所有的人工智能芯片都不一样，但也有共性。
随着人工智能芯片变得越来越普遍，有三种主要方法正在走向前沿。Synopsys产品营销总监布拉德利•格登(Bradley Geden)研究了如何利用可重复性，不同的风格是什么样子，扁平设计和分层设计之间的区别，以及黑盒阵列对可编程性的影响。
很好的展示，很好的总结了现有的架构
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虽然术语通常可以互换使用，但它们是具有不同挑战的非常不同的技术。
现有的工具可以用于RISC-V，但它们可能不是最有效或最高效的。还需要什么?
但是，在多模/多晶片设计中，工具上的差距使得解决翘曲、结构问题和新材料变得困难。
与会专家:更多数据的好处和坏处，以及人工智能如何利用这些数据来优化设计和提高可靠性。
组装来自不同代工厂的芯片的挑战才刚刚开始显现。
更低的精度等于更低的功耗，但要做到这一点需要标准。
商业芯片市场仍在遥远的地平线上，但公司正在以更多有限的合作伙伴关系开始起步。
新的应用需要对不同类型的DRAM的权衡有深刻的理解。
开源本身并不能保证安全性。这仍然归结为设计的基本原则。
定制化、复杂性和地缘政治紧张局势如何颠覆全球现状。
在了解老化如何影响可靠性方面，该行业正在取得进展，但更多的变量使其更难修复。
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