使用 Embedded Analytics 最佳化 AI 晶片

目前正在開發新一代 IC，以處理安全性、視覺認知、語言理解和網路規模個性化等人工智慧 (AI) 相關應用。在緊迫的時間壓力下交付這些設計並同時滿足效能目標帶來了很大的挑戰，應對此挑戰需要新的工具和方法論，以幫助設計人員在開發過程中以及在現場部署這些設計後，將硬體和軟體最佳化。Tessent Embedded Analytics IP 讓設計人員能夠深入看見晶片的運作，這對於新型 AI 架構是否能準時完成開發至關重要。本白皮書將說明，在 AI 晶片中使用 Embedded Analytics 如何解決系統層級能見度的效能需求，讓軟體開發與硬體的整合更有效率。

將複雜度轉化為競爭優勢

系統的開發人員面臨著全新層級的常見挑戰：如何在所要求的品質水準下，讓產品儘快且有效率地上市？

利用這種系統複雜度，並將其轉化為最大競爭優勢的最佳方法，就是採用能夠提供系統層級能見度的技術解決方案。

Tessent Embedded Analytics 平台結合了 IP 與軟體，可針對複雜的 SoC 行為提供功能見解。Tessent 矽晶片 IP 可監控在整個系統中以及在適合當前任務的細節程度上相關聯的內部匯流排傳輸、處理器執行，以及裝置內的其他系統層級活動。此平台還包含所需的軟體工具、API 和資料庫，以處理功能資料並讓設計人員能夠詳細瞭解嵌入式系統中硬體和軟體的行為。