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新思科技全面駕馭AI芯片設(shè)計復(fù)雜性

新思科技 ? 來源:新思科技 ? 2025-12-24 17:13 ? 次閱讀
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AI 芯片正推動著萬物智能時代的到來:作為高度專用化的處理器和加速器,AI 芯片專為處理復(fù)雜算法與海量數(shù)據(jù)集而設(shè)計。但在當今快速變化、競爭激烈的市場中,要打造一款脫穎而出的 AI 芯片,需要具備哪些條件?答案早在芯片制造之前就已揭曉。

硅前規(guī)劃勢在必行

設(shè)計 AI 芯片面臨著巨大的技術(shù)挑戰(zhàn)。開發(fā)者必須在性能、能效、可擴展性和上市時間之間取得平衡,同時還要管控成本與風(fēng)險。硅前規(guī)劃階段為整個開發(fā)流程繪制藍圖,并制定影響后續(xù)每一步驟的關(guān)鍵決策。

在硅前規(guī)劃中,需明確系統(tǒng)需求、選定架構(gòu),并預(yù)判可能遇到的集成挑戰(zhàn)。這不僅是一項技術(shù)工作,更是一項戰(zhàn)略部署。前期投入的時間和資源能夠避免后期出現(xiàn)代價高昂的失誤,助力確保芯片符合市場與客戶的預(yù)期。

了解 AI 工作任務(wù)

硅前規(guī)劃的首要任務(wù)之一,是明確 AI 芯片將要處理的工作任務(wù)。工作任務(wù)各種各樣,包括圖像識別、大語言模型(LLM)、自動駕駛、數(shù)據(jù)分析等。每種應(yīng)用場景對算力、內(nèi)存帶寬和連接性的平衡需求各不相同。

開發(fā)者會借助基準測試和代表性數(shù)據(jù)集,對目標工作任務(wù)進行詳細的負載分析,從而有助于對性能需求進行精準建模,并及早識別瓶頸。例如,為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練設(shè)計的芯片,與為邊緣設(shè)備推理優(yōu)化的芯片,兩者的需求存在顯著差異。

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架構(gòu)探索與設(shè)計選擇

明確工作任務(wù)負載需求后,便進入架構(gòu)探索階段。工程團隊需考量:是采用同構(gòu)處理單元陣列,還是CPU、GPU 與定制加速器的異構(gòu)組合。內(nèi)存層級結(jié)構(gòu)與互連架構(gòu)的選擇,對支持目標應(yīng)用也起著關(guān)鍵作用。

借助新思科技 Platform Architect 等先進建模工具,可對不同架構(gòu)進行仿真,并預(yù)測架構(gòu)在真實場景下的表現(xiàn)。工程團隊因而能夠在系統(tǒng)架構(gòu)、性能與能效之間做出基于數(shù)據(jù)的決策和權(quán)衡,最終節(jié)省設(shè)計周期后期的時間并降低風(fēng)險。

低功耗:貫穿始終的優(yōu)先級

在 AI 芯片設(shè)計中,優(yōu)化能效已不再是事后考量,而是成為一項貫穿始終的關(guān)鍵要素。AI 工作任務(wù)負載正深刻重塑全球能源格局:據(jù)預(yù)測,全球數(shù)據(jù)中心的能耗到 2026 年將高達 1000 太瓦時,相當于一個國家的能源消耗量。這種計算需求的激增,給開發(fā)者帶來巨大壓力,要求設(shè)計出既能提供出眾性能、又保持高能效的解決方案。

為應(yīng)對這一挑戰(zhàn),半導(dǎo)體團隊正越來越多地采用“左移”方法。通過從設(shè)計周期伊始就優(yōu)先考慮功耗優(yōu)化,開發(fā)者能夠主動評估架構(gòu)選擇、建模功耗,并實施最小化能耗的策略。對能效的早期持續(xù)關(guān)注,使設(shè)計全過程中的決策更具影響力,有助于實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標、管控運營成本,打造出能滿足下一代 AI 應(yīng)用需求的芯片。

IP 選擇與集成

現(xiàn)代 AI 芯片很少從零開始設(shè)計,而是采用將經(jīng)過驗證的知識產(chǎn)權(quán)(IP)模塊(如處理器核心、內(nèi)存控制器和連接接口)集成到設(shè)計中的方法。IP 的選擇與集成是硅前規(guī)劃中的一個關(guān)鍵步驟。

新思科技廣泛多樣的硅驗證 IP 產(chǎn)品組合專為互操作性設(shè)計,并針對所有主流代工廠技術(shù)進行了優(yōu)化,有助于加速集成與驗證流程,同時最大限度降低風(fēng)險。

AI 芯片設(shè)計的未來

隨著 AI 不斷演進,芯片設(shè)計的挑戰(zhàn)也在持續(xù)升級。先進工藝節(jié)點、Multi-Die 架構(gòu)及新型加速器正不斷突破技術(shù)極限。硅前規(guī)劃依然是駕馭此種復(fù)雜性、并最終交付創(chuàng)新解決方案的最有效途徑。

投入資源開展穩(wěn)健的硅前規(guī)劃,是打造能推動下一波技術(shù)突破的 AI 芯片的關(guān)鍵所在。通過將深度工作任務(wù)負載分析、全面的架構(gòu)探索、功耗優(yōu)化及經(jīng)過硅驗證的 IP 相結(jié)合,在首片晶圓生產(chǎn)之前,就已為成功筑牢根基。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:AI 芯片決勝于「硅前」:從架構(gòu)探索、功耗優(yōu)化到 IP 集成,全面駕馭復(fù)雜性

文章出處:【微信號:Synopsys_CN,微信公眾號:新思科技】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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