在 AI 技术应用拓展与 AI 加速芯片设计等领域大有发展的 Google，正在尝试以基于机器学习算法的 AI 技术来进行 AI 芯片开发。Google 研究人员在在一篇论文中表示：“我们相信正是 AI 本身将缩短芯片设计周期，在硬件与 AI 之间建立共生关系的手段，而两者之间的相互推动又推动了这一进步。”该团队希望像他们一样的 AI 系统将使得在同一时间段内设计更多的芯片，以及运行速度更快，功耗更低，制造成本更低，占地面积更少的芯片”的设计。
除了 Google，还有两大 EDA 巨头 Synopsys 和 Cadence也都发表了相关的 AI 设计芯片方案。
Cadence发布了基于机器学习引擎的更新版数字全流程工具，同时基于其研发的iSpa
tial技术，支持全流程集成。这一新版数字全流程采用了支持机器学习功能的统一布局布线和物理优化引擎等多项技术，吞吐量最高提升3倍，PPA最高提升20%。据了解，这一采用统一的布线和物理优化引擎，已经完成数百次从16nm到5nm及更小工艺节点的成功投片，被证明能够进一步优化功耗、性能和面积，广泛应用于汽车、移动、网络、高性能计算和AI等各个领域。
Synopsys推出了自主人工智能应用程序——DSO.ai(Design Space Optimization AI)，DSO.ai能够在芯片设计的巨大求解空间里搜索优化目标。通过对芯片设计流程选项的探索，能够自主执行次要决策，而芯片设计工程师可以进行更高阶的操作，从而提升整体的生产力。DSO.ai引擎通过获取由芯片设计工具生成的大数据流，并用它来探索搜索空间、观察设计随时间的演变情况，同时调整设计选择、技术参数和工作流程，以指导探索过程向多维优化的目标发展。同时，DSO.ai可以自主执行如调整工具设置等次要决策，为开发者减负。
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