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新思DSO.ai助客户完成百次流片引领AI芯片设计规模化

AI热点日报
AI热点日报时间:2026-07-08
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新思科技DSO ai是一款基于强化学习的自主AI芯片设计工具,已助力全球半导体客户完成100次流片。该方案可自动优化性能、功耗和面积,设计效率提升3倍以上,功耗最多降低25%,裸晶芯片尺寸显著缩减,支持本地、云端及混合部署。

本教程将为您系统介绍新思科技DSO.ai——这款屡获殊荣的自主人工智能(AI)芯片设计解决方案。通过解析其核心能力、实际案例与关键成效,帮助您理解它如何助力半导体客户实现100次流片的里程碑,以及如何显著提升设计效率、性能和云端扩展性。

一、新思科技DSO.ai是什么?

新思科技DSO.ai(Design Space Optimization AI)是一款基于强化学习的自主AI设计工具。它能够在芯片设计过程中,自动探索巨大的求解空间,优化性能、功耗、面积(PPA),从而替代传统耗费数月的劳动密集型人工探索流程。

  • 核心目标:帮助芯片设计团队更快找到理想的PPA解决方案。
  • 工作方式:利用AI自主执行大量次要决策,在本地或云端大规模扩展设计选项的探索。
  • 主要优势:设计效率提升3倍以上,总功耗最多降低25%,裸晶芯片尺寸显著缩减,同时减少总体计算资源消耗。

小提示:如果您是芯片设计工程师,DSO.ai可以帮您从繁琐的手动调优中解放出来,让团队集中精力开发差异化功能。

二、DSO.ai的实际成果:100次流片里程碑

2023年2月,新思科技宣布其自主AI设计解决方案DSO.ai已助力全球半导体客户完成100次流片。这些流片覆盖一系列前沿应用和不同先进工艺节点,标志着AI在芯片设计中的规模化应用实现新突破。

新思科技DSO.ai助力客户完成100次流片,引领AI在芯片设计中的规模化应用

典型案例一:意法半导体(ST)

  • 使用场景:在微软Azure上使用DSO.ai云端版本,结合新思科技Fusion Compiler™与IC Compiler™ II物理实现工具。
  • 显著成效:将实现PPA目标的效率提升3倍以上,快速部署Arm内核并超越原定PPA目标。
  • 客户评价:意法半导体片上系统硬件设计总监Philippe d’Audigier表示:“我们非常期待加快与新思科技和微软的合作,为包括工业MPU在内的诸多关键项目探索更多行业领先的芯片设计机会。”

典型案例二:SK海力士

  • 使用场景:先进工艺节点的存储产品设计。
  • 显著成效
    • 单元面积减小15%
    • 裸晶芯片尺寸缩减高达5%
    • 大幅提升设计效率,使开发者能专注于新产品差异化功能。
  • 客户评价:SK海力士片上系统负责人Junhyun Chun表示:“DSO.ai极大提高了我们团队的设计效率,给我们带来了惊人的成效。”

常见问题1:DSO.ai只能在云端使用吗?

答案:不是。DSO.ai同时支持本地云端以及混合部署方式。意法半导体使用了云端版本,而SK海力士则可以在本地部署。用户可根据自身IT架构和数据安全需求灵活选择。

三、DSO.ai如何将人工智能融入设计流程?

传统的设计空间探索高度依赖人工经验,通常需要数月反复试验。DSO.ai通过以下方式碘伏这一流程:

  • 大规模扩展探索:利用强化学习算法,自动评估数百万种设计配置。
  • 自主执行次要决策:AI承担重复性、低层次的调优工作,工程师只需关注关键决策和创新。
  • 持续学习与进步:每次设计任务的结果都会被DSO.ai学习,后续项目可以更快、更准地找到最优解。

新思科技EDA事业部总经理Shankar Krishnamoorthy表示:“人工智能自主探索更广泛设计空间的能力,加速了客户对更佳PPA目标和更高设计效率的不懈追求。”

小提示:如果您所在团队正在评估DSO.ai,建议先从一个小型模块或已有设计进行试用,对比传统方法与AI优化之间的PPA差异,直观感受效率提升。

四、DSO.ai带来的关键收益汇总

根据多家客户的实践数据,DSO.ai的典型收益包括:

  • 设计效率提升3倍以上
  • 总功耗最多降低25%
  • 裸晶芯片尺寸缩减(如SK海力士实现5%缩减)
  • 总体计算资源量下降
  • 减少人工工作量数月

五、云端部署带来的新机遇

微软Azure硬件与基础设施工程副总裁Jean Boufarhat指出:“在Azure上使用由AI驱动的芯片设计,客户能够利用云端的可扩展性来提高设计效率,并自动优化高性能计算等芯片设计中巨大的求解空间。” 云端的DSO.ai特别适合需要弹性计算资源的大型项目,例如意法半导体在Azure上运行DSO.ai,快速完成了复杂的Arm内核部署。

常见问题2:DSO.ai是否需要额外的硬件或软件环境?

答案:DSO.ai作为新思科技EDA套件的一部分,通常与Fusion Compiler、IC Compiler II等工具配合使用。运行环境支持本地服务器或云平台(如Azure),硬件要求建议配备足够CPU/GPU和内存以满足强化学习训练需求。具体配置可咨询新思科技技术支持团队。

通过以上内容,您可以看到DSO.ai如何将人工智能与芯片设计深度融合,帮助意法半导体、SK海力士等行业领导者取得实际突破。未来,随着更多客户采用DSO.ai进行本地与云端设计,AI驱动的芯片设计将引领全球开发者迈入一个全新的设计时代。

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