推动人工智能 (AI) SoC 提出新的技术要求

近期在深度学习算法和神经网络处理领域的创新正在推动人工智能 (AI) SoC 提出新的技术要求。所有市场的 SoC 都在引入深度学习功能，包括移动、IoT、数据中心、汽车和数字家居。Synopsys 经过硅验证的 DesignWare IP 产品组合能够满足各个市场种类繁多的处理、存储和连接要求。

专用处理

处理器将用于管理机器和深度学习任务中大量不断变化的计算要求。

嵌入式视觉处理器支持异构计算和高性能卷积神经网络 (CNN)

高效的 ARC 处理器具备标量和矢量功能以及可定制的 APEX 加速器；紧密结合的存储器缓解了瓶颈问题； ARC 子系统激活了关键的 AI 功能

ASIP Designer 支持具有并行性和专用数据路径元件的自定义处理

存储器性能

IP 解决方案支持具有不同存储器限制（包括带宽、容量、缓存一致性）的高效架构。

DDR IP满足功能需求

HBM2 IP解决带宽瓶颈问题

CCIX可以为具有虚拟化存储功能的异构计算实现缓存一致性并减少延时

Foundation IP 提供各种各样的嵌入式存储器、逻辑库、TCAM 和多端口存储器，并配备高密度、低漏电和高性能选项

实时数据连接

Synopsys 为 AI 应用提供了可靠的 CMOS 图像传感器、麦克风和运动传感器连接（包括视觉、自然语言理解和情境感知）。

先进的 FinFET 技术中的 IP 可降低功耗

品种丰富的硅验证 IP 产品组合支持最常用的接口，如 MIPI、USB /显示器端口、HDMI、PCI Express、CCIX、以太网等等。