燧原科技基于HAPS构建高效安全的AI芯片软件

在昨天举行的“2021新思科技开发者大会”上，燧原科技受邀分别在“人工智能”和“高性能计算”的威廉希尔官方网站 分论坛上发表了三场演讲，分享了研发案例和经验。

基于HAPS的超大规模AI原型系统实现

随着人工智能芯片面积不断增大，芯片总线设计愈加复杂，对原型验证平台提出了更多的难题与挑战。新思科技HAPS100设备相比上一代HAPS80，FPGA LUT资源提高了60%，物理接口数目提高了50%，集成了更多的memory和DSP资源。

基于HAPS100设备将可以集成更多的计算单元，不用分割大面积的IP，降低FPGA之间的走线延迟，提高整个AI系统的工作频率，从而构建一个完整高效的AI神经网络系统。这样对于燧原科技从系统级充分验证芯片的完整功能而言十分有利，可以发现设计中可能隐藏的缺陷，降低产品流片风险，加速完成验证以满足芯片流片的要求。

构建高效安全的AI芯片软件

燧原科技在三年半完成了邃思1.0的落地和量产、第二代训练芯片邃思2.0的发布，充分证明了燧原在芯片设计及量产的实力，但硬科技的落地同样也离不开软件的参与和保驾护航。

无论从最初设计阶段的架构软件评估，芯片验证阶段的DV测试用例与Diagnostics程序开发，芯片流片回来后的量产测试及系统验证工具，到最终业务落地的软件全栈，都需要软件支持。因此，软件的质量是人工智能加速卡落地的主要挑战之一。高效、高质量的自研工具软件是落地过程中的有利保证，高效安全的AI业务软件也是实现客户价值重要保障。

燧原科技在软件开发过程中，利用各种开源工具、商业工具及其组合，充分发挥每个工具能力，辅以高效敏捷的流水线，实现对软件质量的检查与持续集成，从设计伊始就确保软件开发质量。

使用ZeBu Empower加速流片前的功耗分析

随着人工智能应用场景和工作负载的复杂性不断增加，燧原科技的第二代训练芯片“邃思2.0”需要在提供高吞吐能力的同时，将系统功耗优化到最低。通过与新思科技的合作，燧原在芯片设计的早期阶段，就可以将复杂软件工作负载运行在Zebu Empower仿真系统中，从而能够在全局视角下验证和优化芯片功耗架构。Zebu Empower出色的性能使得燧原科技的设计团队完成了功耗分析和优化的快速迭代，降低产品功耗风险，最终实现了产品既定的功耗目标。

王永栋还同时获得了本次开发者大会的“优秀论文奖”。

原文标题：燧原科技与新思开发者分享AI芯片研发经验

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