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为什么海思和寒武纪想更快设计出AI芯片都“盯着”Cadence?【在线】

,还包括我们的研发也必要接入寒武纪。”除了性能,功耗也是移动末端AI芯片十分注目的问题。那么功耗问题能否通过EDA工具来解决问题?陈会馨回应,在芯片设计的时候工艺以及芯片的架构的自由选择就在相当大程度上要求了芯片的功耗,EDA工具的起到是协助芯片设计人员降低功耗。

为什么海思和寒武纪想更快设计出AI芯片都“盯着”Cadence?

在终端上,我指出除了像车载一类的应用于对数据的实时性拒绝会那么低,所以对算力也没尤其低的拒绝。并且,数据在终端上再行处置再行传输到边缘末端或者云端也需要构建在线更佳的保密性,因此终端的AI芯片如何做到的更加低廉、功耗很低很最重要。如何才能更加慢更佳地设计出有AI芯片?无论是海思还是寒武纪,他们都在芯片领域有很深的累积,但对于许多没那么很深累积又想要更慢设计出有AI芯片的公司,EDA工具就将充分发挥更加最重要的起到。陈会馨回应对于新的客户或者从其他行业切线来的芯片客户,必须获取从IP到工具的全面的解决方案。陈立武回应Cadence正在转型成系统设计公司,我们有独特的系统设计构建(System Design Enablement,SDE)战略。Cadence将不仅做到EDA平台,我们想要做到的是SDE平台,其中除了IP和安全性等芯片涉及的产品,PCB和系统集成等方面也必须我们重点考虑到。明确提出这个战略很最重要的原因是我们现在40%以上的客户是系统公司和服务型供应商,这些汽车、云服务商或一些系统公司都开始渐渐做到芯片,我们看见系统公司的市场需求。当然,目前的AI芯片主要基于CPU、GPU、FPGA和ASIC,也有类脑芯片,但无论是哪种类型的芯片检验都十分关键,因此Cadence在检验方面强化了对FPGA的反对。

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不过除了硬件,陈立武指出AI芯片的顺利软件也十分关键。Cadence亚太区IP销售总监陈会馨也回应,AI芯片想有差异或者说强化竞争力,可以和有潜力和技术很有特点的软件公司展开战略合作。比如有做到智能语音算法的公司算法很好,但求助于去找将近性能和功耗都合适的硬件平台,此时如果双方能合作构建更佳地韧融合就将充分发挥更大的价值。以Cadence的Tensilica DSP为事例,我们与国内几十家软件厂商都有合作,通过合作更佳地充分发挥DSP的功耗效率优势,让DSP在语音和视觉应用于方面更好的经常出现在移动终端和物联网设备当中。软件之外,大大演变的算法也是人工智能发展的关键,那Cadence否不会发售专门针对神经网络算法的EDA工具?陈会馨回应,我们继续没新的工具发售,但不会在工具当中重新加入一些新功能来反对现在AI芯片的趋势。荐个例子,AI芯片里面必须大量的运算器,这在后端构建时成本就是一个相当大的挑战,但我们不会通过新的功能解决问题这个问题。对于不断更新的算法,AI芯片即便是ASIC在设计的时候不会维持一定的灵活性,这时候Tensilica DSP也可以发挥作用,反对新的函数或者算法。还有一个值得一提新的趋势,那就是将EDA工具放在如亚马逊、谷歌的云上。石丰瑜回应将EDA工具放在云上有三个方面的原因,第一是性能,云上的算力无穷无尽,有所不同的市场需求都需要获得符合;第二是对初创企业友好关系,许多初创企业没充足的资金和技术人员搭起一个服务器架构承托简单的EDA市场需求,这时候用云做到更慢;第三是市场需求,并不是所有客户都必须大算力,也不必须卖那么多软件,只有在类似情况下忽然必须10倍的许可,因此根据有所不同的市场需求和有所不同的商业模式,在云上都能符合有所不同的市场需求。不过,EDA工具上云面对诸多挑战,不仅必须上下游厂商如Arm、台积电的反对,与云服务厂商等的多方合作也十分关键。Cadence副总裁中国及东南亚区总经理徐昀回应:“虽然我们早已有将EDA工具放在云上的能力并且在国外也早已构建,但这项服务还没在国内应用于,与Cadence的其他服务一样,我们的产品和服务主要不会考虑到客户的市场需求,对于国内公司的市场需求,我们维持着紧密的注目,另外还要考虑到国内知识产权维护问题。无论如何,我们都期望在整个设计的的过程中吧时间缩到最较短。”Cadence副总裁中国及东南亚区总经理徐昀、Cadence公司首席执行官、华登国际创始人陈立武、Cadence全球副总裁石丰瑜拒绝接受媒体专访(公众号:)小结无论是传统的芯片厂商还是新的入局的科技巨头还是众多的初创公司,在研发AI芯片的时候一定绕行不开像Cadence这样的EDA/IP公司,他们所获取的建模、检验工具以及IP也在相当大程度上要求着AI芯片的流片高低。传统芯片公司虽然累积很深,但是在软件方面无论是累积还是人才方面都面对挑战。

为什么海思和寒武纪想更快设计出AI芯片都“盯着”Cadence?

新的入局的公司则必须原始的解决方案,仅次于程度减少设计可玩性以及加快芯片的量产。这也是还包括海思和寒武纪在内的AI芯片公司设计AI芯片都必须“盯着”Cadence的原因。从EDA/IP厂商的角度,无论是整套的原始的解决方案、追加针对神经网络的功能、将EDA工具放在云端,目的都与CDNLive一样,期望通过与客户更好地交流,更佳地符合芯片设计厂商的市场需求联合推展AI芯片更加慢上市,让AI从较早期的阶段南北成熟期,让AI技术的应用于仍然局限于自动驾驶和安防,通过AI技术与医疗、机器人等的融合,让AI更佳地服务我们的生活。涉及文章:华为Mate20将配备的麒麟980,要亮相7nm、A77架构、自研GPU及基带?寒武纪发售首款云端AI芯片 能否对标英伟达?原创文章,予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。