AI 如何重塑芯片设计未来

摩尔定律正走向终结。工程师们转向人工智能等新技术来突破芯片设计极限——三星将 AI 植入存储芯片实现存内计算，谷歌 TPU V4 芯片性能较前代提升两倍。

MathWorks 高级产品经理 Heather Gorr 指出，AI 已渗透芯片全生命周期：

1. 制造缺陷检测：通过异常识别提升良率

2. 数字孪生应用：构建替代物理模型的轻量化代理模型，加速蒙特卡洛仿真

3. 工艺优化：分析历史数据预测设备停机风险

优势显著：

• 较传统物理模型降低 90%计算成本

• 参数扫描效率提升 300%

• 实验迭代周期缩短 75%

现存挑战：

• 模型精度较物理方程低 15-20%

• 需整合跨部门传感器数据

• 需保持人类工程师的决策主导

未来趋势：

• 人机协同设计将成为行业标准

• 可解释 AI 模型是关键发展方向

• 需建立跨职能团队的知识传递机制

"这不是取代人类，而是释放工程师处理更复杂任务的能力。"Gorr 强调。行业需要既懂 AI 又理解半导体物理的复合型人才。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公 AI 智能小助手）公众号二维码

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