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Synopsys DSO.ai帮助客户完成100次流片，引领AI在芯片设计中的大规模应用

发布于：2024-06-06 编辑：匿名来源：网络

Synopsys屡获殊荣的Synopsys DSO.ai解决方案显着提升芯片设计效率、性能和云端可扩展性，帮助客户实现新突破总结：·新思科技携手芯片设计生态系统，通过DSO.ai率先实现亚硅，覆盖一系列前沿应用和不同先进工艺节点·意法半导体首次使用云人工智能设计实现流片，通过 DSO.ai 实现更高的性能、功耗、面积 (PPA) 目标，设计效率提高 3 倍·SK Hynix 成功将其先进工艺裸芯片的尺寸缩小了 5%·Synopsys DSO.ai 可以优化通过强化学习在巨大的解决方案空间中实现PPA，节省数月的人工工作 Synopsys公司最近宣布其屡获殊荣的自主人工智能（AI）设计解决方案Synopsys DSO.ai已帮助许多半导体客户成功实现了子流化，这也标志着AI在芯片设计大规模应用的新突破。

近期，意法半导体、SK海力士等客户的设计效率和PPA显着提升，并正在利用自学习芯片设计工具在本地和云端规划新的设计路线。

借助 Synopsys DSO.ai?（设计空间优化 AI），这些公司可以在关键阶段加速先进工艺节点的设计。

自Synopsys DSO.ai推出以来，客户通过采用该产品取得了许多显着的成果：设计效率提高了3倍以上，总功耗降低了高达25%，裸片尺寸显着减小，并且总体计算资源也有所减少。

意法半导体 (ST) 是一家全球半导体领导者，为电子应用领域的客户提供服务。

目前，该公司已使用Synopsys DSO.ai的云版本来更好地协助其高度复杂的设计阶段。

此外，意法半导体还在流片阶段使用Synopsys Fusion Compiler?和IC Compiler? II物理实现工具。

意法半导体片上系统硬件设计总监 Philippe d'Audigier 表示：“在 Microsoft Azure 上使用 Synopsys 的 DSO.ai 设计系统帮助我们将实现 PPA 目标的效率提高了 3 倍以上，因此我们可以快速部署Arm核，并超出了最初的PPA目标，我们非常期待加速与Synopsys和微软的合作，为包括工业MPU在内的许多关键项目探索更多业界领先的芯片设计机会。

“提高芯片性能和设计效率。

传统的设计空间探索是一项高度劳动密集型的任务，通常需要数月的反复探索和实验。

利用人工智能技术，Synopsys DSO.ai 大规模扩展了对芯片的了解，探索了芯片领域的各种选择。

” SK 海力士片上系统 (SoC) 负责人 Junhyun Chun 表示：“提供高性能、鲁棒性的存储产品需要传统上高度劳动密集型的密集优化工作。

Synopsys DSO.ai 极大地提高了我们团队的设计效率，让我们的开发人员有更多时间为下一代产品创建差异化功能。

DSO.ai 给我们带来了惊人的结果。

在最近的一个设计项目中，DSO.ai 将单位面积减小了 15%，将芯片尺寸减小了 5%。

新思科技电子设计自动化 (EDA) 业务部总经理 Shankar Krishnamoorthy 表示：“人工智能自主探索更广阔设计空间的能力，加速了我们的客户对更好的 PPA 目标和更高设计效率的不懈追求。

”我们的客户率先使用 DSO.ai 成功实施了分流片，并取得了出色的设计结果。

无论是在云端、本地还是两者混合设计芯片，客户都可以通过设计优化获得更好的设计结果并加快上市时间。

云解决方案尤其令人兴奋。

新思科技人工智能技术在数据中心大规模部署后，将引领全球开发者进入全新设计时代。

”微软Azure硬件和基础设施副总裁Jean Boufarhat表示：“微软致力于推动先进芯片设计，在Azure上安装新思科技的DSO.ai设计系统是我们的必然选择。

使用Azure上AI驱动的芯片设计，客户可以利用云的可扩展性来提高设计效率，并自动优化高性能计算等芯片设计中巨大的解决方案空间。

》点击阅读，了解更多关于Synopsys DSO.ai的信息。

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首届晶芯研讨会诚邀各公司参加。

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