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AI 雲端对社会带来的贡献

  • Estelle
  • 2020-03-22 12:11:55

AI雲端对社会带来的贡献

AI 雲端被譽為下一個戰略高地,國家之間,企業之間的相互競爭。與傳統的終端芯片,AI較大雲芯片尺寸,結構比較複雜,更強的計算能力相比較。隨著未來5G,物聯網的發展,雲AI芯片的需求會越來越大。

新思維技術人工智能實驗室主任廖仁億說:“目前的趨勢非常有趣,與以前不同,因為人工智能芯片主要由應用驅動。”。

穀歌制造雲人工智能芯片,因為它自己的需要和增強用戶體驗。華為生產雲人工智能芯片,因為它的產品本身需要大量的人工智能芯片,可以消化自己並增強競爭力。

對於越來越多的公司做雲AI芯片的趨勢,廖仁億代表了最重要的投資AI芯片是能夠看到的經濟利益。現在做與以前不同芯片的想法,之前的芯片,以獲得通過市場銷售相應的經濟效益完成。但現在,做更多的AI芯片設計,以滿足自身的需求,實現差異化競爭,導致經濟效益。

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隨著越來越多的公司加入AI芯片開發的行列,包括以前沒有涉足芯片領域的公司,而芯片開發是一項複雜而龐大的工作,具有周期長的特點。

設計和芯片的開發,第一個按需應用系統設計的產品應用,初步確定了芯片的功能和性能指標,什么功能的應用可以集成,它只能功能外部實現,芯片選擇過程和技術平台,的芯片引腳,封裝等的數量。進入系統開發和原型階段之後。芯片的幀結構,使用分立組件,原型和測試數字系統的電路板的設計通常用於驗證FPGA開發平台。

廖仁億認為,如果你今天做人工智能芯片,開發和軟硬件的結合必須非常緊密。從開發到應用,工具鏈將不斷更新。隨著神經網絡模型、算法和軟件框架的不斷創新,在芯片開發過程中,只有與軟硬件緊密結合,高效快速的迭代跟蹤,才能有更好的用戶體驗,從而在市場上脫穎而出。

AI芯片在發展過程中,正常的數據,計算功率,算法是三個基本要素。但是,我們不能忽視的工具的重要性。

廖仁億補充道:“沒有一個好的芯片設計自動化工具,就沒有好的人工智能芯片。如果你想把工作做好,你必須先使用你的武器。

廖仁億的意思,做芯片是非常耗時的工作,沒有人願意效仿試驗和錯誤之上的RTL,FPGA仿真來回,因為那將是太耗時。純迭代軟件也許有一天幾次,但需要幾個月的時間,以完成芯片架構。如果我們能在RTL設計之前,架構配置工具找到硬件和軟件的最佳的協同作用,可避免硬件和軟件協同設計錯誤,浪費了巨大的人力,物力和時間成本的後期發現。所以在芯片設計自動化工具而言是非常重要的。

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“EDA作為芯片行業的基礎,具有普遍性,目前許多芯片設計公司都在使用新思科技的工具,”EDA說。

作為世界排名第一的EDA解決方案供應商,新思科技提供技術先進的芯片設計與驗證平台,為全球電子市場,在全球EDA市場的領先地位及其設計編譯器邏輯綜合工具和時序分析工具PrimeTime。在世界上所有的芯片設計,用戶的84%,使用設計編譯器,65級%的用戶使用IC編譯器II,90級%的用戶使用PrimeTime;的FinFET設計中的所有用戶的97%選擇了Synopsys的工具。

EDA是芯片設計中必不可少的重要武器。隨著芯片設計的複雜性和新技術的發展,EDA產業將在未來有更大的發展空間。

 

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