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【邊緣裝置主導，AI/ML 晶片市場將以三位數成長】
近幾年常聽聞：將電子設計自動化 (EDA) 往下延伸至「系統層級」有多重要、高階合成 (HLS) 有多方便、加入人工智慧 (AI)／機器學習 (Machine Learning, ML) 功能有多聰明……。究竟，真相為何？它們之間又有怎樣的連動？
在邊緣裝置主導下，AI/ML 晶片市場將以三位數成長，力道將超越邊緣設備本身；但邊緣 ML 對效能和功耗有著高要求，無論是傳統 CPU/GPU 或通用 ML 加速器皆無法適用於所有網路需求，特定領域架構需要新的設計方法和工具支持，且須專門開發特定數據集和應用程式，才能面向不同垂直應用的使用者經驗優化，因而吸引許多公司加入 AI/ML 行列。
延伸閱讀：
《為什麼半導體也需要 AI？EDA 有何因應之道？》
http://compotechasia.com/a/opportunity/2019/1008/42956.html
#明導國際MentorGraphic #西門子事業部SiemensBusiness
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【半導體創新，EDA 來相助】
半導體製程創新，絕對離不開電子設計自動化 (EDA) 的幫襯。特定領域的處理器似乎是大型主機、微型電腦、筆記型電腦和無線技術的主要推力、是下一波浪潮，可惜受限於製程微縮，若想大力改善系統的結構性能，那麼包括模式識別等在內的多數情況，可能不適用浮點乘法。
擁有強大、經過驗證且可配置軟體的數位訊號處理器 (DSP)，可自定義乘積累加運算 (MAC) 脈動陣列，再加上集成專用可預測編譯器 (compiler)，可讀取來自軟體編程測試台的訊號或透過配置額度解決壅塞。此外，雖然標準化架構較省事，但每個設計者都傾向自定義內容，這意味著須進行系統結構分析、自定義編譯器、需有共同框架，可看到不同層面正在發生之事。
其次，了解功耗需求、做前期功耗分析很重要。實際運行各式工作負載是建置操作系統 (OS) 的關鍵；很多晶片開發商就是在此卡關，不得不回頭重做系統結構。在落實標準化前，業界正處於競爭激烈的硬體衝擊之中，其間產業聚合繁瑣。AI、機器學習以及整合方式仍存在混亂和局限性，迄今依然處於監督學習和訓練階段，也許我們應該關注生態系統，因為電子工程不再僅定格於 IC 設計。
延伸閱讀：
《EDA 成為電子＆資訊工程的中介橋樑》
http://compotechasia.com/a/feature/2019/1011/42990.html
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