最近幾個月，我們已經見識到 ChatGPT、GPT-4 等大模型的持續爆火。在此期間，各大科技公司為了在 AI 角逐中不被拉開差距，都在不遺余力地研發自己的多模態大模型，這也帶動了科技大廠對高性能 AI 芯片的需求。 隨之而來的是 AI 芯片制造商開始水漲船高，今年英偉達的市值已翻了一番，這主要得益于英偉達等芯片公司提供的強大算力。ChatGPT 的背后則是微軟投入數億美元，打造的由數萬個 A100 GPU 組成的大型 AI 超級計算機，只為給 ChatGPT 和新必應提供更好的算力。 大模型的誕生給算力提出了更高的要求，然而統治半導體產業大半個世紀的摩爾定律似乎已經進入了瓶頸期，傳統芯片性能提升速度開始大幅放緩。 芯片設計是一項高度復雜和困難的任務，比如芯片設計需要使用多種設計工具和軟件，包括電路仿真、物理設計等，為了讓這些工具在設計過程中相互協作，需要開發者具有熟練的技能和經驗。不僅如此，設計一顆芯片需要花費大量的時間和人力成本，通常需要數月甚至數年的時間，設計過程中的任何一個錯誤都可能導致大量時間和資源的浪費，甚至可能導致整個項目的失敗。 近幾年，隨著 AI 的快速發展，如何將 AI 應用到芯片設計成為半導體行業熱門話題。AI 為開發者分擔重復性的芯片設計、驗證和測試任務，從而讓他們專注于創新等其他事情。 在這一賽道上，新思科技作為全球排名第一的電子設計自動化(EDA) 解決方案提供商，很早就認識到，AI 技術可協助半導體和系統公司的芯片開發者實現空前的生產力，因而早早將 AI 全面引入 EDA。 2020年，新思科技推出了業界首個 AI 自主芯片設計解決方案 DSO.ai，設計結果改善高達25%，設計效率提升10倍，助力客戶完成超過100次流片。2023年4月，新思科技Synopsys.ai 整體解決方案應運而生，涵蓋設計、驗證、測試和模擬電路設計階段，Synopsys.ai 在減少功能覆蓋率漏洞方面實現10倍提升，IP 驗證效率提高30%。新思科技 Synopsys.ai 整體解決方案已獲得業內多家領先企業的率先采用，包括 IBM、英偉達、微軟等諸多行業領導者。 為了讓大家更好的了解AI+EDA這一芯片設計新范式，5月23日1900，來自新思科技資深產品經理莊定錚與微軟全球黑帶-數據與人工智能資深技術專家陳景忠將就 AI+EDA 這一行業熱議話題展開討論。 ?莊定錚，新思科技資深產品經理 莊定錚，新思科技資深產品經理，負責新思科技拳頭產品Fusion Compiler和DSO.ai。他曾經負責PrimeTime解決方案系列，包括PrimePower、PrimeShield和ECO的產品發布。他在EDA行業已有超過15年的工作經歷，曾歷任Synthesis和Signoff方面的應用工程師。 陳景忠，微軟全球黑帶-數據與人工智能資深技術專家 陳景忠，微軟全球黑帶-數據與人工智能資深技術專家 & 微軟認證講師。擁有超過27年的數據與人工智能領域工作經驗，其中在微軟工作超過18年，并且擁有19年微軟認證講師的教學經驗。目前擔任微軟全球黑帶-數據與人工智能資深技術專家。專注于為客戶提供大數據與人工智能相關的技術指導，協助客戶制定大數據與人工智能戰略，與數據科學家和大數據工程師培訓。具備廣泛的大數據高級分析、機器學習與人工智能相關技術知識。 直播間：關注新思科技視頻號，立即預約直播