Отправить статью по E-mail Искусственный интеллект и полупроводниковая промышленность
- Авторы: Макушин М.1
-
Учреждения:
- НОБ «Военные науки и оборонная промышленность» БРЭ
- Выпуск: № 7 (2025)
- Страницы: 46-55
- Раздел: Искусственный интеллект
- URL: https://journals.eco-vector.com/1992-4178/article/view/690208
- DOI: https://doi.org/10.22184/1992-4178.2025.249.7.46.55
- ID: 690208
Цитировать
Полный текст
Открытый доступ
Доступ предоставлен
Доступ платный или только для подписчиков
Аннотация
Развитие искусственного интеллекта невозможно без создания специализированной элементной базы и инструментальных средств САПР для ее проектирования. В то же время внедрение систем ИИ влияет на разработку новых САПР, их функционирование.
Ключевые слова
Полный текст
Об авторах
М. Макушин
НОБ «Военные науки и оборонная промышленность» БРЭ
Автор, ответственный за переписку.
Email: kys@electronics.ru
ведущий научный редактор
РоссияСписок литературы
- Макушин М. Искусственный интеллект: новые архитектуры ИИ процессоров и расширение роли в проектировании ИС // ЭЛЕКТРОНИКА: Наука, Технология, Бизнес. 2024. № 10 (00241). С. 138–147.
- Bailey B. Multi-Modal AI In EDA Development Flows // Semiconductor Engineering. July 31st, 2025.
- Moyer B. The Best DRAMs For Artificial Intelligence //Semiconductor Engineering. June 12th, 2025.
- Allan L. Mobile Chip Challenges In The AI Era // Semiconductor Engineering. June 5th, 2025.
- Allan L. AI Pushes High-End Mobile From SoCs To Multi-Die // Semiconductor Engineering. July 8th, 2025.
Дополнительные файлы
Доп. файлы
Действие
1.
JATS XML
2.
Рис. 1. Сопоставление семейств различных синхронных ДОЗУ. Емкость рассчитывается на покристальной основе (не на постековой для HBM). Ни одно семейство не обладает преимуществами по всем позициям. DDR и LPDDR ДОЗУ могут иметь сопоставимую пропускную способность и емкость, но основным фактором различия является стоимость. Источник: Bryon Moyer/Semiconductor Engineering
Скачать (153KB)
3.
Рис. 2. Вариант использования, реализуемый в смартфонах, где большая языковая модель (LLM) или движок ИИ должны быть доступны в хранилище. Источник: Synopsys
Скачать (116KB)
4.
Рис. 3. Сопоставление монолитной системы на кристалле и многокристальной системы. Источник: Synopsys
Скачать (226KB)
