AI将如何改变芯片设计
人工智能(AI)正在进入每个行业(包括芯片设计界)，这是有充分理由的。人工智能可以加快流程，改善决策，减少人为错误，帮助完成平凡和重复的任务等等。随着设计复杂性的增加和市场窗口的缩小，芯片设计需要新的方法来满足对硅的需求，这些硅可以为下一代数据中心、医疗技术设备、最新的智能手机型号提供动力，并解决气候变化和能源效率等全球问题。
然而，考虑到设计过程的复杂性，AI技术在半导体行业(特别是EDA工具市场)的利用和采用在早期是缓慢的。就在那时，Synopsys看到了利用人工智能并释放其设计芯片的潜力的机会。这种认识导致了Synopsys对此DSO。ai™解决方案这是业界首个人工智能驱动的强化学习芯片设计技术，已被证明能够实现显著的生产力和性能提升，以及云可扩展性。
我们只是在利用AI进行芯片设计，因为它有无限的潜力将其应用扩展到从架构到制造的整个EDA设计流程。该行业面临着前所未有的开发时间框架、工程资源限制以及制造过程中不断增长的成本和风险等挑战，所有这些都可以在人工智能的帮助下得到改善。
继续阅读，了解更多关于AI在芯片设计中的好处和未来，以及Synopsys在这个创新的新时代中的作用。
AI在芯片设计中的主要好处
从减少设计时间到提高性能，再到早在架构设计阶段就提供反馈，AI在芯片设计中的好处是很多的，因为AI改变了公司设计芯片的方式。在这些好处中，最重要的主题是更高的生产力，以及在不牺牲结果质量的情况下，芯片设计和交付市场的速度。
此外，人工智能通过降低成本、减少资源需求来提高生产力，最重要的是，为设计团队腾出时间来专注于颠覆性创新。这种影响非常重要，因为公司可以有效地利用他们的人才库，提高产量，投资于未来的市场领先产品。
人工智能让设计师在提高设计效率的同时，从长远来看提高了设计质量。在功率、性能和面积(PPA)方面，AI可以捕捉人类的错误并找到解决方案以获得最佳质量的结果，否则，在速度和准确性方面，这对纯人类迭代来说将是一个挑战。
人工智能为实现自我优化设计工具提供了机会。就像自动驾驶汽车会观察现实世界的交互，以改善它们在不同(本地)驾驶条件下的反应一样，人工智能驱动的工具能够在每次设计迭代中学习，并改进人工智能模型，以有效地跨区块和项目扩展，从而更快地推向市场。
人工智能芯片设计的应用
从自动驾驶汽车到面部识别、模拟，再到移动设备的5G，人工智能已经在一系列现实生活应用中得到应用，为那些已知能帮助我们日常生活的流行产品提供动力。
一些最早的Synopsys DSO。ai的客户使用该技术为各种终端应用程序设计高度先进的cpu、dsp和gpu。由于硬件市场为人工智能创新留下了很大的空间，由于其先驱对资源的密集要求，它也提出了一系列独特的挑战，云和边缘细分市场都在推动PPA现有硅技术的极限。
人工智能还可以为汽车和人工智能芯片等新兴垂直领域探索不同的架构，因为这些垂直领域有独特的需求。如果你正在提出一种新的AI芯片架构，AI可以帮助对关键考虑因素进行假设分析，如电力网络分布和许多计算单元的顶层互连规划。
Synopsys为人工智能芯片设计铺平了道路
由于芯片开发流程包含几个步骤，人工智能驱动的解决方案集成得越紧密，结果就越好。通过使用Synopsys AI技术，客户的工作效率提高了3倍以上，结果质量提高了20%，同时减少了整体资源的使用。我们才刚刚开始。
芯片设计中的人工智能时代已经到来，而Synopsys正在帮助其他设计公司从中受益，因为我们看到人工智能的采用将继续呈指数级加速。Synopsys致力于在半导体产业生态系统和供应链中注入人工智能。作为人工智能思想领导和执行的领导者，Synopsys正在为下一波高级设计铺平道路。
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