Synopsys展现如何利用AI进行下一代芯片开发

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本文编译自福布斯

www.eeworld.com.cn/, Mar. 28, 2024 – 

根据黄仁勋的说法，当NVIDIA公司刚刚起步时，Synopsys就向NVIDIA交付了一箱又一箱的软件手册。如果芯片流片出现错误之后，那么当时作为初创公司的NVIDIA就会破产，因此他们需要 Synopsys 仿真和设计工具来确保芯片开发的万无一失。

一万亿晶体管和埃米的旅程

Sassine和黄仁勋在会议开始时讨论了芯片设计人员面临的挑战，从芯片复杂性到Chiplets小芯片，再到系统设计和芯片设计的交叉点。 下面的幻灯片总结了他们共同取得的成就，如今整个芯片设计工作流程实现了 10-15 倍的改进，且正转向生成人工智能和系统软件。

Synopsys 已经通过其首个人工智能增强设计平台 DSO.AI 显着改进了设计，并将强化学习的使用范围扩大到验证、测试和模拟电路设计中。 这些人工智能驱动的工具已在数百个客户流片中使用，并在性能、功耗、面积 (PPA) 方面实现了 10% 以上的提升，周转时间加快了 10 倍，验证覆盖率实现了两位数的改进， 与不使用 AI 的优化相比，相同覆盖范围下的测试速度提高了 4 倍，模拟电路优化速度提高了 4 倍。 他们还在 Design.da、Silicon.da 和 Fab.da 等数据分析平台中添加了人工智能，以实现更好的 PPA 和更高的制造良率。

Synopsys 还构建了 Synopsys.ai，这是一种生成式 AI 解决方案，可帮助芯片设计团队的更多初级成员获得有关无数 AI 工具和云服务产品的问题的答案。 请注意，Synopsys 不会将某些东西称为"生成式 AI"，除非它是使用大型语言模型构建的。 例如，.ai 系列是使用强化学习构建的，该技术在解决布局布线等博弈论问题时仍然是最先进的。

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