新思科技, 引领万物智能

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提高效率,突破创新:微软和意法半导体凭什么?

现今电子设备的功能着实令人惊叹。每隔几个月,开发者似乎总能突破可能的界限,而短短几个月后,他们又会再度超越。万物互联,产品尺寸日趋缩小,而功能却日益强大。然而,随着尺寸越来越小,开发者要想不断超越当前认知的极限,便会变得愈发具有挑战性。创新越来越难,而开发资源日益稀缺,则更是让创新难乎其难。预计到2030年,半导体行业将面临严重的开发人才短缺。毋庸讳言,人工智能(AI)将在应对芯片设计效率和创新挑战方面发挥举足轻重的作用。企业如何利用人工智能在竞争激烈的市场环境中保持竞争力?云计算是否对此也有影响?本文将简要介绍关于意法半导体和微软的案例研究,探讨人工智能驱动的设计空间优化如何帮助开发者在优化功耗、性能和面积(PPA)的同时提高芯片设计效率。

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发布于 , 人工智能, 芯片设计

 

ChatGPT生成的代码能否直接用?AI代码分析工具让开发者不再“版权焦虑”

随着ChatGPT、GitHub Copilot和Tabnine等生成式AI工具席卷软件开发领域,软件开发者都在争相借助这些技术以实现日常开发任务的自动化。Stack Overflow最近的一项调查显示,在89,000名受访者中,有70%的受访者表示目前已经或计划在2023年利用AI工具实施软件开发。

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发布于 人工智能, 软件安全

 

新思科技携手力积电,以3DIC解决方案将AI推向新高

3DIC设计的重要性日益凸显。当今市场对AI应用的需求在不断增加,而摩尔定律的步伐却在放缓,这使得芯片开发者不得不寻求其他类型的芯片架构,以满足消费者和领先服务提供商的预期。3DIC设计并不是简单地将多个裸片相邻连接,而是通过硅晶圆或裸片的垂直堆叠来大幅提高性能和功耗表现,并让尺寸变得更小。

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发布于 Multi-Die, 人工智能

 

AI设计芯片的未来在何方,我们和专家聊了聊

发布时间:2023-06-21
如今,AI已深入到芯片设计、验证、测试以及其他关键阶段,开发者纷纷感受到了AI带来的生产力提升,见证了在常规项目时间框架内仅靠人力所无法实现的惊人成果。没有AI参与芯片设计,这些都是无法想象的。

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发布于 人工智能, 芯片设计, 芯片验证

 

AIGC产业爆发,离800G以太网时代只差最后一步?

发布时间:2023-06-15
AIGC产业的爆发进一步带动了800G以太网的需求。通过引入全新的MAC和PCS,800G以太网找到了当前最经济理想的实现方案——8通道112G SerDes或PHY技术。

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发布于 IP核, 人工智能

 

如何加快数十亿门级低功耗SoC验证?

发布时间:2023-06-13
新思科技的VC LP静态低功耗验证解决方案可以帮助开发者在开发早期发现与功耗相关的错误并予以修复。鉴于当今低功耗SoC的规模和复杂性,如果调试辅助工具具备机器学习能力和大规模容量,足以帮助开发者更轻松地打造出色的产品。

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发布于 人工智能, 芯片验证

 

AI如何颠覆传统芯片验证方式?

发布时间:2023-06-07
如果AI驱动的EDA流程可以承担重复性任务,开发者就有更多精力来处理错误修复并进一步推进他们的设计。从设计空间探索到覆盖率和调试周期等,AI必将对诸多领域产生深远的影响。

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发布于 人工智能, 芯片验证

 

AI走入应用场景:底层算力如何建构?

发布时间:2023-05-23
如今,人工智能应用正在渗透入大众生活的方方面面,自动驾驶技术的行人检测、数码相机的图像质量增强、AI美颜、语音识别……这些人工智能应用的背后离不开硬件的支持。虽然神经网络处理器(NPU)在性能、效率和算法灵活性方面已优于可编程的DSP,但这并不意味着 AI 处理中不需要 DSP。恰恰相反,对于许多应用的AI子系统来说,神经网络处理器(NPU)与矢量DSP是绝佳组合。

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发布于 IP核, 人工智能

 

CPU、DSP、GPU,首批AI设计的芯片用在了哪里?

发布时间:2023-05-19
芯片设计的AI时代已经到来,随着AI技术的加速普及,新思科技正在帮助其他设计公司从中获益。新思科技致力于将AI融入到半导体行业生态圈和供应链中,作为AI领导与执行的先行者,新思科技正在为下一波先进设计和应用的到来铺平前进之路。

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发布于 人工智能, 芯片设计

 

为何AI需要新的芯片架构?

发布时间:2023-05-12
在我们身边,AI几乎无处不在。小到物联网芯片,大到服务器、数据中心和图形加速器,AI处理器现已集成到几乎所有芯片中。当然,需要更高性能的行业会更多地利用AI芯片架构,但随着AI芯片的生产成本越来越低,AI芯片架构将会被运用到物联网等领域,用于优化功耗和实现其他未知的优化。

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发布于 Multi-Die, 人工智能, 芯片设计