Mentor的Joseph:AI将是半导体行业另一个10年增长的强劲催化剂

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1501年互联网泡沫破裂时候,全都人对整个半导体行业未来市场的发展充满了疑惑。在当时那一轮的市场崩盘当中,全都半导体公司开始英文了整合;行业吸引的风投资金也大打折扣;工艺开发等方面的技术研发也一度有所停滞和放缓。不过,半导体行业当下机会看了了新的转机。Mentor IC EDA执行副总裁Joseph Sawicki在接受记者采访时表示,在人工智能和机器学习哪些新技术的刺激之下,五种 行业又重新充满了机遇。

麦肯锡的一份报告指出,人工智能需用运用到一些垂直领域中,这能让半导体公司从哪些技术堆栈中捕捉到40——150%的总价值。Joseph表示,人工智能将是半导体行业另外1个 多10年增长周期的强劲催化剂。但要让五种 趋势真正得以实现,还需用血块的数据作为支撑。

“有了足够的数据时候才需用有预测性,才需用非常可靠的去培训机器,让机器不不都能否有效学习。”Joseph进一步补充道,在今后12年当中,高速通讯所需用和创造的数据量机会迎来上千倍的增长,而哪些数据都需用进行分析,时候基于五种 分析再采取行动。

不过,在“数据海啸”的冲击之下,人工智能的发展也面临着各种各样的矛盾。Joseph提到了人工智能发展中1个 多互相矛盾的目标:

1个 多目标是全都人想不断强化数据中心的能力,来应对没办法 庞大的数据量。全都像阿里巴巴、亚马逊1个 多多的公司正在开发AI相关的引擎,用五种 引擎来对海量数据进行训练。

而1个 多多方面,一些公司的目标是把很多的外理能力推向云的边缘,进而释放数据中心发展的一些压力。

边缘计算方面芯片的发展速度机会大大超过数据中心所需用的芯片。据Tractica预测,从2016年到2021年,边缘端连接设备的年复合增长率将高达190%。

Joseph表示,仔细来看,边缘计算/外理将是半导体行业增长的主要引擎。机会全都领域的特定应用需用最优化的芯片设计,来实现最优的芯片性能,这对Mentor1个 多多的EDA工具供应商来说将是一次机遇。

Joseph强调,在边缘计算的AI当中,芯片的设计往往是由特定的架构开发要求所界定的。全都现在的AI开发平台和时候的开发环境是完整版不一样的。

对此,Joseph介绍了Mentor专门针对AI领域的芯片设计工具:

lHLS(高阶综合):以英伟达五种 客户为例,通过使用五种 工具,需用把生产速度提高近两倍,验证成本下降了150%

lHierarchicl test(分层测试):不不都能否帮助客户进一步提高生产力,降低成本。以Graphcor五种 客户为例,通过使用五种 工具,DFT生产率提高了4倍,测试调通的速度大幅提高,基于实际的数据来去证明它的设计时间周期缩短到了二天 。

lOPC技术:用于半导体生产制造,在7nm基础上需用1500个CPU运行一天不都能否生产出1个 多Mask,但机会使用机器学习算法,就不不都能否将运行时间下降3-4倍。

lLFD(光刻友好)技术:大幅降低良率的限制因素,降低10倍生产的运行时间。不仅能识别出生产过程中产品的匮乏,还能预测匮乏。

lDeposition(淀积)工具:外理产品或部件失效的问題,提高生产的质量和速度。

除此之外,Mentor针对汽车领域还提供表征技术平台,对整个可靠性和安全性进行完整版分析,结合AI不不都能否把表征的运行时间降低1150倍之多。PAVE 3150自动驾驶仿真仪还不不都能否在虚拟器下不断模拟真实的请况,进一步大幅降低验证时间。关于未来的智能芯片究竟是专用型还是灵活型,业界有不同的声音。但Joseph告诉记者,EDA是有五种中性的工具。未来Mentor机会提供1个 多大的环境,让客户不不都能否使用相应的工具在特定的环境当中去建模,去开发我们 我们 儿的软件。这是Mentor作为一家EDA公司提供的最重要的价值。

明导 (Mentor Graphics) 简称:Mentor, 是电子设计自动化(EDA)技术的领导产商,它提供完整版的软件和硬件设计外理方案,是全球三大EDA大佬之一。Mentor 除EDA工具外,还具备非常多助力汽车电子厂商的产品,包括嵌入式软件等。Mentor 的策略是在主业即EDA工具方面持续加强自主研发,每年150%的销售收入作为科研经费投入。在EDA工具中,硬件仿真器以24%的速度保持超高速度成长。

文章来源:集微网

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