下周二｜AI与EDA的双向奔赴，开启芯片设计的下一场革命

最近几个月，我们已经见识到 ChatGPT、GPT-4 等大模型的持续爆火。在此期间，各大科技公司为了在 AI 角逐中不被拉开差距，都在不遗余力地研发自己的多模态大模型，这也带动了科技大厂对高性能 AI 芯片的需求。
随之而来的是 AI 芯片制造商开始水涨船高，今年英伟达的市值已翻了一番，这主要得益于英伟达等芯片公司提供的强大算力。ChatGPT 的背后则是微软投入数亿美元，打造的由数万个 A100 GPU 组成的大型 AI 超级计算机，只为给 ChatGPT 和新必应提供更好的算力。
大模型的诞生给算力提出了更高的要求，然而统治半导体产业大半个世纪的摩尔定律似乎已经进入了瓶颈期，传统芯片性能提升速度开始大幅放缓。
芯片设计是一项高度复杂和困难的任务，比如芯片设计需要使用多种设计工具和软件，包括电路仿真、物理设计等，为了让这些工具在设计过程中相互协作，需要开发者具有熟练的技能和经验。不仅如此，设计一颗芯片需要花费大量的时间和人力成本，通常需要数月甚至数年的时间，设计过程中的任何一个错误都可能导致大量时间和资源的浪费，甚至可能导致整个项目的失败。
近几年，随着 AI 的快速发展，如何将 AI 应用到芯片设计成为半导体行业热门话题。AI 为开发者分担重复性的芯片设计、验证和测试任务，从而让他们专注于创新等其他事情。
在这一赛道上，新思科技作为全球排名第一的电子设计自动化(EDA) 解决方案提供商，很早就认识到，AI 技术可协助半导体和系统公司的芯片开发者实现空前的生产力，因而早早将 AI 全面引入 EDA。
2020年，新思科技推出了业界首个 AI 自主芯片设计解决方案 DSO.ai，设计结果改善高达25%，设计效率提升10倍，助力客户完成超过100次流片。2023年4月，新思科技Synopsys.ai 整体解决方案应运而生，涵盖设计、验证、测试和模拟电路设计阶段，Synopsys.ai 在减少功能覆盖率漏洞方面实现10倍提升，IP 验证效率提高30%。新思科技 Synopsys.ai 整体解决方案已获得业内多家领先企业的率先采用，包括 IBM、英伟达、微软等诸多行业领导者。
为了让大家更好的了解AI+EDA这一芯片设计新范式，5月23日19:00-21:00，来自新思科技资深产品经理庄定铮与微软全球黑带-数据与人工智能资深技术专家陈景忠将就 AI+EDA 这一行业热议话题展开讨论。
庄定铮，新思科技资深产品经理
庄定铮，新思科技资深产品经理，负责新思科技拳头产品Fusion Compiler和DSO.ai。他曾经负责PrimeTime解决方案系列，包括PrimePower、PrimeShield和ECO的产品发布。他在EDA行业已有超过15年的工作经历，曾历任Synthesis和Signoff方面的应用工程师。
陈景忠，微软全球黑带-数据与人工智能资深技术专家
陈景忠，微软全球黑带-数据与人工智能资深技术专家 微软认证讲师。拥有超过27年的数据与人工智能领域工作经验，其中在微软工作超过18年，并且拥有19年微软认证讲师的教学经验。目前担任微软全球黑带-数据与人工智能资深技术专家。专注于为客户提供大数据与人工智能相关的技术指导，协助客户制定大数据与人工智能战略，与数据科学家和大数据工程师培训。具备广泛的大数据高级分析、机器学习与人工智能相关技术知识。
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