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电子设计自动化(EDA)工具是芯片设计的核心环节,而AI技术的引入正在加速这些工具的智能化进程。目前,包括Cadence在内的企业正在将AI技术与EDA工具结合,以提高设计的准确性和效率。AI驱动的EDA工具不仅能够优化设计流程,还能显著降低设计成本和时间,从而为企业提供了更多进入市场的可能性。
在2025中国IC领袖峰会上,Cadence亚太区资深技术负责人张永专以“AI赋能,半导体与系统设计的革新之旅”为主题,分享了Cadence通过AI平台建构从前端、中端、后端甚至3D IC系统设计的全流程,同时加入大语言模型,来推动芯片设计向更高效、更智能的方向发展的最新技术布局与探索。
当前,在AI技术的驱动下,芯片设计正在不断突破摩尔定律,设计效率大幅提升,将为行业带来更多的创新可能。作为一家全球领先的自动设计软件企业,Cadence早在数年前就开始做转型探索,通过自身加速器工具,不断优化设计流程,利用AI技术赋能业界芯片设计,让以往2年、18个月的IC设计周期,大幅缩短至1年。
AI技术在半导体设计上已展现出很好的发展机会。张永专表示,“一些芯片设计有很多可以进一步优化的地方,比如布局布线难度非常高,具有非常高精密要求,需要一个强大的、有经验的引擎。而Cadence基于过去40年来的技术积累,已经拥有诸多引擎。”他介绍,Cadence通过AI深度学习的方式进一步优化,以及运用大语言模型,可以让我们通过自然语言的方式,让AI工具自动生成我们想要的东西。这其实就是代理式AI赋能EDA工具的新成果。
01、AI 处理器架构设计与实现 第一天:深度学习模型架构篇 a)神经网络的结构 b)GCN c)网络的基本块 d)网络的算子 e)网络参数量与运算量 f)加速器编程模型 g)硬件加速器架构分类 h)Transformer 大模型基础知识 i)手把手实现transformer 模型推理 Transformer 模型算法分析与硬件实现思路
第二天:常见的AI芯片架构简述篇 a) GPU架构概述 b) TPU架构概述 c) Qualcomm Hexagon DSP 架构概述 d) 华为昇腾AI芯片架构概述 e) 特斯拉dajo AI芯片架构概述 f) LPU架构概述
第三天:标量计算引擎设计与实现篇 a) 前端设计 b) 执行单元设计 c) 访存单元设计
第四天:向量计算引擎设计与实现篇 a) 向量指令发射单元设计 b) IEEE754 FP16 BF16浮点计算单元设计 c) 跨通道/切片处理单元设计 d) 超越函数类计算单元设计
第五天:通用矩阵计算单元设计与实现篇 a) 脉动阵列架构 b) 脉动阵列数据流设计 c) 脉动阵列PE结构设计 d) 脉动阵列指令集设计
第六天:通信子系统设计与实现篇 a)NOC片上路由通信模块设计与实现 b)AXI lite 总线协议RTL实现 c)AXI full 总线协议RTL实现 d)DMA 协议RTL实现
第七天:存储体系结构设计与实现篇 a) AI处理器中存储器设计 b) 存储器中的bank划分方式 c) Gather/Scatter 引擎设计 d) HBM 设计与实现
第八天:基于RISCV控制子系统设计与实现 a)RISCV 基本指令集设计 b)面向AI引擎扩展指令集设计 c)RISCV 微内核架构设计
第九天: a)以Google TPU为例
AI 处理器架构设计与实现 通过本课程学习掌握AI芯片设计的基本原理,深度学习算法基本原理,熟悉常见的AI芯片架构以及评估方法。
课时 01 AI 处理器架构设计与实现
2025.12.03全天授课(9点-11点半-下午1点半-5点) 2025.12.04全天授课(9点-11点半-下午1点半-5点) 2025.12.06晚上授课(晚19:00—晚22:00) 2025.12.07晚上授课(晚19:00—晚22:00) 2025.12.08晚上授课(晚19:00—晚22:00) 2025.12.09晚上授课(晚19:00—晚22:00) 2025.12.10全天授课(9点-11点半-下午1点半-5点) 2025.12.11全天授课(9点-11点半-下午1点半-5点) 2025.12.13晚上授课(晚19:00—晚22:00) 2025.12.14晚上授课(晚19:00—晚22:00) 2025.12.15晚上授课(晚19:00—晚22:00) 2025.12.16晚上授课(晚19:00—晚22:00) 2025.12.17全天授课(9点-11点半-下午1点半-5点)
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