电子设计自动化(electronic design automation,EDA)是指利用计算机算法和软件辅助集成电路设计的方法,是现代超大规模芯片设计、验证与制造的必要手段。
人工智能电子设计自动化,又称人工智能辅助 EDA,指利用人工智能技术辅助 EDA 算法流程进行建模、优化、验证等。它能够有效提升优化效果,加速设计流程迭代,进而提升芯片设计的质量。
根据 EDA 算法所处流程环节的不同,人工智能辅助 EDA 的研究大体可以分为六类:系统级解空间探索、综合、物理设计、制造、验证测试和运行时管理。这六大方向的研究近年来增长迅猛,自 2016 年以来,在主流 EDA 会议和期刊发表的相关论文数量增长约 2 倍,特别是在系统级解空间探索、综合、物理设计、制造等方向,吸引了包括来自中国、美国、欧洲、日本、韩国等国家和地区工业界与学术界团队展开探索性研究。
EDA 三巨头中的新思科技(Synopsys)公司和楷登电子(Cadence)公司近两年分别发布商用解空间探索工具 DSO.ai 和 Cerebrus。随着制造工艺演进和芯片设计复杂度提高,人工智能技术在 EDA 领域有广泛的应用前景。 该前沿核心专利公开情况见表2.1.1,核心专利2016—2021逐年公开情况见表 2.1.2。
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原文标题:北大林亦波:人工智能电子设计自动化(EDA)技术 | 2022开发前沿
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