人工智能与芯片技术正形成深刻的双向驱动关系,其影响主要体现在“用AI设计芯片(AI for Chip)”和“为AI设计芯片(Chip for AI)”这2个核心维度。前者利用AI技术赋能芯片设计流程,通过机器学习算法,AI能高效完成处理器微架构参数的智能...人工智能与芯片技术正形成深刻的双向驱动关系,其影响主要体现在“用AI设计芯片(AI for Chip)”和“为AI设计芯片(Chip for AI)”这2个核心维度。前者利用AI技术赋能芯片设计流程,通过机器学习算法,AI能高效完成处理器微架构参数的智能探索、物理设计的自动化布局布线(PPA优化)以及软硬件协同调优,极大提升了复杂芯片的设计效率与质量。后者指为加速AI计算而专门设计芯片架构,如今英伟达凭借GPU+CUDA生态成为市场主导,而基于开放指令集RISC-V扩展AI指令(如向量、张量扩展)有望成为打破垄断的新趋势。展望未来,AI技术与芯片产业将构成了一个强大的创新循环:先进的AI工具设计出更强大的专用芯片,而这些芯片又为下一代AI技术的发展提供了至关重要的算力基石。展开更多
文摘人工智能与芯片技术正形成深刻的双向驱动关系,其影响主要体现在“用AI设计芯片(AI for Chip)”和“为AI设计芯片(Chip for AI)”这2个核心维度。前者利用AI技术赋能芯片设计流程,通过机器学习算法,AI能高效完成处理器微架构参数的智能探索、物理设计的自动化布局布线(PPA优化)以及软硬件协同调优,极大提升了复杂芯片的设计效率与质量。后者指为加速AI计算而专门设计芯片架构,如今英伟达凭借GPU+CUDA生态成为市场主导,而基于开放指令集RISC-V扩展AI指令(如向量、张量扩展)有望成为打破垄断的新趋势。展望未来,AI技术与芯片产业将构成了一个强大的创新循环:先进的AI工具设计出更强大的专用芯片,而这些芯片又为下一代AI技术的发展提供了至关重要的算力基石。
