除了AI和机器学习之外，神经拟态计算、量子计算和硅光集成器件的发展也非常值得关注，未来5至10年将迎来前景良好的发展时期。
除了AI和机器学习之外，神经拟态计算、量子计算和硅光集成器件的发展也非常值得关注，未来5至10年将迎来前景良好的发展时期。
对EDA行业来说，将人工智能引入EDA工具将不再是纸上谈兵，这对2019年和未来而言都是至关重要的。AI算法可以帮助客户设计达到最优化的PPA目标(功耗、性能、面积)，开发性能更高的终端产品。不仅如此，AI还可以提出建议，帮助设计师精准决策，更智能化的判断设计折衷，进一步减少设计迭代，缩短设计周期，加快上市速度。最终，具备AI特性的EDA工具将助力客户设计出更好的芯片，并快速推向市场。
美国国防高级研究计划局(DARPA)六个新项目之一的电子资产智能设计(IEDA)项目就极具代表性。通过将机器学习与EDA设计工具相融合，赋予设计过程更高水平的自主权，开发真正由设计意图驱动的产品，为系统设计实现奠定基础。其中，先进的机器学习算法、7nm以下芯片设计支持、布线和设备自动化等都是这个项目的关注点，旨在解决迫在眉睫的半导体设计人才的巨大缺口和经济成本压力。
与此同时，EDA上云端也是未来的趋势。这种方案不但可以解决芯片创业者获取EDA工具成本的问题，也能解决某些芯片大企业临时使用某些工具的问题。同时还可以利用云端庞大的运算能力解决仿真耗时的问题，这是一个双赢的决定。
陈立武（Lip-Bu Tan）, Cadence公司首席执行官
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