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　　9月1日ღ◈，世界人工智能大会在上海举行ღ◈。在芯片主题论坛上ღ◈，中国工程院院士ღ◈、鹏城实验室主任高文发表了题为“人工智能与EDA技术的前瞻性发展”的演讲ღ◈。在高文看来ღ◈，AI的应用将使芯片设计所需的时间由以月为单位缩短到以分钟为单位ღ◈；但要使AI发挥作用ღ◈，获取数据是最关键的环节ღ◈。

　　从宏观来看酷盘登陆ღ◈，人工智能与集成电路的作用是相互的ღ◈。集成电路可以为AI训练提供硬件平台ღ◈。现阶段ღ◈，包括英伟达ღ◈、华为ღ◈、谷歌在内的芯片设计企业均推出了自己的GPU或NPUღ◈，作为人工智能训练和推理的硬件平台ღ◈。同时ღ◈，在集成电路行业进行芯片设计的过程中ღ◈， AI也可发挥关键作用ღ◈。AI应用于芯片设计ღ◈，不仅将帮助芯片设计企业提高设计效率ღ◈，甚至将会为芯片设计带来革命性的改变凯发·K8下载ღ◈。

　　第一ღ◈，AI将大幅缩短芯片设计所需时间ღ◈，降低芯片设计公司的人工成本ღ◈。芯片设计是一个需要不断优化的过程ღ◈。制造ღ◈、封装完成的产品酷盘登陆ღ◈，有时候不会与工程师芯片设计过程中的预想完全一致ღ◈，会存在一定的偏差ღ◈，需要依照设计目标对设计过程和结果进行优化ღ◈。在掩膜ღ◈、布线等芯片制造等环节ღ◈，也存在需要迭代优化的空间ღ◈。AI的作用凯发·K8下载ღ◈，便在于通过深度学习ღ◈，对芯片设计凯发·K8下载ღ◈、制造全流程进行优化ღ◈。

　　高文举了一个AI与工程师按照同样的标准设计芯片的对比案例ღ◈。从设计结果来看ღ◈，工程师设计的芯片尺寸为133μm×254μm,AI设计的芯片面积更小,为130μm×250μmღ◈。仅从外观来看ღ◈，二者差别不大ღ◈，但二者在设计速度差了好几个量级ღ◈，工程师设计的芯片以月为单位ღ◈，但AI软件设计则是以分钟为单位ღ◈。

　　第二ღ◈，应用AI将有效满足市场对集成电路复杂程度的需求ღ◈。曾有学者称ღ◈，当前集成电路复杂程度将呈指数级上升ღ◈。要完全靠人工支持集成电路的发展是难以实现也不可持续的ღ◈。要实现这一目标酷盘登陆ღ◈，AI是必选项凯发·K8下载ღ◈。若能够将AI引入芯片编译器ღ◈，则原本需要依靠人工优化布线ღ◈、布局等工作就可以交给计算机完成ღ◈。更重要的是ღ◈，计算机可实现24小时连续工作ღ◈。由此ღ◈，耗时量高ღ◈、人力投入最大的工作便可以采用人工智能进行替代ღ◈。

　　高文认为ღ◈，利用人工智能寻找最优布线方案是最理想的ღ◈。由于该解决方案没有最优解ღ◈，只有次优解ღ◈，而且解决方案多种多样ღ◈，想将解决方案穷举将耗费大量人工劳动时间ღ◈。而人工智能则能够在相对短的时间内将可能存在的所有的布线方案都穷举出来ღ◈。在人工智能完成工作后ღ◈，工程师需要做的酷盘登陆酷盘登陆ღ◈，仅仅是在穷举的结果中挑选一个效果最好的方案即可ღ◈。

　　然而ღ◈，要将AI用于芯片设计ღ◈，高文认为还有数据来源的问题待解决ღ◈。随着时间推移ღ◈，采用传统机器学习方法解决的问题将逐渐转向利用深度神经网络解决ღ◈。而要采用深度神经网络技术酷盘登陆ღ◈，数据来源最关键酷盘登陆ღ◈。高文认为ღ◈，获取数据是采用深度神经网络过程中最难的环节ღ◈。相比于人脸识别等功能凯发·K8下载ღ◈，集成电路布线的AI学习缺少数据支撑ღ◈。当前ღ◈，获取数据有几个渠道ღ◈，一是通过开源的项目获得ღ◈；二是采用过往积累的数据ღ◈。

　　这两种来源的数据各自存在局限性ღ◈。其一ღ◈，通过开源项目获得的数据量有限ღ◈；二是企业自行积累的数据多适用于某一种产品ღ◈，存在与某特定领域ღ◈，当离开了该领域ღ◈，数据便不一定具有可参考性ღ◈。高文表示ღ◈，要使数据跨领域生效ღ◈，一定程度上可以采用迁移学习的方法实现ღ◈，以此将既有的数据激活ღ◈，但仍有大量数据无法通过该方式激活ღ◈。

　　从理论上来说ღ◈，通过小体量样本进行学习找到规律能够实现ღ◈。但从实际操作的经验来看ღ◈，近几年ღ◈，要想将AI系统激活ღ◈，使之生效ღ◈，仍需要大量的数据才可以ღ◈。现阶段ღ◈，部分海外公司已经能够实现将深度学习集成到其研发工具中ღ◈；但国内的EDA公司在数字电路方面积累的数据较少ღ◈，要将深度学习集成到芯片设计环节仍有难度ღ◈。

　　至于AI在芯片设计领域的未来发展ღ◈，高文认为ღ◈，光子AI芯片将有望成为下一代计算的发展方向ღ◈。要采用深度神经网络进行大规模AI计算ღ◈，将给集成电路的耗电和芯片设计问题带来挑战ღ◈。而若采用光子芯片ღ◈，则可实现运算速度更快ღ◈，成本更低酷盘登陆ღ◈。天生赢家·一触即发ღ◈，k8凯发·(中国区)天生赢家一触即发ღ◈，凯发天生赢家一触即发芯片设计ღ◈。凯发国际官网ღ◈。AG凯发k8真人娱乐ღ◈，