然而，由于設計過程的復雜性，AI技術早期在半導體行業（特別是EDA工具市場）的利用和普及速度很緩慢。新思科技看到了AI在芯片設計領域的巨大潛力，推出DSO.ai解決方案。該解決方案是業界首個AI驅動的強化學習芯片設計技術方案，不僅能夠顯著提高生產力和性能，而且還具有云可擴展性。

AI在芯片設計領域具有無限的潛力，我們目前只觸及了皮毛，未來有望將其應用范圍擴展到從架構到制造的整個EDA設計流程。芯片設計行業面臨著諸多挑戰，比如空前緊張的開發周期、工程資源限制以及制造工藝中不斷增長的成本和風險，所有這些問題都可以在AI的幫助下得到改進。

本文將進一步介紹利用AI進行芯片設計的優勢和未來發展趨勢，以及新思科技在AI創新時代中起到的重要作用。

AI在芯片設計中的主要優勢

AI改變了設計芯片的方式。利用AI有諸多優勢，包括縮短設計時間、提高性能以及早在架構設計階段就能提供反饋。最重要的是，AI能夠提高生產力，并在不影響結果質量的情況下加快芯片設計和交付速度。

此外，AI可以更大限度地降低成本、減少所需的資源，讓設計團隊有更多時間來專注實現顛覆性創新，從而提高生產力。這種影響非常明顯，因為企業可以有效地利用自己的人才庫并提高產出，投資未來市場領先的產品。

從長遠來看，AI可以幫助開發者提高效率，同時提升設計質量。在功耗、性能和面積（PPA）方面，AI可以識別人為錯誤并找到解決方案，幫助實現更出色的結果質量。而在純人工迭代流程中，無論是速度還是準確性，這些工作對開發者來說都是很大的挑戰。

AI還讓我們有望開發出能夠自我優化的設計工具。自動駕駛汽車可以探測現實世界中的互動來改進它們在不同的（本地）駕駛條件下的反應，與之非常相似，AI驅動的工具能夠在每次設計迭代中學習并不斷改進AI模型，有效地實現跨模塊和跨項目擴展，從而縮短產品上市時間。

AI在芯片設計領域的應用

從自動駕駛汽車到人臉識別、仿真和5G移動設備，AI已經廣泛應用于各種現實生活場景，為我們日常生活中的各種數字產品提供技術支持。

新思科技DSO.ai的首批客戶中，有一些已經使用該技術為各種終端應用設計出了非常先進的CPU、DSP和GPU。硬件市場為AI創新留足了空間，但由于其密集的資源需求，加上云和邊緣領域都突破了現有芯片技術在PPA上的極限，AI技術也給先鋒企業帶來了一些獨特的挑戰。

AI還可以幫助開發者為汽車和AI芯片等具有特殊需求的新興垂直領域探索不同的架構。在開發者提出新的AI芯片架構時，AI可以協助對關鍵考慮因素進行假設分析，比如配電網絡和眾多計算單元的頂層互連規劃等因素。

新思科技

為AI在芯片設計領域鋪平道路

由于芯片開發流程包括多個階段，因此AI驅動的解決方案集成得越緊密，效果就越好。在新思科技AI技術的幫助下，客戶的生產力提高了3倍多，結果質量改善了多達20%，所需的資源也有所減少。而且，這一切只是開始。

芯片設計的AI時代已經到來，隨著AI技術的加速普及，新思科技正在幫助其他設計公司從中獲益。新思科技致力于將AI融入到半導體行業生態圈和供應鏈中，作為AI領導與執行的先行者，新思科技正在為下一波先進設計和應用的到來鋪平前進之路。