E100 - Vibe RTL (Tzviel Lemberger)

ה-AI חסך לכם שבוע עבודה. אבל האם ה-Tapeout הוקדם אפילו ביום אחד? אפשר להאיץ את כתיבת ה-RTL, לייצר בדיקות מהר יותר ולחסוך שעות של ניתוח Logs. אבל אם צוואר הבקבוק נמצא במקום אחר, שיפרנו את הפרודוקטיביות של המהנדס - לא בהכרח את זמן הפרויקט כולו. לכן השאלה היא לא רק ״איזו משימה אפשר לתת ל-AI?״ אלא ״אילו משימות באמת מקדמות את השבב ל-Tapeout?״ כדי לענות עליה, צריך מומחה שמכיר לא רק את יכולות המודל - אלא גם את האילוצים של ארגון שמפתח שבבים. לכן לפרק ה-100 שלנו הזמנו את צביאל למברגר, שמוביל את פעילות ה-AI בארגון הסיליקון של Google Cloud. צביאל הוא בוגר תואר ראשון בהנדסת חשמל מאוניברסיטת תל אביב ותואר שני בהנדסה ביו-רפואית מהטכניון. הוא התחיל בעולמות ה-Embedded וה-Post-Silicon במארוול ובאינטל, ועבר ל-Machine Learning עוד לפני עידן ה-LLM. היום הוא עובד בצומת שבין מהנדסי חומרה, חוקרי AI, DeepMind וחברות EDA. התפקיד שלו לא מסתכם בבחירת כלים: הוא עוסק בפיתוח והטמעת פתרונות, בפתיחת צווארי בקבוק ובשינוי תהליכי העבודה בארגון. על מה דיברנו?- איך נראה תהליך פיתוח החומרה הקלאסי?- מה ההבדל בין ML ו-Agent?- מתי LLM הוא דווקא לא הכלי הנכון?- מה נשאר באחריות המהנדס כשה-AI כותב RTL?- איך AI עוזר לחקור את מרחב ה-PPA?- 2 הדגמות מרשימות לפיתוח שבב בעזרת Agent- כש-AI מתכנן וגם מאמת - האם המערכת באמת בדוקה?- 7 שאלות מכם המאזינים :) את פרק 100 הקלטנו בלייב מול קהל במשרדי גוגל ישראל, באירוע משותף עם ארגון הבוגרים של הפקולטה להנדסה באוניברסיטת תל אביב.תודה רבה לגוגל ולארגון הבוגרים על ההזמנה, על האירוח ועל שיתוף הפעולה! ותודה ענקית לקהל שהגיע, שאל שאלות ובחר להעביר איתנו את הערב. אחרי שהאזנתם לפרק, ובהנחה שאתם יודעים באיזה בסיס ספירה זה 100, מוזמנים להצטרף לקהילה שלנו >>> https://hardreset.co.il/communityנשמח לשמוע בתגובות: מי היה בפרק 100 איתנו? פרק 100 - Vibe RTL Hard Reset - הפודקאסט של קהילת Hardware Engineering Israel. מוזמנים ליצור איתנו קשר במייל podcasthardreset@gmail.comהאזנה נעימה