如何加快高性能人工智能芯片的设计和验证。
当我们搬到一个以数据为中心的世界,全球半导体公司正在以惊人的速度发展和制造人工智能(AI)的芯片。人工智能是一个算法,模拟人类的学习能力而定。例如,人工智能可以用来解释和理解图像,帮助医生给病人更好的诊断。这需要芯片来处理大量的数学计算模式和推断。因此,人工智能芯片装大量的计算能力,能够迅速处理大量的数据。需要添加更多功能芯片驱动芯片设计者搬到过程的前沿技术。这反过来又增加了物理验证的复杂性。
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传感器技术仍在不断发展,和功能正在被讨论。
球继续减少,但是需要新的工具和技术。
问题包括设计、制造、包装、和可观察性都需要解决这种方法成为主流之前对于许多应用程序。
蚀刻工具变得更特定于应用程序的,每个新节点要求更高的选择性。
光子学、可持续发展和人工智能芯片吸引投资;157家公司筹集了超过24亿美元。
现有的工具可以用于RISC-V,但他们可能不是最有效或高效。还有什么需要?
行业取得了理解老龄化如何影响可靠性,但更多的变量很难修复。
Gate-all-around将取代finFET,但它会产生一系列的挑战和未知。
一个处理器的验证是更复杂的比同等规模的ASIC,和RISC-V处理器把这一层复杂性。
学术界、业界伙伴关系斜坡来诱使大学生硬件工程。
高速度和低热量使这个技术至关重要,但它是极其复杂和人才是很难找到和火车。
地图在interposer-based热量流动设计工作正在进行,但要做得多。
先进的设备、材料和包装技术所有导致权力问题。但是你需要关注每个晶体管和线吗?
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