Synopsys 在人工智能驱动的芯片设计方面达到了规模，因为主要半导体客户通过其 DSO.ai 自主设计系统注册了前 100 个商业流片。

　　Synopsys Inc.在人工智能驱动的芯片设计方面达到了规模，因为主要半导体客户通过该公司的Synopsys DSO.ai 自主设计系统注册了前100个商业流片。最近的客户，包括意法半导体和SK海力士，都看到了生产力和PPA的显着提升，现在正在云端和内部部署中使用支持强化学习的设计工具制定新的设计课程。

　　通过使用 Synopsys DSO.ai(设计空间优化 AI)，两家公司正在为关键设计阶段的高级节点芯片的开发设定极快的速度。自 Synopsys 推出以来，客户取得的成果 DSO.ai 说明自言自明：生产率提高 3 倍以上，总功耗降低多达 25%，芯片尺寸显著减小，总体资源使用减少。

　　意法半导体(ST)是全球领先的半导体领导者，为各种电子应用领域的客户提供服务，该公司正在使用基于云的 DSO.ai 版本，在最密集的设计阶段产生额外的动力。意法半导体使用Synopsys DSO.ai 结合Synopsys Fusion Compiler和Synopsys IC Compiler II物理实现工具进行流片。

　　意法半导体片上系统硬件设计总监Philippe d'Audigier表示：“使用Microsoft Azure上的Synopsys DSO.ai 设计系统，我们将PPA勘探效率提高了3倍以上，使我们能够快速实施新的Arm内核，同时超越功耗、性能和面积目标。我们期待加快与Synopsys和微软的合作，为包括意法半导体工业MPU在内的关键项目探索更多行业领先的芯片设计机会。

　　传统的设计空间探索是一项高度劳动密集型的工作，通常需要数月的实验。Synopsys DSO.ai 利用人工智能技术自主搜索设计空间以发现最佳的 PPA 解决方案，大规模扩展芯片设计工作流程中选项的探索，并自动执行许多琐碎的任务。

　　“以行业领先的产量提供高性能、强大的内存产品需要密集的优化，而这在传统上是高度人力密集型的，”他说。 全铉全，SK海力士SoC(片上系统)负责人。“Synopsys DSO.ai 带来了巨大的设计团队效率，让我们的工程师有更多时间为我们的下一代产品创造差异化功能。这也推动了出色的结果，正如最近的一个项目所证明的那样，DSO.ai 将电池面积减少了15%，芯片缩小了5%。

　　“人工智能探索更广泛设计空间的能力正在加速我们的客户以更少的工程资源实现更好的PPA和更高的生产力的不懈追求，”Synopsys的EDA集团总经理Shankar Krishnamoorthy说。“我们已经监控了客户使用 Synopsys DSO.ai 的前 100 次商业流片，结果令人信服。无论是在云中、内部部署还是两者的混合中进行设计，很明显，在每种情况下，设计人员都能从优化设计中获得显著收益，从而提供更好的结果和更快的上市时间。云端尤其令人兴奋，因为在数据中心大规模部署 Synopsys AI 技术为世界各地的设计师开创了一个令人兴奋的新时代。

　　“微软致力于使先进的芯片设计民主化，因此我们在Azure上托管Synopsys DSO.ai 设计系统是很自然的举动，”微软Azure硬件和基础设施工程副总裁Jean Boufarhat说。“借助 Azure 上的 AI 驱动的芯片设计，公司可以利用云缩放来提高生产力并优化非常大的解决方案空间，例如高性能计算。”