在20/22nm引入FinFET以后,先进工艺变得越来越复杂。在接下来的发展中,实现“每两年将晶体管数量增加一倍,性能也提升一倍”变得越来越困难。摩尔定律的发展遇到了瓶颈,先进制程前进的脚步开始放缓。
EDA能够解决先进制程的哪些难题?
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机器学习功能为EDA带来改变
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Calibre平台助推先进节点的面市
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在20/22nm引入FinFET以后,先进工艺变得越来越复杂。在接下来的发展中,实现“每两年将晶体管数量增加一倍,性能也提升一倍”变得越来越困难。摩尔定律的发展遇到了瓶颈,先进制程前进的脚步开始放缓。
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机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。
一种简单的模型或启发法,用作比较模型效果时的参考点。基准有助于模型开发者针对特定问题量化最低预期效果。
(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。