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。

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。

“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。