NoC IP 如何借助人工智能和机器学习满足 SoC 设计需求？

FlexGen 借助人工智能（AI）与机器学习（ML）的技术进步，实现了片上网络（NoC）设计流程的自动化，大幅减少了传统半导体芯片 SoC 设计中的耗时环节。通过基于机器学习的启发式算法，FlexGen 可以智能地探索设计方案并优化 NoC 拓扑结构，从而将布线长度缩短高达 30%，延迟降低高达 10%。这些创新对提升能效、达成更优的功耗、性能、面积（PPA）指标至关重要。

NoC 不是SoC的替代品，它是能成功把上百个 IP 连接起来组成 SoC 的一种互连。可显著优化功耗、性能与面积（PPA）。FlexGen 的突破性在于：传统流程中手动实现单一NoC拓扑的时间，现在可用来探索数十种 SoC 架构设计方案。

FlexGen 完整保留了 FlexNoC 非一致性 NoC IP 的手动编辑与验证功能，因此其自动化生成的结果可以根据需要手动编辑。FlexGen 的高级智能启发式算法可以选择性地逐步使用：既可在自动化设计基础上进行手动修改，也能在人工搭建的基础 NoC上构建自动化拓扑。

该技术是完全可重复的，这意味着相同的输入将产生相同的输出，从而简化了后期规范更改的实现，大幅提升了效率。

FlexGen 继承并扩展了 Arteris 经过验证的芯粒技术能力，支持具有高性能、非一致性 NoC的 Multi-die 架构。FlexGen 的自动化设计能力、物理感知特性以及对异构集成的支持，使其成为推动芯粒设计创新的理想选择。

FlexGen 能够自动生成在逻辑设计层面正确的 NoC 架构，严格满足所有指定的互连参数（包括数据位宽、时钟频率和内存映射）和性能要求。此外，FlexGen 内置的物理感知能力使其能够利用 SoC 布局，在长信号线中重需要的地方插入流水线，以促进后端设计的时序收敛。

FlexGen 非常适合对可扩展性能和 PPA 优化有高要求的复杂SoC设计，主要包括五大领域：

• AI与机器学习 SoC：显著提升推理/训练工作负载处理能力。

• 汽车电子（ADAS）SoC：通过复杂流量管理支撑高级驾驶辅助系统。

• 5G/6G 通信 SoC：实现超低延迟和高带宽系统。

• 消费电子 SoC：为智能设备提供高能效芯片方案。

• 工业物联网 SoC：优化连接和自动化系统的整体性能。