シノプシスでは、AIアプリケーション向けSoCの设计に特化したソリューションや、チップ设计を加速しEDAフロー全体の効率を向上させるためのAIエンジンを組み込んだソリューションなど、人工知能関連技術に広く取り組んでいます。
AIエンジンを活用した设计ソリューションでシリコン性能の限界に挑戦。
多様な要件に最適化されたIPで、AIアプリケーション向けSoCの设计を加速。
ードウェア?エミュレーションで、新しい础滨アーキテクチャをより迅速に発见/検証。
最良の础滨用厂辞颁开発に不可欠な消费电力/性能/メモリーのトレードオフ。
EDAツールが取り込んだ膨大な设计データの分析により、実用的な洞察を抽出し、设计者に提供します。
设计チーム全体がエキスパート?レベルの開発業務を展開可能に。
Synopsys.aiは、EDAスタック全体にわたって生成AIのパワーを活用し、最先端チップの開発期間を短縮する初のエレクトロニック?デザイン?オートメーション?スイートです。Synopsys.aiは、対話型AIを活用した協調的/生成的/自律的な機能もご提供します。大規模言語モデル(LLM)を搭載したSynopsys.aiの生成AI機能は、あらゆるオンプレミス環境またはクラウド環境で導入可能です。このGenAIをSynopsys.aiツール群に統合することで、チップ设计者は、エキスパートによるツール?ガイダンスを提供するコラボ機能、RTL/検証/その他の資料作成のための生成機能、自然言語からワークフローを作成する自律機能を利用できるようになります。
Synopsys.ai?は、システム?アーキテクチャ開発から设计、製造に至るまでの開発フローで、AIパワーの活用を可能にした业界初のフルスタックAIベースEDAソリューション?スイートです。Synopsys.aiスイートは、デザインの複雑性を短時間で克服し、デザインの中に潜む最適化スペースの探索、検証カバレッジ解析/リグレッション?テスト、テスト?プログラム生成など、多くの反復作業が必要になるタスクを设计者に代わって実行し、消費電力/性能/面積の最適化を支援します。またAI技術の活用により、チップ?デザインを特定のファウンドリから別のファウンドリへ、あるいは特定のプロセス?ノードから別のプロセス?ノードへと短時間でに移行することも可能となります。
Synopsys.aiは、チップ设计/検証から量産開始までのプロセスを加速する业界初の継続的データ解析ソリューションも提供しています。このAIベースのデータ解析ソリューションにより、设计/検証/製造/テスト/実稼働に渡って収集された膨大な量のデータを设计者に開放し、関連付けと解析を可能にします。独自のチップ?モニタリング技術により、消費電力/性能/品質/歩留まり/スループットの最適化が可能になります。このソリューションに組み込まれている可視化機能により、SoCライフサイクルのあらゆる段階で根本原因を迅速に解析できます。
シリコン実証済みの幅広いシノプシス滨笔ポートフォリオの活用により、优れた础滨用厂辞颁の构筑が可能です。ディープラーニング?アルゴリズムやニューラルネットワーク処理のたゆまぬイノベーションに対応し、モバイル/滨辞罢/データセンター/车载システム/デジタルホームなどのアプリケーションで求められる多様な演算処理/メモリー/コネクティビティの要件を満たすことができます。
データパスは、ほとんどすべてのAI用SoCに組み込まれています。シノプシスのVC Formal? DPVにより、より短期間でアーキテクチャ記述と実装されたデータパスの等価性検証を実行できます。
厂颈尘辫濒别飞补谤别?の自动化ソリューションは、机械学习(惭尝)アルゴリズムを用いた础滨技术によって実现されています。膨大なエンジニアリング?リソースと时间を必要とする手间のかかるプロセスを、迅速かつ正确に完了させることができます。
シノプシスのハードウェア?エミュレーション?ソリューションの活用により、実験的なアーキテクチャで実際のワークロードを実行し、新しいAIコンピューティング?アーキテクチャを迅速に検証できるようになるため開発期間を短縮できます。ZeBu? Server 5は、エミュレーション?スピードが2倍に高速化、AI用SoC検証の短期化とソフトウェアの早期立ち上げを実現します。
ZeBu Server 5は、业界最大の検証容量、コンパイルの高速化、最先端のデバッグ機能、現実的な消費電力解析、シミュレーション?アクセラレーション、ハイブリッド?エミュレーションなどにより、これまでにないクラスのAI用SoCの開発を可能します。
最良のAI用SoC開発には、消費電力/性能/メモリーのトレードオフが不可欠です。Platform Architect?を使用することで、アーキテクチャ開発期間を短縮し、デバッグを高速化し、サプライチェーン全体のコラボレーションを向上させることができます。