在昨天舉行的“2021新思科技開發者大會”上，燧原科技受邀分別在“人工智能”和“高性能計算”的技術分論壇上發表了三場演講，分享了研發案例和經驗。

基于HAPS的超大規模AI原型系統實現

隨著人工智能芯片面積不斷增大，芯片總線設計愈加復雜，對原型驗證平臺提出了更多的難題與挑戰。新思科技HAPS100設備相比上一代HAPS80，FPGA LUT資源提高了60%，物理接口數目提高了50%，集成了更多的memory和DSP資源。

基于HAPS100設備將可以集成更多的計算單元，不用分割大面積的IP，降低FPGA之間的走線延遲，提高整個AI系統的工作頻率，從而構建一個完整高效的AI神經網絡系統。這樣對于燧原科技從系統級充分驗證芯片的完整功能而言十分有利，可以發現設計中可能隱藏的缺陷，降低產品流片風險，加速完成驗證以滿足芯片流片的要求。

構建高效安全的AI芯片軟件

燧原科技在三年半完成了邃思1.0的落地和量產、第二代訓練芯片邃思2.0的發布，充分證明了燧原在芯片設計及量產的實力，但硬科技的落地同樣也離不開軟件的參與和保駕護航。

無論從最初設計階段的架構軟件評估，芯片驗證階段的DV測試用例與Diagnostics程序開發，芯片流片回來后的量產測試及系統驗證工具，到最終業務落地的軟件全棧，都需要軟件支持。因此，軟件的質量是人工智能加速卡落地的主要挑戰之一。高效、高質量的自研工具軟件是落地過程中的有利保證，高效安全的AI業務軟件也是實現客戶價值重要保障。

燧原科技在軟件開發過程中，利用各種開源工具、商業工具及其組合，充分發揮每個工具能力，輔以高效敏捷的流水線，實現對軟件質量的檢查與持續集成，從設計伊始就確保軟件開發質量。

使用ZeBu Empower加速流片前的功耗分析

隨著人工智能應用場景和工作負載的復雜性不斷增加，燧原科技的第二代訓練芯片“邃思2.0”需要在提供高吞吐能力的同時，將系統功耗優化到最低。通過與新思科技的合作，燧原在芯片設計的早期階段，就可以將復雜軟件工作負載運行在Zebu Empower仿真系統中，從而能夠在全局視角下驗證和優化芯片功耗架構。Zebu Empower出色的性能使得燧原科技的設計團隊完成了功耗分析和優化的快速迭代，降低產品功耗風險，最終實現了產品既定的功耗目標。

王永棟還同時獲得了本次開發者大會的“優秀論文獎”。

原文標題：燧原科技與新思開發者分享AI芯片研發經驗

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