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Unveiling the AI-enhanced EDA design tool Synopsys.ai After a three-year-long pandemic hiatus, Synopsys, a leading company in electronic design automation (EDA), has finally resumed on-the-ground activities in 2023. The ‘SNUG Taiwan 2023 User Conference’ recently witnessed a keynote speech from […]

AIで強化されたEDA設計ツールSynopsys.aiの登場 3年間のパンデミック後、電子設計自動化（EDA）の大手企業、Synopsysは2023年にようやく現場活動を再開しました。先日開催された「SNUG Taiwan 2023ユーザー大会」では、SynopsysのCEOであるAart de Geusが特別に米国から台湾へ訪れ、主要なスピーチでEDA技術の進化とIC設計プロセスにおけるその進展を詳細に分析しました。また、AIが補助機能を持つEDA設計ツールを設計プロセスに導入する方法について説明し、設計効率と生産性の向上に向けた新たなSynopsys.aiソリューションを発表しました。このイベントは、業界の専門家近千名を集め、大盛況となりました。 Synopsys Users Group（SNUG）- 台湾での20年以上の歴史 SNUGは、台湾で最大規模の技術会議の一つであり、半導体設計および製造業界を中心に活動しており、台湾で20年以上にわたり開催されています。今年のイベントでは、20以上の主要な半導体メーカーが設計研究の知識を共有し、40以上のIC設計技術の進歩について紹介しました。また、Synopsysはこの会議を通じて、最新のAIアプリケーションソリューションを発表しました。 AIがもたらす新たな視点- Synopsys.aiによる設計スケジュールと人的コストの削減 Aart de Geus氏は、3年前にSynopsysが初めて発表した「Design Space Optimization AI」(DSO.ai)は、チップ設計の最適化を目指した最初の自己学習AIアプリケーションであると強調しました。彼は、現在既に200以上の商用設計プロジェクトでこのソリューションが採用され、チップの最適化とテープアウトが成功しており、AIがチップ設計における重要な技術になっていることを明らかにしました。 新たに発表されたSynopsys.aiは、EDA開発ツールとしては初めて設計、検証、テスト、製造などのEDAプロセス全体をカバーしたAI駆動のソリューションとなります。これにより、エンジニアは深層学習とAIを用いてすべての設計プロセスを最適化し、個々のマシンまたはクラウド環境で、より多くのワークロードを柔軟に拡張して処理することが可能になります。 Synopsys.aiによるIC設計課題の解決 最も時間を消費するチップ設計のステップの一つは、検証カバレッジの目標を達成し、収束と回帰分析を行うことです。これには広範なテストカバレッジを把握する必要があります。Synopsys.aiは、自動化プロセスを使用してデザインの移行を高速化し、テストケースを生成できます。手動でテストを生成する必要性を減らし、より精密な予測エラー検出とカバレッジ範囲を増やすことができます。 さらに、自動テスト生成機能は、シリコン欠陥のカバレッジを減らし、テストパターンを最適化して結果を早く得ることができます。また、AIの使用により、チップ設計の欠陥とエラーをより正確かつ効率的に検出することが可能となり、これは従来の技術を凌ぎます。機械学習は、訓練によりチップ設計中の潜在的な故障のパターンと指標を識別することが可能であり、これによりチップ設計者は故障をより迅速かつ正確に検出し診断することができ、検証プロセス中のエラーや欠陥の数を削減することができます。 Synopsys.aiの未来とその発展 Synopsysの目標は、AIを使用してチップ設計の複雑な課題を解決し、エンジニアリングの効率と生産性を向上させることです。今後、SynopsysはSynopsys.aiをさらに開発し、半導体業界を推進するためのより優れた、より速い、そしてよりコスト効率の良いソリューションを提供することを目指しています。

In today’s competitive market, industries across the spectrum are vying for the talents of software engineers. The profession of software engineer has become a hot ticket, with the trend towards learning programming languages growing continuously. However, with over 200 programming […]

現在の市場では、あらゆる産業がソフトウェアエンジニアの才能を求めて競争しています。ソフトウェアエンジニアは現代の求人市場で非常に人気の職種で、プログラミング言語の学習トレンドもそれに伴い上昇しています。しかし、現在では200種以上のプログラミング言語が存在していますが、ソフトウェアエンジニアとしてどの言語を選択すべきでしょうか？ 2022年1月から2023年5月までに公開された1400万の開発者向け求人情報を分析したDevJobsScannerによると、現在最も需要が高いプログラミング言語はJavascriptとTypescriptです。これらの言語は、明示的にプログラミング言語のスキルを必要とする求人の29％を占めており、すなわち、3分の1近くの求人がJavascriptまたはTypescriptの知識を求めています。 また、PythonとJavaはそれぞれ需要量の第二位と第三位に位置しており、これらの言語もまたソフトウェアエンジニアにとって多くの職の機会を提供しています。特に注目すべきは、Pythonが2021年のTIOBEの人気プログラミング言語ランキングでJavaとC言語を抜き、最も人気のあるプログラミング言語になったという事実で、その地位を維持しています。しかし、Javaも依然として重要であり、ソフトウェアエンジニアにとって、決して時代遅れの言語ではありません。 Pythonはその多機能性により、スクリプト作成、サーバー運行、データ分析など、多くの領域で重要な役割を果たしています。最大のコミュニティを持つPythonは、その言語を習得する必要がある仕事の機会が60.3万件に上り、全体の約20％を占めています。 その他、C#、PHP、Ruby、Goといった言語の求人需要も安定しており、これらもソフトウェアエンジニアが選択するべきプログラミング言語の選択肢となっています。DevJobsScannerによると、Rubyはリストの中で7位に位置しているものの、Twitter、Crunchbase、Githubなどの有名なウェブサイトはRubyを用いて開発されています。また、Googleが12年前に開発したGo言語も見逃せません。現在では、UberやTwitchなどの大企業がこの言語を使用しています。 要約すると、プロのソフトウェアエンジニアになるためには、深いプログラミング言語の知識だけでなく、市場のトレンドと需要を理解することが必要です。自分に合ったプログラミング言語を選んで深く研究することは、競争が激しい求人市場で優位性を得るために役立ちます。