数字芯片设计EDA工具的2.0时代 (下)
半导体行业持续驱动着工艺沿摩尔定律发展,为EDA带来了日益增长的技术挑战。未来的芯片挑战来自于工艺、丰富的应用场景、整体设计规模以及成本。为了应对这些挑战,除了要把工具做得更好外,还需要积极探索EDA工具与AI和云技术的融合,让芯片开发者可以把研发的重点转移到如何创造出更有意义的芯片。
半导体行业持续驱动着工艺沿摩尔定律发展,为EDA带来了日益增长的技术挑战。未来的芯片挑战来自于工艺、丰富的应用场景、整体设计规模以及成本。为了应对这些挑战,除了要把工具做得更好外,还需要积极探索EDA工具与AI和云技术的融合,让芯片开发者可以把研发的重点转移到如何创造出更有意义的芯片。
EDA工具进入2.0时代,EDA需要变得更加AI化,它能帮助客户设计达到理想的PPA目标(性能、功耗、面积),开发性能更高的终端产品,并进一步减少设计迭代,缩短设计周期,加快上市速度。
从历史中学习,但也要跳出固有思维。西方宝贵的经验可以借鉴,但不要成为追随者。即使100个创新中有99个无所成就,唯一的成功依然可能永远改变我们的生活和方向。机器学习技术已经在新思科技客户的实际量产中得到应用,它显著提升了客户5nm芯片的性能和功耗,得到了客户的一致好评。此外,我们已在10月推出了更多的机器学习新技术,以进一步巩固我们在这一领域的领先地位。
新思科技于11月11日宣布收购芯片内监控解决方案专家Moortec。该公司在工艺、电压和温度(PVT)传感器领域处于领先地位,其传感器为新思科技近期推出的硅生命周期管理(SLM)平台(点击此处获取SLM平台更多信息)提供了关键组件。
发布于 芯片设计和验证
即将到来的新一代人工智能应用将需要更快的响应时间,更大的计算工作负载,以及来自众多数据流的多模态数据。为了充分释放人工智能的潜力,我们正在以人工智能为中心,重新设计硬件…
FPT通过使用新思科技的Coverity 静态应用安全测试和Black Duck 软件组成分析,平均每年管理200个项目,并将这两个AST工具集成到其开源软件项目Jenkins架构中。