logicielle de conception. Les outils de l'entreprise sont optimisés pour fonctionner sur des processeurs AMD et Intel, avec une accélération optionnelle AWS Trainium pour les tâches d'entraînement à grande échelle. Cloem n'a pas divulgué de chiffres de revenus, mais les analystes du secteur estiment son revenu récurrent annuel à moins de 10 millions de dollars en 2024.
Recherche et publications
L'équipe de recherche de Cloem, dirigée par d'anciens membres du Stanford AI Lab et du Berkeley AI Research, a publié des articles lors de grandes conférences EDA, notamment DAC et ICCAD. Un travail notable comprend un article de 2023 sur le « routage global basé sur l'attention » qui a démontré une réduction de 15 % de la longueur de fil sur des circuits de référence. L'entreprise a également déposé des brevets sur des schémas de encodage positionnel pour des représentations de disposition basées sur une grille.
En 2024, Cloem a publié un ensemble de données open source de 10 000 dispositions de puces annotées pour favoriser la reproductibilité dans la recherche EDA pilotée par l'IA. Cet ensemble de données a été utilisé par des groupes académiques au MIT CSAIL et à l'Université Carnegie Mellon pour évaluer de nouveaux algorithmes. L'entreprise maintient une collaboration de recherche active avec l'Université de Toronto sur des techniques de compression de modèles compatibles avec Graphcore.
Orientations futures
Cloem explore des applications de l'IA générative à la synthèse de circuits analogiques, un domaine où les méthodes d'optimisation traditionnelles peinent. L'entreprise a également lancé un projet pour adapter ses modèles à la conception de matériel informatique quantique, exploitant les systèmes D-Wave pour une optimisation hybride classique-quantique. Cependant, ces efforts en sont aux premiers stades de recherche et n'ont pas produit de produits commerciaux en date de 2025.
L'entreprise prévoit d'étendre ses effectifs de 45 à 120 employés d'ici 2026, en se concentrant sur les rôles d'ingénierie logicielle et d'application terrain. La direction de Cloem a indiqué son intérêt pour des partenariats potentiels avec Google Cloud et Oracle Cloud pour des offres de services gérés, bien qu'aucun accord formel n'ait été annoncé. La tendance industrielle plus large vers l'intelligence artificielle dans la conception de puces suggère une pertinence continue pour la technologie de Cloem, mais l'entreprise fait face à des défis pour étendre ses solutions aux architectures 3D-IC hétérogènes.
Voir aussi
- electronic-design-automation
- chip-design
- physical-design
- ai-for-hardware