数字电路设计
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随着半导体技术的发展和芯片复杂度的增加，传统数字芯片设计流程面临效率和成本的挑战。机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）的引入可为芯片设计带来全新的方法和突破。一方面，电子设计自动化（EDA）是芯片设计的核心环节，通过学习传统EDA的行为表现，可在设计优化、改善PPA、布局布线等方面获得显著提升。同时，通过机器学习，设计者可以在设计早期预测芯片关键指标，大大降低研发周期，避免反复迭代。另一方面，随着大语言模型（Large Language Model）和基础模型（Foundation Model）的涌现，可使模型对于复杂电路的理解显著加深，为量子芯片、异构计算芯片等前沿领域提供了新的优化思路。