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synopsys 在 Iaura_ku Instagram 的精選貼文
2020-05-09 01:45:44
3/19-21在台北國際會議中心 9-16:00 #synopsys 👈🏻攤位 #台灣資安大會...
synopsys 在 Belle? Instagram 的最佳解答
2020-05-03 15:52:19
2019/03/15 參觀了google吃到好吃午餐 去了賈伯斯發明蘋果的車庫 再跑去看看蘋果公司長怎樣 結束後又開去Facebook&IG 每間公司都像一個校園一樣 如果要深度探訪需花上半天 佔地超大需要開車才能走完 高度幾乎都只有兩層樓而已 住在舊金山的這幾天 覺得很有趣的事是 開車經過了...
synopsys 在 汪詩詩 Cissy Wang Instagram 的精選貼文
2020-05-01 22:53:36
So cool!! #Repost @donnieyendaily ・・・ You can now pre-order the backstory novel of @donnieyenofficial's Chirrut! Here's the synopsys: --- On the deser...
synopsys 在 國立陽明交通大學電子工程學系及電子研究所 Facebook 的精選貼文
2021 Synopsys 10/7 美商新思科技職涯大解密
想加入全世界排名第一的EDA公司嗎? 想加入外商嗎?
想瞭解並加入Synopsys,歡迎各位同學報名參加新思科技職涯大解密線上說明會!
日期: 2021/10/7(四)
時間: 12:00~13:15
名額: 限額300位
*報名成功者,會於說明會前3天發送成功報名通知與線上會議連結(未報名成功者將不另行通知)
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這次,我們請到優秀的學姊們透過這次的線上說明會,和大家分享在外商工作的各種秘辛,解答大家心中的疑惑!
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synopsys 在 國立陽明交通大學電子工程學系及電子研究所 Facebook 的精選貼文
Synopsys新思科技-2022研發替代役/預聘計畫申請開跑!(for 2022年度應屆畢業碩士、博士生)
2022年度Synopsys研發替代役/預聘計畫正式開跑啦~這次預先招募Memory Design Engineer 及Software RD Engineer人才!
如果您想當一位Design Engineer,研究背景為類比電路設計,熟悉HSPICE/XA/FineSim等模擬工具,Synopsys提供許多不同IP 電路設計研發的相關工作機會。
如果您想當一位Software Engineer,熟悉C/C++&資料結構&演算法,沒有EDA相關背景也可以! Synopsys備有完善的知識庫及教育訓練。
如果您想搶先體驗外商環境,體驗跨國合作的工作模式,趁機精進自己的專業技能,加入Synopsys, 讓你三個願望一次滿足!
Synopsys為全球軟體前15大外商,總部位於美國矽谷,並於美洲、歐洲、亞洲不同國家皆設有軟體研發中心。
除了長期以來是全球排名第一的IC電子設計自動化(EDA)創新公司,同時提供矽智慧財產(IP)和設計諮詢服務,也是提供「矽晶到軟體(Silicon to Software™)」解決方案的領導品牌。
於台灣目前有1000名以上的員工,超過700位的研發人才,是在台灣的跨國軟體企業中,擁有最大規模研發團隊的公司之一,目前持續為台灣培養半導體設計軟體人才,加速國內廠商產品開發與問市的時程,強化台灣在半導體國際市場的競爭力。
歡迎將英文履歷(含學、碩士成績單)投遞至twcampus@synopsys.com,加入Synopsys研發替代役/預聘計畫,讓我們一起探索未來!
有任何問題歡迎來信詢問,謝謝。
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摩爾定律的瓶頸,未來會靠「AI 設計晶片」突破
TO 精選觀點2021-08-26
【為什麼我們要挑選這篇文章】晶片尺寸逐漸逼近物理極限,市場皆在討論,摩爾定律是否走到極限。然而隨著 AI 晶片設計技術的發展,摩爾定律會交由 AI 來延續。但未來晶片設計工程師會失業嗎?還是工程師會與 AI 協作,推動晶片設計邁進人工智慧時代?(責任編輯:郭家宏)
AI 設計的晶片,性能十年內將提高 1,000 倍。
作為 Synopsys 執行長、晶片設計自動化的先驅之一,Aart de Geus 在 Hot Chips 在線晶片大會上表示,現在人工智慧設計的晶片,性能可能會在未來十年內提高 1,000 倍。
自 80 年代以來,自動化一直都是晶片設計的一部分。但現在,每兩年晶片性能翻一倍的「摩爾定律」似乎已經達到了瓶頸。要突破這個瓶頸,最好的辦法或許就是你我都熟知的:人工智慧。
一篇刊登在 Nature 上的文章指出,經過訓練的機器學習系統,在晶片設計上的表現超過人類。
不少晶片架構師都擔心自己的飯碗未來會被 AI 搶走。不過 De Geus 卻認為,晶片架構師不僅不會下崗,還會轉移到產業鏈的上遊,比現在負責更多任務。
Synopsys 從去年開始就使用 AI 來設計客戶的晶片,與人工設計的晶片相比有了相當大的改進。目前,三星也正在使用 Synopsys 的工具 DSO.ai 來設計 Exynos 晶片。而它的競爭對手 Cadence Design Systems 也在今年推出了自己的人工智慧晶片設計專案。
用 AI 設計晶片,有望打破摩爾定律的瓶頸
De Geus 在 1986 年創立了 Synopsys,一家電子設計自動化(EDA)軟體公司。憑借多年尖端半導體設計經驗,Synopsys 利用這個寶貴的資產制作了第一代 AI 晶片軟體 DSO.ai。
要超越摩爾定律,就要利用 AI 來解決複雜性、功耗和擴展要求,最終實現 1,000 倍性能的目標。
「機器學習出現在我們使用的每一種工具中,這個設計空間優化(DSO)的新工具的不同之處在於,它不適用於單個設計步驟,而是適用於整個設計流程。」
這就是 Synopsys 採用的自主晶片設計方法,從綜合方法進行晶片設計,而不僅僅是晶片布局。
晶片設計的一個早期步驟是 floor planning,其確定了晶片的尺寸、標準單元的排列形式、IO 單元及宏單元的位置、電源地網絡的分布等。
由於宏單元潛在配置數量巨大(約為 10^2500),規劃就會變得非常複雜,而且隨著邏輯電路設計的發展,還需要進行多次疊代。如果每次疊代都由人類工程師手動生成,就要耗時數天或數週。
但如果用 AI 設計晶片,它就能夠利用強化學習,優化晶片的功率、性能和面積大小。還能解決針對特定應用程式以及系統的所有維度的快速定制晶片:硬體(物理)、軟體(功能)、可製造性和架構(形式)。
隨著 AI 接管更多任務,以往負責設計少量電晶體的工程師,現在可能負責設計更大晶片中的 10 億個電晶體。
這樣就能夠在更短的時間內設計出更快的晶片,改變晶片的架構,將晶片性能提高 10 倍、100 倍甚至是 1,000 倍。
Google、NVIDIA 正在用 AI 設計晶片
與使用最先進設計工具的世界一流設計團隊相比,DSO.ai 能夠將功耗降低 25%,性能是當下最好的 AI 晶片設計工具的 5 倍。
而在未來的 AI 晶片設計時代,晶片能夠根據各個垂直行業進行設計。
面對特定專案的差異化需求,DSO.ai 可以用來優化輸入參數以及晶片設計工作流程的選擇。
工程師可以使用 DSO.ai 進行更多設計流程中的參數輸入,例如微調庫單元以提供最佳頻率或最低功率,採用現有平面圖並盡量縮小晶片尺寸,確定多高的工作電壓會實現功耗與性能的最佳權衡等。
全球「缺晶片」,雖然說不少產業都受到影響,但人們也深刻認識到了晶片的重要性。晶片雖小,但卻是一個重要的基礎設施。
除了 Synopsys,Google、NVIDIA 也開始嘗試使用人工智慧技術設計晶片。Google 的 TPU(張量處理單元)晶片即將發布新版本,優化了人工智慧計算。目前 NVIDIA 也專注於使用 AI 技術生產更好的 GPU 和雲端運算 TPU 平台,以增強自身競爭力。
晶片設計的工程師不會失業。而人工及 AI 相結合的設計思路將會推動晶片設計邁進人工智慧時代。
附圖:人類設計的晶片平面圖(a)與機器學習系統生成的平面圖(b)
摩爾定律逐漸扁平,晶片設計重任落到了 AI 肩上。
在晶片設計的新時代,自動化大不相同。
晶片定制會更普遍
資料來源:https://buzzorange.com/techorange/2021/08/26/ai-sustain-moore-law/