AI芯片設計
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-05
AI芯片設計的視頻教程
3DIC HBM的信號與電源完整性分析在AI芯片的應用
適用人群：芯片/封裝設計工程師以及CAD (EDA軟件管理人員) 3DIC HBM的信號與電源完整性分析在AI芯片的應用【已結束】? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 直播時間：2020-05-07 16:00 HBM是云端AI訓練和推理芯片的一個典型配置。HBM相對于傳統DDRx設計來說有更高的帶寬和功耗效率，時延很低，占用面積小的特點。
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WBBGA基板設計：最新芯片基板設計與封裝Wire Bond設計規范，項目評估、項目設計、項目后處理
1、本教程是基于目前Cadence公司推出的最新APD+17.4軟件下錄制的視頻，視頻內容主要分為：最新的基板設計規范講解、最新封裝Wire Bond設計規范講解、項目評估、項目設計、項目后處理五大模塊，筆者結合多年的項目設計經驗，以實際項目精心總結并錄制了24節視頻課程，每一節課程至少40分鐘以上，其中包含了設計原理以及原因、設計注意事項等寶貴內容，甚至精確到每一個金手指位置、每一個過孔擺放等都會說明原因以及收益
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從零開始學散熱——熱設計角度理解單板和芯片
元器件是熱量的源頭，了解單板和元器件的熱特性，是熱設計工程師設計散熱方案的基礎。 網絡上關于芯片封裝的資料很多，但從熱設計角度分析封裝特性的極少。本資料從熱設計工程師的角度去理解剖析單板和元器件的特征，為合理設計外圍散熱方案提供參考。 本視頻內容參考書籍《從零開始學散熱》第五章芯片封裝和電路板的熱特性。
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AI芯片設計的實例教程
Shankar Krishnamoorthy
首席產品開發官
新思科技
從強化學習到 Copilot 輔助功能，新思科技的 AI 能力正在助力 AMD 持續縮短芯片設計周期并提升開發者的生產力。我們為與新思科技長期的合作伙伴關系感到自豪，并期待繼續攜手通過代理式（Agentic）AI 共同開啟芯片設計的下一個前沿。
Brian Amick
技術與工程高級副總裁
AMD
新思科技與 AMD 因其在利用 AI 重塑芯片設計流程方面的突出成果而獲選。世界經濟論壇在《超越承諾的實證：2025 年 MINDS 組織的真實世界 AI 落地洞察》中指出：“在半導體芯片設計中，人類智慧至關重要，但人才短缺正在持續威脅行業發展。AMD 正利用新思科技的強化學習與代理式（Agentic）工作流承擔更多執行任務，從而最大化發揮工程專家的知識與時間投入。他們的方法使芯片設計速度提升一倍，拓展了可行設計方案的范圍，并縮短了產品上市時間。”
基于雙方長期合作關系，新思科技與 AMD 已引入面向設計、驗證與簽核階段的 AI 驅動流程，帶來了對 AMD 極具影響力的轉變性成果：
設計與驗證階段的整體生產力翻倍
設計空間探索能力擴大 25%，使團隊能夠評估更廣泛的方案
總體設計成本降低至原來的五分之一
簽核時間縮短 50%，且后期變更減少
更快的設計周期提升了可靠性并減少缺陷
展開 之前阿里透過收購中天微進行芯片方面的試水溫，再逐步研究結合阿里的業務，嘗試做自主的AI芯片設計。
驕旸指出，目前主要關注的還是半導體設計這一端，不同于其他創業公司正在研發的人工智能芯片，平頭哥將更注重芯片與阿里現有業務及大數據演算法的結合，做定制化AI芯片，這也是阿里的優勢。
據悉，在平頭哥的規劃中，芯片公司將由阿里全資控股，不僅進行研發任務，還要推動芯片的產業化、構建生態。未來，阿里將打造針對汽車、家電、工業等諸多行業領域的智聯網芯片平臺。
阿里方面透露，首款人工智能芯片預計明年下半年面世，首批芯片將應用在阿里數據中心、城市大腦和自動駕駛等云端數據場景中。未來將透過阿里云對外開放使用，使語音辨識、圖像識別等AI能力可以在云端使用。
來源：經濟日報
展開 據外媒報道，打造最好的人工智能芯片的戰斗已經打響。作為CPU（中央處理器）和Xeon微處理器制造商，英特爾開始接受這個挑戰。作為GPU（圖形處理器）制造商，英偉達也發起了進攻。這兩家公司都在研發AI處理器。
英偉達的GPU已在深度學習神經網絡解決方案市場攫取了很大一塊市場份額，例如圖像識別——這是人工智能在過去五年中最大的突破之一。但是，英特爾試圖通過收購Nervana、Mobileye和Movidius等公司來打造自己的AI處理器。在2016年，當英特爾斥資3.5億美元收購Nervana公司的時候，它也聘用了Nervana公司CEO 那維恩-勞（Naveen Rao）。
勞是計算機架構師和神經學家，現在擔任英特爾人工智能產品部門副總裁和總經理。近日在一次活動中，勞宣稱，由于應用AI技術，英特爾Xeon CPU在2017年創造了10億美元營收。他認為，到2022年，AI芯片市場將會達到80億到100億美元的規模。
為了達到這個目標，英特爾可能會從零開始設計AI芯片架構，從而搶在英偉達和其他初創公司的前面。近日在加州圣塔克拉拉舉行的英特爾數據中心創新峰會上，勞接受了采訪。下面是整理后的采訪內容。
問：這里有一些非常有意思的數字。Xeon創造了10億美元營收。而在過去20年中英特爾銷售了超過2.2億臺Xeon處理器，創造了1300億美元的收入。這是一個很好的開始。
勞：在創業圈，這是一個很大的數字。你突然就變成了一個估值200億美元的公司。這個市場才剛剛啟動。AI芯片市場真的才剛開始。現在，我們將要進入第二輪競爭了。我們還有很長的路要走。
問：你的戰略似乎是AI芯片架構需要重新設計，而不同于CPU或GPU。
勞：從某種程度上來說確實如此。
展開 最近幾年隨著人工智能芯片在中國雨后春筍般的蓬勃發展，人工智能芯片以其設計規模、設計復雜度和先進設計方式引領數字芯片設計行業。特別是3D IC的采用，使得人工智能芯片的性能功耗比又上了一個臺階。但采用最先進的設計方法進行復雜的芯片設計也往往伴隨著諸多挑戰。
人工智能芯片的一個重要設計指標是用TOPS（Tera Operations Per Second）Per Watt來衡量。人工智能芯片設計為了追求高能效比，在設計上除了會采用最先進的芯片制造制程，一般也會采用比較先進的芯片設計架構，比如最近幾年被高性能芯片設計廣泛采用的3D IC設計。
雖然3D IC設計目前還有很多挑戰，但其設計相對傳統的芯片封裝來說，芯片規模更大（支持3000以上pin腳），信號通道更短，支持HBM（High Bandwidth Memory）等，因此對芯片性能的提升是比較顯著的。
在芯片制程開發難度不斷加大和迫近制程極限的情況下，針對這種典型的人工智能芯片，會面臨如下挑戰。
首先是功耗噪聲。人工智能芯片一般功耗都比較大，在相同算力情況下，如果功耗小，無疑會更受市場青睞。如何在芯片設計階段降低功耗是AI芯片設計的一大挑戰。另一方面，AI推理或訓練芯片要求芯片能從功耗很低的休眠狀態（sleep mode）以極快的速度切換到功耗很高的全速處理狀態（operation mode），因此電源供電必須能提供這種瞬態切換所需要的大電流，不能出現供電過沖（overshoot）或塌陷(undershoot)而造成的電壓劇烈抖動。為防止這種情況的出現僅僅依靠芯片內部的電容是不足夠的，還必須審慎選擇interposer、封裝和PCB板上的去耦電容，以協同設計的方式來保證供電網絡（PDN）滿足瞬態電流消耗需求。
其次是HBM設計的挑戰。
展開 編者按：近幾年來，無論是國外的谷歌、Facebook，還是國內的百度、阿里巴巴，我們可以看到全球的大型互聯網公司都開始涉足芯片設計領域了，且這股趨勢看起來有蔓延之勢。究竟是什么原因推動了這種情況的產生？日前，國外媒體The next platform寫了一篇文章，闡述了這種現象產生的原因。以下為文章正文：
據我們粗略統計得知，云巨頭亞馬遜、阿里巴巴、百度、Facebook、谷歌和微軟都在設計自己的AI加速器芯片。究竟這是當下云行業的一種潮流還是短期現象？相信一千個人有一千個看法。但在我們看來，為特定任務設計定制芯片將成為云產業的主流，屆時處理器、網絡交換機、AI加速器等領域將會受到深刻的影響。大膽點的觀點認為，該領域內的大多數芯片市場將不能限免。
縱觀整個集成電路產業鏈，在一系列新的技術和經濟因素推動下，傳統的芯片設計和制造模式正在破壞，云巨頭涉足AI芯片設計只是大規模定制芯片影響當前集成電路供應鏈的冰山一角，更多的可能性正在發生。
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在AI算力、高速互聯與高功率密度電子系統快速發展的推動下，PCB正從傳統載體升級為決定整機性能與可靠性的關鍵，不斷迭代信號速率，大規模的高密度互聯，正在將傳統的設計與制造經驗推向極限。傳統的 “試錯法” 設計周期長、成本高，已無法滿足快速迭代的市場需求，面對多物理場耦合的復雜挑戰，Ansys 提供了業界最完整的仿真解決方案，在設計早期就精準預測并解決潛在問題，提升良率降低成本。
6月10
<p><br></p><p><br></p><figure style="text-align: center;"><figure class="figure-image" contenteditable="false" data-img="https://img.jishulink.com/202605/attachment/7cdce50ea3354376884bf75150631b46.gif
隨著AI技術的不斷演進，芯片EDA 領域也在加速擁抱 AI 技術，用AI來設計芯片也在逐漸成真。4月3日，新思科技芯課程AI系列主題第五講即將推出：「探索Code Advisor 如何提升10x設計驗證效率」，將為大家介紹新思科技代碼生成工具Code Advisor，該工具基于LLM 模型和agent 模式助力RTL生成到RTL驗證整個流程，提高工程師生產力數十倍！
感興趣的下滑預約學習??
時間：4月3日 周五，14：00-15：00
內容簡介：
隨著AI 技術的不斷演進，芯片EDA領域也在加速擁抱AI技術，用AI來設計芯片也在逐漸成真。本期芯課程為大家介紹新思科技代碼生成工具Code Advisor,該工具基于LLM模型和agent模式助力RTL生成到RTL 驗證整個流程，提高工程師生產力數十倍!
從反復試誤到結構化搜尋
葡萄牙米尼奧大學（University of Minho）的聚合物與復合材料研究所（Institute of Polymers and Composites，IPC），運用仿真與人工智能（AI），解決射出成型中最棘手的其中一項瓶頸：在不犧牲質量的前提下，實現快速且均勻的冷卻。IPC團隊采用「仿真優先」的工作流程，并結合基于主成分分析（PCA）的目標篩選、類神經網絡
推出新思科技Multiphysics-Fusion? 技術——這是新思科技在半導體設計領域深度融合 Ansys 技術打造更廣泛 EDA 解決方案整體路線圖的首個重要里程碑
演示業內首個由新思科技 AgentEngineer? 技術驅動的多智能體協同芯片設計與驗證工作流程
發布 Ansys 2026 R1，新增 AI 驅動的多物理場仿真能力，深化與新思科技技術集成，并引入真實世界數字孿生技術
Astera Labs、新思科技、英偉達和 AWS 之間的合作正在改變我們為 AI 互連芯片設計先進模塊的能力。通過在 AWS 上利用英偉達 B200 GPU 加速計算的能力，我們顯著縮短了仿真時間并提升了設計精度，從而能夠以前所未有的速度將創新互連解決方案推向市場。
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3D-IC技術：芯片集成的新范式
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什么是3D-IC技術？
3D-IC是一類多芯片集成電路封裝技術的總稱。其核心思想是將多個半導體芯片（業內常稱為“芯粒”）通過兩種方式組合
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2025年5月29日，達索系統 “AI賦能工業軟件 助力非標訂單敏捷” 企業數字化轉型與智造論壇盛大啟幕。該論壇聚焦工業軟件與人工智能技術的深度融合，以3DEXPERIENCE平臺和虛擬現實融合(V+R
