通过利用AI,设计师们可以在更短的时间内探索更多设计方案,优化性能和功耗,从而推动芯片技术的极限。这种速度和效率的提升,让创新的周期大大缩短,意味着新技术和产品能够更快地达到市场,满足消费者和企业的需求。我们将深入探讨人工智能如何颠覆传统芯片设计流程,以及这一创新如何引领全球芯片产业迈向一个未知却光明...
他补充道:“你不能用 30 或 40 年前的技术来设计当前一代的芯片;你需要当今先进的计算机技术来设计它。将人工智能技术添加到该设计过程中只是下一步。” 2023 年 7 月,AMD 首席执行官苏姿丰博士在上海举行的世界人工智能大会 (WAIC) 上表示,公司已经开始...
由于存储器的并行架构,在处理单元内部或单元之间,人工智能加速器通常会利用许多具有不同形状、大小、类型和速度的小型RAM实例。这种做法完全符合ASIC设计的优势,但它可能会对FPGA造成严重破坏。虽然可以将单个FPGA逻辑单元组转换为逻辑架构内的小RAM,但在FPGA设计中,设计团队...
科学出版社于2020年5月出版了《人工智能芯片设计》,作者是尹首一、涂锋斌、朱丹、魏少军,这是一本系统性讲解AI芯片的专著。该书介绍了人工智能芯片相关的基础知识,分析了人工智能处理面临的挑战,而由此引出全书的重点:人工智能芯片的架构设计、数据复用、网络映射、存储优化以及软硬件协同设计技术等领域前沿技术,书中...
段玉聪:基于SC-DIKWP理论的人工智能芯片设计 段玉聪 贡献者: 弓世明 DIKWP人工意识实验室 AGI-AIGC-GPT评测DIKWP(全球)实验室 DIKWP-AC人工意识标准化委员会 世界人工意识大会 世界人工意识协会 (联系邮箱:dua…
首先来谈谈,人工智能能不能“创作”芯片。其实AI在芯片设计不是一个新的概念,2000 年代中期,机器学习已应用于 SPICE 仿真器的蒙特卡洛仿真,从而节省了电路设计人员的时间和精力。如今,随着AI技术和芯片设计领域的研究同步深入,两者的结合有了更多的可能性。人工智能在芯片设计中的应用有两种思路,第一种是真正...
人工智能芯片设计 第四章 人工智能芯片架构设计 本章将围绕精确度、能耗、吞吐率、成本、灵活性等关键指标,对现有的人工智能芯片架构进行分析,并讨论有助于进一步优化人工智能芯片的新方法, 同时给出实验评估结果。 4.1 研究现状 第三章给出的网络层的数学模型,可以看到智能计算主要是大量的线性代数计算,典型的如张量...
智能算法基础 人工智能的飞速发展为半导体设计带来了翻天覆地的变化。在这一领域,机器学习与深度学习的技术已经从理论走向实际应用。例如,通过深度学习算法,芯片设计师可以训练模型来预测电路布局中的信号干扰和热分布问题,这些预测可以在设计阶段就被用来优化芯片的布局,大幅提高了设计的效率与准确性。实际案例表明,...
人工智能(AI)芯片的设计确实面临高门槛,这主要归因于其对高度专业化的技术知识、复杂的设计工具、大量的资源投入、以及对市场需求的精准把握等方面的要求。特别是,高度专业化的技术知识成为了设计AI芯片的一大挑战。AI芯片设计需要跨越硬件与软件的边界,融合深度学习、计算机体系结构、电路设计等多个领域的先进技术。设计...
人工智能芯片设计 03 第三章 智能计算的挑战 3.1 基本网络层的数学模型 (1)网络层类型: 卷积层、全连接层、池化层、递归层。 (2)卷积层的计算通常占到卷积神经网络计算总量的90%以上,是设计智能计算芯片需要重点考虑的部分。 (3)池化层也称为下采样层,常采用最大池化和平均池化。最大池化可以有效的减轻旋转、...