随着制造工艺提升，集成电路芯片制造的工艺线宽不断缩小，这将带来更复杂和更大规模的电路设计，传统 EDA 设计流程在应对设计规则复杂度、功耗及热管理、信号完整性等方面面临一系列挑战。 将 AI 技术与 EDA 工具相结合，在电路设计阶段，AI 可以自动识别和优化电路拓扑结构，通过深度学习模型预测 不同电路设计的性能指标（如功耗、速度、面积等），从而快速筛选出最优设计方案。这种方法大大减少了人工试 错的时间，加速了设计迭代过程 计中最为耗时的步骤之一，涉及到 芯片上数百万甚至数十亿个元器件的物理位置和连接。AI 技术可以在此阶段通过强化学习等方法，自动学习最优 的布局策略，实现快速而高效的布局布线，同时优化信号完整性、功耗和热管理等关键指标。 半导体晶圆制造过程极为复杂、精密，任何微小缺陷都可能影响芯片性能。晶圆中常见的缺陷包括表面的划痕、裂 纹、污染物、凸起，表面翘曲，切割瑕疵、晶体缺陷等。这些缺陷大多细微不易察觉，通常需要微米级甚至更小的 通过英特尔® PLL 锁相环技术，可锁单 P 核或者 4 个一 组 E 核作为实时任务，而其他核按需动态调整频率 工业特性 • IBECC 内存 • 处理器基本功率范围为 15W 至 45W，低功耗 SKU 支持 无风扇设计 • 工业级 SKU 支持宽温运行 AI 加速 • 英特尔® 锐炬 X 显卡拥有多达 96 个执行单元 (EU)，便 于视觉识别、测量以及视觉引导等应用中高度并行的

张 NVIDIA A100/H100 显卡的服务器 ， 市场价格约 80-120 万元 • 配套设备 ：液冷系统、 冗余电源等附加成本约 15-25 万元 2. 运维成本 • 电费 ：满载功耗约 6000W ， 年电费约 5-8 万元（按工业电价 1.2 元 / 度计算） • 维护： 专业工程师团队年成本约 30-50 万元 4.4 本地部署大模型方 案 高校科研基础设施不足 ，算力短 tokens/s ， 实现了千亿级模型的 “家庭化” 运行 传统方案： 8 卡 A100 服务器成本超百万元 ，按需计费每小时数千元 清华方案： 单卡 RTX 4090 方案 ，整机成本约 2 万元 ，功耗 80W 4.4 本地部署大模型方 案 5.1 AIGC 概述 5.2 文本类 AIGC 应用实践 5.3 图片类 AIGC 应用实践 5.4 语音类 AIGC 应用实践 5.5 视频类 AIGC