新思出品 | 2021人工智能芯片五大创新预测
人工智能的转型正在数字经济的各各方面进行着，几乎所有的大型科技公司（甚至小型科技公司）都在计划人工智能项目，探索具有竞争力的应用人工智能的机会，我们应当抓紧一切机会，融合机器学习、神经网络、人工智能加速器以及大数据带来的潜力，推动人工智能的创新和发展。
2020年回顾：“万物智能互联”全面开启
2020年终于过去，反思过往之时，有一点是确定的：任谁也无法预测过去一年所发生的一切。虽然在很多方面，我们的生活节奏似乎变慢了：旅行计划被取消，离家的次数也大大减少。但科技世界并未停下前进的脚步，带来了更先进的基础设施与通讯技术，让我们得以更快速与外界保持联系。
技术上新| 来自明星IP产品的新年福利
本周我们又有新的视频上架了，本期，我们将于芯片开发者分享接口IP产品另外两个明星产品的更新状态，以此帮助开发者更好的了解SoC设计所需的最基本的IP功能与优势，助力开发者在选品中不走弯路还能与时俱进。
新年寄语: 2021 星月兼程 共赴数字时代
一切过往，皆为序章。未来新思科技将继续以新一代EDA的理念构建全新产业生态，不以重山万里为远，星月兼程，共赴数字时代。
共话数字社会，新一代EDA缔造产业数字化
为支持集成电路产业数字化和未来数字社会建设，新思正在探索以新一代EDA工具和平台，将芯片需求、应用和体验数字化，让芯片设计公司和开发者们创造出性能更佳、更符合市场需求的芯片。
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。
数字芯片设计EDA工具的2.0时代 （上）
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。
对话新思曹爱群博士：1%的创新也能带来100%的改变
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。
与IBM Research AI硬件中心一起定义AI时代
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…
