智能系统设计趋势将如何改变芯片设计方法?

         在人工智能时代下,要重新思考芯片底层设计和架构,以此来最大程度优化硬件性能。智能系统在芯片性能上关注的是模拟和数字的计算加速以及不同制程节点上的可靠性,在设备上关注的是电磁、热等影响的合规以及安全软件的吞吐量,而在智能性能上则关注终端设备的智能化以及突破性的用户体验。
 
       数据正在成为市场的驱动力,诸如机器学习和深度学习、整合系统优化、汽车及工业、5G和边缘计算、分布式及云计算等这些应用都是系统设计的主要推手。除了继续基于核心的EDA和IP产品以及云资源确保精确的芯片设计外,Cadence正在将智能系统设计的服务范围扩大到系统创新和广泛的智能应用上,通过计算软件来构建能力。
 
       就AI应用而言,随着应用需求的不断升级,深度学习的算法以及相应的硬件架构越来越多,在现有的芯片种类中,还没有能够同时发挥出软硬件双重性能的,而能够实现这一要求的芯片类型将是软件定义芯片,即通过算法和硬件设计的融合,获得更小的延时、更高的能效和算力。
 
        下一代芯片设计的重要方向是算法和硬件的协同设计,芯片智慧化的关键在于如何让算法和软件自动演进,虽然目前还没有实现,但相信基于这一设计理念的芯片未来几年将会实现。智慧化不可逆,芯片算力是支撑,而软件和算法是关键,但芯片智慧化目前还不够,我们需要探索新的芯片架构,来正真实现智慧化,这会有一个过程,而现在业界已经开始启动。
 
        智能密度是加速智能文明到来的关键。智能密度在宏观维度上说,即单体智能要向群体智能进化,以智慧城市建设为例,摄像头数量从1个提升到1万个,那么可实现的应用空间则会更加广阔,才可以从可记录、可识别的低阶智能,发展到可关联、可预测,甚至可规划的高阶智能;从微观维度上,只有算力的大幅提升,才能带来具有高性价比的基础设施,就芯片而言,则是单位面积能实现的智能算力。所以,只有当芯片、算法、算力协同发展,才能推动智能密度的提升,这是基础设施提升的关键,也是推动智能水平跃迁、加速智能文明到来的重中之重。
 
       鑫达科技有限公司是国家级高新技术企业,自成立以来专注于高端电子装备的正反向研发与设计,我司在芯片解密领域已经有十多年的实战经验,能成功解密国外高端电子产品之芯片的程序,包括对机器代码的反汇编,或者通过编译器将机器代码反编译成标准C语言,提取算法,以及二次研发涉及的原理图,BOM表等,并可提供产品全套技术解决方案。

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