新思科技DSO.ai助力客户完成100次流片，引领AI在芯片设计中的规模化应用
屡获殊荣的新思科技dso.ai解决方案通过大幅提高芯片设计效率、性能和云端扩展性，助力客户实现新突破
摘要：
新思科技携手芯片设计生态系统，通过dso.ai率先实现100次流片，覆盖一系列前沿应用和不同先进工艺节点
意法半导体首次使用云端人工智能设计实现流片，通过dso.ai以3倍的设计效率达成更高的性能、功耗、面积 （ppa）目标
sk海力士成功将其先进工艺裸晶芯片尺寸缩减高达5%
新思科技dso.ai能够通过强化学习，在巨大的求解空间中优化ppa，可节省数月的人工工作量
加利福尼亚州山景城，2023年2月10日 -- 新思科技（synopsys, inc.，纳斯达克股票代码：snps）近日宣布，屡获殊荣的自主人工智能（ai）设计解决方案新思科技dso.ai已助力诸多半导体客户成功实现100次流片，这也标志着ai在芯片设计中的规模化应用实现新突破。近期，意法半导体（stmicroelectronics）和sk海力士（sk hynix）等客户都显著提升了设计效率和ppa，并正在采用可自主学习的芯片设计工具在本地和云端规划新设计路线。
借助新思科技dso.ai™（design space optimization ai），这些公司能够在关键阶段加快先进工艺节点的设计速度。自新思科技dso.ai推出以来，客户采用该产品取得了诸多显著成效：设计效率提高3倍以上，总功耗最多降低25%，裸晶芯片尺寸大幅缩减，总体计算资源量也有所下降。
意法半导体（st）是一家服务电子应用领域客户的全球半导体领导者。目前，该公司已使用了新思科技dso.ai云端版本，更好地助力其高度复杂的设计阶段。此外，意法半导体在流片阶段也采用了新思科技fusion compiler™与ic compiler™ ii物理实现工具。
意法半导体片上系统硬件设计总监philippe d’audigier表示：“在微软azure上使用新思科技的dso.ai设计系统，助力我们将实现ppa目标的效率提升了3倍以上，因此我们能够快速部署arm内核，并超越原定的ppa目标。我们非常期待加快与新思科技和微软的合作，为包括工业mpu在内的诸多关键项目，探索出更多行业领先的芯片设计机会。”
提升芯片性能和设计效率
传统的设计空间探索是一项高度劳动密集型的工作，通常需要经过数月的反复探索和实验。利用人工智能技术，新思科技dso.ai大规模扩展了对芯片设计流程中各种选项的探索，并能够自主执行大量次要决策，从而寻求理想的ppa解决方案。
sk海力士片上系统（soc）负责人junhyun chun表示：“以业内领先的产量提供高性能、稳健的存储产品需要密集的优化工作，这在传统意义上属于高度劳动密集型工作。新思科技dso.ai极大提高了我们团队的设计效率，让我们的开发者有更多时间为新一代产品创造差异化功能。dso.ai给我们带来了惊人的成效，在最近的设计项目中，dso.ai将单元面积减小了15%，并把裸晶芯片尺寸缩减了5%。”
新思科技电子设计自动化（eda）事业部总经理shankar krishnamoorthy表示：“人工智能自主探索更广泛设计空间的能力，加速我们客户对更佳ppa目标和更高设计效率的不懈追求。我们的客户采用dso.ai率先成功实现了100次流片，并取得了卓越的设计结果。无论在云端、本地还是二者混合进行芯片设计，客户都通过设计优化实现了更好的设计结果和更快的的上市时间。云端的解决方案尤其令人期待，在数据中心大规模部署新思科技的人工智能技术后，将引领全球开发者迈入一个全新的设计时代。”
微软azure硬件与基础设施工程副总裁jean boufarhat表示：“微软致力于推广先进的芯片设计，在azure上搭载新思科技dso.ai设计系统是我们必然的选择。在azure上使用由ai驱动的芯片设计，客户能够利用云端的可扩展性来提高设计效率，并自动优化高性能计算等芯片设计中巨大的求解空间。”
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摘要：
新思科技携手芯片设计生态系统，通过dso.ai率先实现100次流片，覆盖一系列前沿应用和不同先进工艺节点
意法半导体首次使用云端人工智能设计实现流片，通过dso.ai以3倍的设计效率达成更高的性能、功耗、面积 （ppa）目标
sk海力士成功将其先进工艺裸晶芯片尺寸缩减高达5%
新思科技dso.ai能够通过强化学习，在巨大的求解空间中优化ppa，可节省数月的人工工作量
加利福尼亚州山景城，2023年2月10日 -- 新思科技（synopsys, inc.，纳斯达克股票代码：snps）近日宣布，屡获殊荣的自主人工智能（ai）设计解决方案新思科技dso.ai已助力诸多半导体客户成功实现100次流片，这也标志着ai在芯片设计中的规模化应用实现新突破。近期，意法半导体（stmicroelectronics）和sk海力士（sk hynix）等客户都显著提升了设计效率和ppa，并正在采用可自主学习的芯片设计工具在本地和云端规划新设计路线。
借助新思科技dso.ai™（design space optimization ai），这些公司能够在关键阶段加快先进工艺节点的设计速度。自新思科技dso.ai推出以来，客户采用该产品取得了诸多显著成效：设计效率提高3倍以上，总功耗最多降低25%，裸晶芯片尺寸大幅缩减，总体计算资源量也有所下降。
意法半导体（st）是一家服务电子应用领域客户的全球半导体领导者。目前，该公司已使用了新思科技dso.ai云端版本，更好地助力其高度复杂的设计阶段。此外，意法半导体在流片阶段也采用了新思科技fusion compiler™与ic compiler™ ii物理实现工具。
意法半导体片上系统硬件设计总监philippe d’audigier表示：“在微软azure上使用新思科技的dso.ai设计系统，助力我们将实现ppa目标的效率提升了3倍以上，因此我们能够快速部署arm内核，并超越原定的ppa目标。我们非常期待加快与新思科技和微软的合作，为包括工业mpu在内的诸多关键项目，探索出更多行业领先的芯片设计机会。”
提升芯片性能和设计效率
传统的设计空间探索是一项高度劳动密集型的工作，通常需要经过数月的反复探索和实验。利用人工智能技术，新思科技dso.ai大规模扩展了对芯片设计流程中各种选项的探索，并能够自主执行大量次要决策，从而寻求理想的ppa解决方案。
sk海力士片上系统（soc）负责人junhyun chun表示：“以业内领先的产量提供高性能、稳健的存储产品需要密集的优化工作，这在传统意义上属于高度劳动密集型工作。新思科技dso.ai极大提高了我们团队的设计效率，让我们的开发者有更多时间为新一代产品创造差异化功能。dso.ai给我们带来了惊人的成效，在最近的设计项目中，dso.ai将单元面积减小了15%，并把裸晶芯片尺寸缩减了5%。”
新思科技电子设计自动化（eda）事业部总经理shankar krishnamoorthy表示：“人工智能自主探索更广泛设计空间的能力，加速我们客户对更佳ppa目标和更高设计效率的不懈追求。我们的客户采用dso.ai率先成功实现了100次流片，并取得了卓越的设计结果。无论在云端、本地还是二者混合进行芯片设计，客户都通过设计优化实现了更好的设计结果和更快的的上市时间。云端的解决方案尤其令人期待，在数据中心大规模部署新思科技的人工智能技术后，将引领全球开发者迈入一个全新的设计时代。”
微软azure硬件与基础设施工程副总裁jean boufarhat表示：“微软致力于推广先进的芯片设计，在azure上搭载新思科技dso.ai设计系统是我们必然的选择。在azure上使用由ai驱动的芯片设计，客户能够利用云端的可扩展性来提高设计效率，并自动优化高性能计算等芯片设计中巨大的求解空间。”
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