AI与机器学习协助芯片设计，成为半导体克服摩尔定律关键之一
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如何突破摩尔定律对半导体设计限制，这一直是许多公司面临挑战。Synopsys公司表示，
随着他们开发出的先进AI设计自动化工具，未来全球新型芯片与处理器的开发及创新活动
将得以继续。
如今，芯片制造商面临的挑战绝不止是向芯片当中放进更多电晶体，同时还需要应对快速
提升的系统复杂性。因此，进入后摩尔时代，如果采用AI与机器学习的方式改变芯片设计
，才有机会推动半导体产业继续前进。
半导体产业期望，从云端到边缘的AI运算可以再提升1000倍以上。如果产业界采用传统方
式将面临研发时间过长，且成本过高的问题，如果能够引进AI工具，就能以更快且成本更
低的方式建构更强大的芯片，这绝对是改变游戏规则的重大突破。
Synopsys公司就展示了一项案例，一位工程师在透过AI工具的协助下，短短几周就解决了
以往整个设计团队需要几个月才能解决的问题。
其实，辉达和英特尔等半导体巨头已经开始使用AI来协助芯片设计一段时间了，所以
Synopsys这一战略并非是创新的。但是对于其他IC设计公司，尤其是新创公司来说，
Synopsys的DSO.ai（Design Space Optimization AI）工具将能够缩短与这些大厂的差距
，也给市场带来新的竞争，这绝对有助于芯片设计的发展。
从人才培育的观点来看，全球半导体工程师的数量要在短时间内快速增加是不可能的任务
。毕竟，这类人才培养周期非常长、且成为设计人才的比例极低。因此，使用AI工具弥合
人才不足的问题，是目前半导体发展可以选择的一条道路。
截至目前为止，AI已经不再是炒作的话题。其已经从手机应用中的美颜滤镜到个性化推荐
引擎、从自动驾驶汽车到大数据分析，都随处可见。现在绝对是从最原始的IC设计开始采
用AI技术的时刻。未来几年人们将可以看到透过AI协助设计的芯片，给手机、穿戴式装置
甚至其他新兴领域带来更多创新与性能提升。
总之，摩尔定律的半导体时代，的确让处理器达到令人难以置信的规模，但是随着芯片复
杂性提升，最终采用AI协助IC设计将成为趋势。这一改变将让市场进入全面提升智慧化的
时代，也能换取更多经济价值。如果半导体能够在短时间，透过AI克服系统复杂度，这将
给科技进步再一次带来成长新动力。