科技應用 GPU acceleration 聯發科 晶片設計 聯發科導入機器學習 大幅縮短晶片研發設計所需投入人力與時間 將對外申請國際專利 過GPU加速 (GPU acceleration)進行加速學習，更可在短時間內產生多達數十項可行的晶片開發方案，藉此精簡研發人力與時間需求，進而可將心力投注在其他更複雜的系統架構上。而透過預先訓練技術，讓機器持續隨著專案學習進化，更可持續讓聯發科日後開發晶片成效提升。 聯發科宣布將機器學習導入晶片設計，透過強化學習 (reinforcement learning)方式，藉此判斷晶片中最佳電路區塊位置 (location)與形狀 (shape)，藉此大幅縮短晶片開發時間，並且建構更高運算效能的晶片。 而聯發科表示，此項技術預計在11月於台灣舉辦的IEEE亞洲固態電路研討會A-SSCC (Asia Mash Yang 3 個月前
科技應用 Google 晶片設計 90nm Google 開源晶片設計服務增加 90nm 製程選項 加速推動更多元的開源晶片設計發展 此次提供的90nm製程技術，則是基於麻省理工學院的林肯實驗室所提出90nm FDSOI CMOS製程，讓設計人員可以設計電路更加複雜的晶片，並且對應更高執行速率與更低功耗。 Google日前宣布與位於明尼蘇達州布隆明頓的半導體工程及製造代工業者SkyWater Technology合作，透過開源設計套件，讓資金有限的開發者能藉由130nm製程打造晶片產品，而稍早更宣布此項服務將免費提供90nm製程技術。 此次免費提供的90nm製程技術，依然可以透過Google與SkyWater Technology合作的SKY90-FD開源設計套件使用，並且能透過符合Apache 2.0規範的網頁伺服器環境下 Mash Yang 6 個月前
產業消息 gpu AI NVIDIA Hopper 晶片設計 EDA NVIDIA H100 NVIDIA H100 加速 GPU 有近 1.3 萬路 AI 輔助設計的電路，相較僅使用傳統 EDA 工具縮減 25% 面積 AI 技術在近年為許多產業帶來顯著的升級，其中也包括半導體設計產業，諸如 Google 日前公布由 AI 協助設計的晶片論文，其中提到 AI 可跳脫人類既有的思維框架，僅考慮效率最佳化，能使晶片更具效益；而 NVIDIA 近日也公布一則由 AI 輔助設計新一代加速 GPU 產品 NVIDIA H100 晶片的部落格文章，就提到 NVIDIA H100 內部有高達 1.3 萬條 AI 設計的電路，且相較目前最先進的 EDA 工具的結果可縮減 25% 面積。 ▲ 借助 AI 參與設計，相較傳統 EDA 工具得以縮減 25% 面積 NVIDIA H100 主要仍是由當前最先進的 EDA 工具進行設計 Chevelle.fu 6 個月前
產業消息 聯發科 積體電路 台大 天璣 晶片設計 EDA 聯發科產學合作發表結合人工智慧的積體電路設計自動化工具論文，彈性優於 Google 日前發表同質研究 聯發科與台大電資學院、至達科技三方合作，將人工智慧技術與 EDA 積體電路設計自動化工具結合，以 AI 技術加速晶片設計，將成果發表「 運用強化學習達到靈活的晶片擺置設計 (Flexible Chip Placement via Reinforcement Learning) 」論文，此論文獲得計算機協會 ACM 與電機電子工程師學會 IEEE 合辦的電子設計自動化會議 DAC 遴選並預計在 7 月舉辦的 59 屆大會中進行發表，聯發科在國際五年中有九篇論文入選，是台灣唯一一家在 DAC 發表論文的企業。 ▲聯發科強調其研究成果已經使用在天璣平台，未來也會擴大使用範圍 聯發科、台大電資學院與至 Chevelle.fu 8 個月前
科技應用 三星 類神經網路 晶片設計 三星與哈佛大學提出逆向工程將大腦神經元網路「複製」到晶片設計的想法 三星希望未來能「複製」大腦神經元位置、連接模式，並且利用這些資料建構成3D類神經網路，在實作部分就會朝向大腦逆向工程模式，但目前面臨挑戰可能包含人腦約有1000億個神經元，而這些神經元彼此連接數量更是驚人，若以一對神經元連接就需要透過一個記憶體元件儲存資訊的話，總計會需要使用100兆個記憶體元件。 但可能會面臨道德感、宗教信仰等問題 三星與哈佛大學研究人員提出參考人類大腦結構的人工智慧晶片設計方式，其中希望能將大腦神經元網路完整「複製」到3D結構設計的類神經網路晶片設計。 與過往同樣強調參考大腦神經網路結構的運算晶片設計方式不同，三星提出想法是完整「複製」大腦神經元位置、連接模式，並且利用這些 Mash Yang 1 年前
