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    2021年人工智能芯片五大創(chuàng)新預(yù)測

    熱點推薦2021年04月28日
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      電子設(shè)計自動化 (EDA) 行業(yè)一直與其客戶保持著獨特的共生關(guān)系。它始終如一地提供芯片設(shè)計工具、方法和流程方面的進步,使計算機、電信、汽車和其他許多行業(yè)的下一個偉大創(chuàng)新成為可能。如果沒有EDA,就無法跟上摩爾定律的步伐,而摩爾定律也是EDA本身的推動者。
      
      我們正快步進入人工智能時代。支持人工智能的芯片和復(fù)雜的算法是各行各業(yè)取得許多巨大進步的關(guān)鍵,其中的許多突破都是通過最新的EDA創(chuàng)新實現(xiàn)的。隨著協(xié)同循環(huán)的推進,我們正在利用AI的力量創(chuàng)造新的應(yīng)用,從而更快更好地設(shè)計芯片。
      
      新思科技(Synopsys)最近發(fā)布了對2021年人工智能芯片的創(chuàng)新預(yù)測,主要包括以下五方面:
      
      AI硬件時代的架構(gòu)感知設(shè)計工具
      
      AI芯片的開發(fā)需要重新調(diào)整端到端的硬件開發(fā)方法才能實現(xiàn)擴展。現(xiàn)有的工具正變得更加具有“架構(gòu)感知”能力,因此新增的功能和方法可以顯著加快新計算范式的實現(xiàn)。這些功能和方法包括:
      
      驗證解決方案,如原型設(shè)計和仿真。這些基于軟件的驗證技術(shù)將得到越來越多的使用,它們可以支持詳細規(guī)則驅(qū)動的邏輯驗證、形式化驗證和詳細的功率和時序分析;
      
      與現(xiàn)行設(shè)計流程相比,新的設(shè)計實現(xiàn)解決方案需要在更高的抽象層次上契合設(shè)計人員的需求。該解決方案可實現(xiàn)在架構(gòu)探索過程中準確預(yù)估功耗、性能、面積(PPA),并遵循高度收斂的路徑,直至最終的簽核和制造;
      
      AI時代,半導(dǎo)體IP將變得更加重要。設(shè)計團隊希望采用經(jīng)驗證的設(shè)計元素來滿足AI芯片的處理、內(nèi)存和實時連接等要求;
      
      從制造和良品率的角度看,使用新型材料、GAA三維堆疊架構(gòu)和EUV技術(shù)也需要新的方法。新思科技的解決方案,如TCAD工具、掩模合成以及與物理實現(xiàn)流程的緊密集成,在幫助芯片公司優(yōu)化AI芯片的制造流程方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。
      
      AI成為芯片設(shè)計主流
      
      AI將越來越多地應(yīng)用于IC設(shè)計流程的更多領(lǐng)域。一般來說,在具有以下特點的設(shè)計、驗證和制造領(lǐng)域中,AI的價值將尤為凸顯:
      
      如果任何類型的設(shè)計任務(wù)中都涉及大量的啟發(fā)式設(shè)計,AI將因其有效利用率大大提升而被普遍應(yīng)用;
      
      當出現(xiàn)大量手動重復(fù)性任務(wù)時,比如在調(diào)試過程中,AI將因其超高的效率,可以幫助節(jié)省大量時間而被普遍應(yīng)用;
      
      當某個設(shè)計步驟中存在海量的數(shù)據(jù),且設(shè)計師也不知道該如何處理時,AI將因其可以減少搜索空間并提高效率而被普遍應(yīng)用;
      
      事務(wù)性任務(wù),比如驗證是不斷重復(fù)運行相同的測試,AI可以幫助工具僅查看有更改的地方,從而顯著減少計算時間,更快提供結(jié)果,AI將因其有針對性地提高效率,減少時間而被普遍應(yīng)用。
      
      新思科技在2020年初推出的DSO.ai是EDA行業(yè)首次嘗試將AI應(yīng)用于非常復(fù)雜的設(shè)計任務(wù)中的產(chǎn)品,可以在芯片設(shè)計的巨大求解空間里搜索優(yōu)化目標,從而實現(xiàn)最佳PPA。這一創(chuàng)新平臺利用AI來獲取由設(shè)計工具(如布局布線和電路版圖生成)生成的大數(shù)據(jù)流,探索搜索空間,并使用強化學(xué)習(xí)技術(shù)來觀察設(shè)計隨時間的演變情況,同時調(diào)整設(shè)計選擇、技術(shù)參數(shù)和工作流程,指導(dǎo)探索過程向多維度優(yōu)化目標發(fā)展。
      
      新思認為,AI擁有很大的潛力,可以實現(xiàn)生產(chǎn)力和效率的跨越式提升,這是EDA未來幾年的主要創(chuàng)新領(lǐng)域。
      
      使AI更值得信賴
      
      “可信賴的人工智能”,這個詞匯的含義很廣泛,最近出現(xiàn)的頻率也很高。這是因為隨著人工智能的不斷發(fā)展,AI的各個方面受到了越來越多的關(guān)注,其中最重要的有三個:
      
      數(shù)據(jù)安全性:AI涉及到數(shù)據(jù)收集、處理和存儲,因此整個流程都需要考慮數(shù)據(jù)安全性問題,也因此會對計算環(huán)境的方方面面,如硬件、軟件、連接和數(shù)據(jù)加密等產(chǎn)生嚴格的要求。因此,AI必須重視數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量,比如數(shù)據(jù)來自何處?數(shù)據(jù)是否可信?是否干凈?又將達到何處?我們認為,隨著數(shù)據(jù)價值的提升,AI與數(shù)據(jù)安全將成為未來幾年備受關(guān)注的焦點。
      
      功能安全性:我們在自動駕駛、機器人和工業(yè)自動化等領(lǐng)域?qū)I的依賴越來越深。為了降低使用AI帶來的風(fēng)險,我們必須確保AI的每個方面都能遠超過 “比人做的好 ”這一要求。由于通過強大的數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)會有所幫助,而且隨著捕捉到的信息越多,數(shù)據(jù)的相關(guān)性就越大,幫助AI的數(shù)學(xué)模型的訓(xùn)練效率提升,從而解決AI系統(tǒng)的延遲問題,縮短響應(yīng)時間,加大其使用的必要性,我們有理由相信,隨著人工智能的發(fā)展,功能安全將成為主要需求。
      
      可靠性:AI必須在任何工作條件下都能做出準確、快速且實時的決策,比如,自主導(dǎo)航所規(guī)定的計算響應(yīng)延遲限制為20ms。可靠性需求將為極端環(huán)境下的耐用性以及安全數(shù)據(jù)實踐方面的測試引入新的測試標準。
      
      從數(shù)據(jù)中心到掌上,再到邊緣
      
      目前很多公司在高性能計算系統(tǒng)和數(shù)據(jù)中心等領(lǐng)域開發(fā)出了運行海量數(shù)據(jù)的專用平臺,其中大多數(shù)都在使用新思科技的設(shè)計工具和IP。但也有很多情況表明,AI被更多地使用在那些功能并不算強大且價格低廉的設(shè)備上,在我們身邊就時常能看到,比如家里的智能移動設(shè)備和智能娛樂系統(tǒng),以及需要AI增強功能的工業(yè)環(huán)境。
      
      這些 “智能邊緣 ”系統(tǒng)所需的芯片與為數(shù)據(jù)中心設(shè)計的芯片大相徑庭,所需要的開發(fā)解決方案也截然不同:其一,開發(fā)這些“智能邊緣”系統(tǒng)所需的成本要低得多,解決方案也不需要那么復(fù)雜;其二,它們對某一特定功能通常非常專業(yè)化,解決方案應(yīng)當有側(cè)重點。鑒于企業(yè)正在將人工智能部署于更多的、不同的領(lǐng)域,未來將會有大量的實驗方法、技術(shù)模式和商業(yè)模式被探索出來。
      
      使用新思科技的工具,企業(yè)可以不用馬上基于高度復(fù)雜的領(lǐng)先工藝的IC進行巨額投資,而是從頭開發(fā)特定的應(yīng)用程序,而要做到這一點,很大程度上則取決于我們擁有廣泛的IP產(chǎn)品組合,設(shè)計人員可以利用經(jīng)驗證的功能塊的效率,把時間和經(jīng)歷集中在更有價值的探索上。AI芯片可用于移動、物聯(lián)網(wǎng)、汽車、數(shù)據(jù)中心和數(shù)字家庭等領(lǐng)域,新思科技的DesignWare IP可支持AI芯片所需的專用處理能力、高帶寬內(nèi)存吞吐量以及可靠的高性能連接等需求。
      
      AI,從狹義到廣義
      
      AI通過高性能計算機來處理大數(shù)據(jù)已在某些特定領(lǐng)域的應(yīng)用中證明了它的價值。我們在DSO.ai的介紹中也列舉了很多AI應(yīng)用領(lǐng)域,比如在預(yù)測性維護、健康科學(xué)研究、金融、芯片設(shè)計等高度復(fù)雜的技術(shù)領(lǐng)域中,AI都取得了很好的成績。但由于AI的有效性大多源于對大量數(shù)據(jù)集的開發(fā),而開發(fā)數(shù)據(jù)需要耗費大量成本和時間,因此并不是所有公司或者市場都有能力負擔(dān)。
      
      人工智能領(lǐng)域的企業(yè)現(xiàn)在還在不斷對自己的商業(yè)模式進行嘗試和微調(diào),以拓展更廣泛的市場應(yīng)用。鑒于這一趨勢還在繼續(xù),我們認為狹義人工智能的關(guān)注度還將持續(xù)一段時間。大型公司對人工智能的應(yīng)用帶來了AI的初始浪潮,隨著隨時間的推進,AI技術(shù)將會更加趨于平民化。而這一過程中,自然語言處理和人臉識別等技術(shù)的通用算法也會變得更加完善,價格變得更加實惠,使人工智能的應(yīng)用將更加廣泛,尤其是在消費品領(lǐng)域。
      
      未來,相信會有更多領(lǐng)域的應(yīng)用和產(chǎn)品將采用AI技術(shù),這必定會給未來開發(fā)者們帶來全新的挑戰(zhàn)。為此,他們需要大量的實驗與探索以實現(xiàn)AI技術(shù)的創(chuàng)新。而我們也相信,借助正確的技術(shù)、專業(yè)的知識和數(shù)據(jù),AI一定會成為我們生活中更有意義的一部分。
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