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驾驭AI芯片复杂性
无论您处在AI芯片开发旅程的哪个阶段，新思科技都将助力您达成一次流片成功
打造AI芯片：白皮书系列
设计要素
架构探索
架构探索是是AI芯片开发的关键阶段，聚焦于影响性能、功耗效率和成本的战略决策。此阶段通过分析不同配置和权衡方案，为现代AI工作负载确定最优的CPU、内存和互连架构。通过优先确定早期架构方案，开发者可最大限度降低后期重新设计的风险，推动一次流片成功。
早期软件开发
AI芯片开发的软件部分强调了早期软件开发和系统验证的重要性，以确保与硬件开发协同。通过采用“左移”策略，开发团队可以在硬件设计的同时编写和测试软件，从而实现问题的早期发现与解决。这种主动策略通过确保软硬件的无缝集成，缩短了产品上市时间，并提升了最终产品的质量和可靠性。
传统的验证方法基于仿真，需要通过硬件辅助验证（HAV）进行增强，以应对系统所需的庞大规模、互联密度和软件负载。HAV平台通过加速RTL执行并支持实时接口和软件验证，提供了验证包含数十亿个门和数万亿次验证周期的设计所需的吞吐量和洞察力。
芯片前端和后端
芯片前端阶段涉及芯片设计的初期阶段，重点在于RTL设计与验证，以确保架构正确实现并针对性能与功耗效率进行优化。此阶段对于减少逻辑与功能缺陷至关重要，以避免代价高昂的重新设计。相比之下，后端阶段则完成布局并进行严格验证，确保可制造性与可靠性，在生产前解决如电源完整性与时序收敛等挑战。
新思科技Cloud通过浏览器提供新思科技EDA工具、IP及基础设施，利用微软Azure、AWS或谷歌云提供的资源，实现芯片设计的端到端交付。利用其独特的FlexEDA商业模式以及专利的许可证管理与计量服务，开发者可极其灵活地扩展EDA工作负载。
相关产品
- 前端：Synopsys.ai, VCS, Verdi, VC SpyGlass, VC Formal, ZeBu, HAPS, HBM IP, DDR/LPDDR, PCIe, Ultra Ethernet IP
- 后端: RTL Architect, Design Compiler, Fusion Compiler, IC Compiler II, DSO.ai, PrimeTime, PrimeShield, PrimeClosure, StarRC, IC Validator, NanoTime, ESP
- 新思科技Cloud
相关资源
- 手册：Synopsys.ai - AI驱动的全栈式EDA解决方案
- 白皮书：通过基于AI的验证空间优化解决方案加速覆盖率收敛
- 数据表：VC Formal
- 网络研讨会：借助新一代 Verdi 平台加速 AI 驱动的调试与验证管理
- 网络研讨会：使用基于 AI 和机器学习的 VCS ICO 技术加速覆盖率收敛
- 白皮书：通过 VC SpyGlass 集成解决方案确保零功能性 CDC 签核缺陷
- 数据表：Fusion Compiler
- 白皮书：基于机器学习的宏单元布局，实现更快、更优的布局布线规划
- 白皮书：更先进的工艺节点推动时序签核软件的演进
- 演示视频：深度解析 Synopsys DSO.ai
- 数据表：Ultra Ethernet IP
- 客户成功案例：Applied Brain Research 借助 Synopsys Cloud 实现功耗低于 50 毫瓦的边缘设备 AI 处理器SoC流片
- 客户成功案例：DreamBig Semiconductor 借助 Synopsys Cloud ，将工程效率提升 20%，成功实现 AI 加速器和网络 Chiplet流片
先进封装与Multi-Die设计
芯片开发中的封装阶段将裸片与封装基板集成在一起，确保适当的电气连接和热管理。2.5D和3D集成等先进技术通过减少信号延迟和改善功率分布来提高性能。有效的封装对于芯片的整体功能、可靠性和可制造性至关重要。
安全IP解决方案
安全IP在芯片设计中至关重要，它提供硬件解决方案来防止数据泄露和未经授权的访问。加密核心和安全引导机制等组件可确保敏感信息的完整性和机密性。集成强大的安全IP解决方案可以增强产品韧性，应对不断变化的网络威胁。
芯片生命周期管理
芯片生命周期管理（SLM）在从设计到现场监控的整个生命周期内优化芯片性能和可靠性。通过利用嵌入式传感器和实时分析，SLM可以对电源、性能和潜在故障进行主动管理。这种方法不仅延长了芯片的寿命，而且还根据实际数据为未来的设计改进提供了信息。
AI芯片开发信息图
与新思科技一起探索AI芯片设计的未来！该信息图概述了人工智能芯片开发的基本过程，展示了架构探索和性能优化等关键阶段。无论您是开始设计还是改进设计，相信新思科技都能帮助您实现芯片一次流片成功。立即下载，提升您的AI芯片开发流程！
FAQ
AI芯片开发涉及设计针对机器学习和深度学习等人工智能工作负载优化的专用芯片。新思科技通过提供先进的设计工具、IP解决方案和验证技术来支持AI芯片开发，从而实现更快、更高效的芯片设计。我们的解决方案帮助开发者优化AI特定应用的性能、功耗和面积。
关键挑战包括管理日益复杂的人工智能模型，确保高效的电源和热管理，最大限度地缩短设计周期，以及解决半导体行业的人才缺口。此外，集成先进的封装和多芯片架构可能会使设计过程复杂化。
新思科技AI工具旨在优化AI芯片设计中的功耗。通过使用机器学习算法和先进的功率分析技术，我们的工具可以帮助开发者识别和缓解功率瓶颈，确保设计的高能效而不影响性能。
架构探索至关重要，因为它涉及在设计过程的早期就对CPU、内存和互连配置做出战略决策。这些决定会显著影响芯片的性能、能效和整体成本，有助于避免后期昂贵的重新设计。
软件是AI芯片开发不可或缺的一部分，因为软件必须与硬件并行开发，以确保软硬件的兼容性并优化性能。早期的软件开发和系统验证有助于在芯片制造之前发现问题，缩短上市时间，提高产品质量。
安全性在AI芯片开发中至关重要，可以保护敏感数据并确保人工智能模型的完整性。部署安全IP，如加密核心和安全引导机制，有助于在芯片的整个生命周期内防止未经授权的访问和潜在的网络威胁。