• 新思科技攜手芯片設計生態系統，通過DSO.ai率先實現100次流片，覆蓋一系列前沿應用和不同先進工藝節點
• 意法半導體首次使用云端人工智能設計實現流片，通過DSO.ai以3倍的設計效率達成更高的性能、功耗、面積（PPA）目標
• SK海力士成功將其先進工藝裸晶芯片尺寸縮減高達5%
• 新思科技DSO.ai能夠通過強化學習，在巨大的求解空間中優化PPA，可節省數月的人工工作量

新思科技（Synopsys）近日宣布，屢獲殊榮的自主人工智能設計解決方案新思科技DSO.ai已助力諸多半導體客戶成功實現100次流片，這也標志著AI在芯片設計中的規模化應用實現新突破。近期，意法半導體（STMicroelectronics）和SK海力士（SK hynix）等客戶都顯著提升了設計效率和PPA，并正在采用可自主學習的芯片設計工具在本地和云端規劃新設計路線。

借助新思科技DSO.ai（Design Space Optimization AI），這些公司能夠在關鍵階段加快先進工藝節點的設計速度。自新思科技DSO.ai推出以來，客戶采用該產品取得了諸多顯著成效：設計效率提高3倍以上，總功耗最多降低25%，裸晶芯片尺寸大幅縮減，總體計算資源量也有所下降。

意法半導體（ST）是一家服務電子應用領域客戶的全球半導體領導者。目前，該公司已使用了新思科技DSO.ai云端版本，更好地助力其高度復雜的設計階段。此外，意法半導體在流片階段也采用了新思科技Fusion Compiler與IC Compiler II物理實現工具。

在微軟Azure上使用新思科技的DSO.ai設計系統，助力我們將實現PPA目標的效率提升了3倍以上，因此我們能夠快速部署Arm內核，并超越原定的PPA目標。我們非常期待加快與新思科技和微軟的合作，為包括工業MPU在內的諸多關鍵項目，探索出更多行業領先的芯片設計機會。

Philippe d’Audigier

片上系統硬件設計總監

意法半導體

?提升芯片性能和設計效率

傳統的設計空間探索是一項高度勞動密集型的工作，通常需要經過數月的反復探索和實驗。利用人工智能技術，新思科技DSO.ai大規模擴展了對芯片設計流程中各種選項的探索，并能夠自主執行大量次要決策，從而尋求理想的PPA解決方案。

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以業內領先的產量提供高性能、穩健的存儲產品需要密集的優化工作，這在傳統意義上屬于高度勞動密集型工作。新思科技DSO.ai極大提高了我們團隊的設計效率，讓我們的開發者有更多時間為新一代產品創造差異化功能。DSO.ai給我們帶來了驚人的成效，在最近的設計項目中，DSO.ai將單元面積減小了15%，并把裸晶芯片尺寸縮減了5%。

Junhyun Chun

片上系統（SoC）負責人

SK海力士

人工智能自主探索更廣泛設計空間的能力，加速我們客戶對更佳PPA目標和更高設計效率的不懈追求。我們的客戶采用DSO.ai率先成功實現了100次流片，并取得了卓越的設計結果。無論在云端、本地還是二者混合進行芯片設計，客戶都通過設計優化實現了更好的設計結果和更快的的上市時間。云端的解決方案尤其令人期待，在數據中心大規模部署新思科技的人工智能技術后，將引領全球開發者邁入一個全新的設計時代。

Shankar Krishnamoorthy

電子設計自動化（EDA）事業部總經理

新思科技

微軟致力于推廣先進的芯片設計，在Azure上搭載新思科技DSO.ai設計系統是我們必然的選擇。在Azure上使用由AI驅動的芯片設計，客戶能夠利用云端的可擴展性來提高設計效率，并自動優化高性能計算等芯片設計中巨大的求解空間。

Jean Boufarhat

Azure硬件與基礎設施工程副總裁

微軟

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