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从开发到应用,AI云端芯片需要注意什么?

2018-10-18
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来源 |   ©  芯师爷原创组作品

作者丨  ©  Kid


AI被誉为下一个战略高地,国家之间、企业之间都在相互争夺。与传统的终端芯片相比,AI云端芯片规模更大、结构更复杂、运算能力更强。未来随着5G、物联网的发展,AI云端芯片的需求会日益扩大。


1

以应用驱动为主的AI云端芯片


目前,越来越多公司加入到AI云端芯片的设计开发中,比如阿里平头哥、华为海思、百度、谷歌、微软、Facebook等。


新思科技人工智能实验室主任 廖仁亿


现在的趋势很有趣,与以前很不一样,因为做AI芯片以应用驱动为主。”新思科技人工智能实验室主任廖仁亿表示。


谷歌做云端AI芯片,是因为自身需求,也是为了提升用户体验。华为做云端AI芯片,是因为其产品本身就需要大量AI芯片,能够自我消化且提升竞争力。


对于越来越多公司做云端AI芯片的趋势,廖仁亿表示,投资AI芯片最重要的是能看到经济利益。现在做芯片的思路与以前不同,以前做芯片是为了通过市场销售得到相应的经济利益。但现在,做AI芯片更多是为迎合自我需求,实现差异化竞争,从而得到经济利益。


2

开发需求与软硬件紧密结合


随着越来越多的公司加入到AI芯片开发的行列,其中还包括此前不涉及芯片领域的公司,而芯片开发是一个繁杂且庞大的工作,具有周期长的特点。


一款芯片的设计开发,首先是根据产品应用的需求设计应用系统,初步确定应用对芯片功能和性能指标的要求,以及哪些功能可以集成、哪些功能只能外部实现、芯片工艺及工艺平台的选择、芯片管脚数量、封装形式等等。之后,进入系统开发和原型验证阶段。根据芯片的框架结构,采用分立元件设计电路板,数字系统一般用FPGA开发平台进行原型开发和测试验证。


廖仁亿认为,如果你今天做AI芯片,那开发和软硬件的结合必须非常紧密。从开发到应用这段时间,工具链会持续更新。随着神经网络的模型、算法和软件框架不断推陈出新,在芯片开发过程中,只有时刻与软硬件紧密结合,高效的快速迭代跟进,才能有更好的用户体验,从而在市场上脱颖而出。


3

芯片设计自动化工具的重要性


在AI芯片开发过程中,通常数据、算力、算法是三个不可或缺的元素。但是,我们不能忽略了工具的重要性。


“没有好的芯片设计自动化工具,就没有好的AI芯片。”廖仁亿补充道。


工欲善其事,必先利其器。


廖仁亿表示,做芯片是非常费时的工作,没有人希望在RTL仿真、FPGA emulation上面来回试错,因为那样太耗时了。纯软件可能一天可以迭代好几次,但是需要几个月才能完成一个架构芯片。如果我们能在RTL设计前,使用工具找出可能的最佳软硬件协同的架构配置,就可避免在后期再发现软硬件协同设计错误而浪费巨大的人力、物力及时间成本。所以对芯片而言,设计自动化工具很重要。


4

EDA是芯片设计开发的基础


“EDA作为芯片产业的基础,具有通用性,目前很多芯片设计公司都在使用新思科技的工具。“廖仁亿表示。


作为全球排名第一的EDA解决方案提供商,新思科技为全球电子市场提供技术先进的芯片设计与验证平台,其逻辑综合工具Design Compiler与时序分析工具PrimeTime在全球EDA市场占据领导地位。在全世界所有芯片设计中,84%用户使用Design Compiler, 65%用户使用IC Compiler II, 90%用户使用PrimeTime;在所有FinFET Design中,有97%的用户选择了新思科技的工具。


EDA是芯片设计必需的、也是最重要的武器。随着芯片设计复杂度的提升,新工艺的发展,EDA行业未来有着更大的发展空间。


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