AI和ML携手优化仿真性能，从此解放开发者双手
发布时间：2023-03-07
在帮助开发者应对传统手动流程的挑战中，AI/ML以及自动化功不可没，尤其是在性能调优、调试和覆盖率收敛这三方面。随着回归数据量的爆炸式增长，以及验证挑战的不断变化和演进，将会有更多开发者选择在仿真中使用自动化工具。
1+1>2：这两个工具，治好验证开发者的精神内耗
通常仿真和验证会由不同部门完成，他们还有各自的签核目标，但二者是有协同作用的，如果将VCS和VC Formal两个工具协同使用，SoC验证时间将有望降低40%-80%
拥有VIP，无惧芯片设计挑战
现在大型SoC设计中包含大量商业或自主开发的IP，且都基于复杂的行业标准接口协议。对高级协议进行验证并不容易。新思科技的VIP可以加速验证环境的搭建，帮助开发者有效规避风险，减少漏洞，是开发者做协议验证的不二选择。
芯片验证反内卷，搭载ML技术的高级校验工具让你躺赢
好的校验工具不仅能够识别语法、风格、错误和安全问题，还能提示具体的故障、以及导致故障的原因和解决方法。搭载ML的高级校验工具，值得拥有
客户现场芯片测试难？高速功能接口了解一下
无论是芯片开发者还是终端用户，肯定都不希望芯片出现故障。尤其是对于自动驾驶和宇宙探索等任务关键型SoC，它们会要求非常低的百万分比缺陷率（DPPM）。对这类应用来说，在客户现场进行的芯片测试将尤为重要。引脚和带宽的局限性是芯片设计的挑战之一，高速功能串行接口能够替代引脚，很好地解决先进设计中的结构测试难题。
CDC和RDC验证这么难，效率提升4倍可还行？
对于当今设计规模庞大的复杂芯片来说，如何既能有效解决功耗感知跨时钟域（CDC）问题，又能加快设计收敛，对开发者们而言是极大的挑战。意法半导体表示，在大型SoC上使用新思科技的VC SpyGlass技术，与之前的CDC/RDC验证环境相比，验证效率提高了3-4倍。产品对汇聚分析的准确性，对RDC分析的详尽覆盖，以及使用机器学习对违例进行聚类以进行根源分析，可以带来高效的验证体验，实现高质量的签核和高调试效率。
AI加速器，让大数据更懂你！
推荐系统在数智化世界中的应用逐渐广泛且日益精准， RecAccel™-N3000的出现恰逢其时。通过加速数据中心的推荐，这一高性能、高能效、可扩展的人工智能平台有望帮助各行各业实现个性化的用户体验。通过与新思科技、工研院以及台湾半导体领域的其他公司的密切合作，Neuchips Inc.已经实现了快速上市的目标，在提供有影响力的人工智能解决方案的竞争中取得了先机。
标配2000+芯片，1亿+行代码？未来汽车创新之路在何方？
传统汽车需要的芯片数量大约在500-600颗，而智能汽车对芯片的需求量增加至1000-2000颗左右了，其中单单是驱动温度控制或自动空调系统等功能，就需要100-150颗微芯片。数字孪生这一概念对于汽车行业大有裨益，包括早期开发和测试、提高生产率和性能、加强公司内部和各公司间的协作，以及以更低的成本更快地交付更安全的系统。
自动驾驶如何真正解决安全问题？
要实现“自动驾驶”这个大目标，功能安全和信息安全问题一定是汽车开发者要着重考量的。如果能在设计的早期阶段就逐步解决这两个问题，将功能和信息双安全问题融入汽车的全生命周期管理中，我们距离真正的“完全自动化”就不再遥远。
注入AI的芯片验证有多高效？翻开这份白皮书获取答案【附下载】
新思科技发布芯片验证白皮书《借助AI实现更快、更好、更高效的验证》，详细的阐述了种种验证挑战，以及AI技术带来的改变，以及新思科技EDA解决方案中一些具体功能。
