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AC-Copilot: 应用-算法-硬件协同设计工具链
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背景介绍
随着大规模人工智能模型的广泛应用，各行业对高性能、高能效 AI 芯片的需求持续上升。这类芯片在推动智能化升级方面，正发挥着越来越重要的作用。但传统芯片设计流程往往周期较长、技术门槛高，尤其在开发专用芯片时，对算法与领域知识的依赖加重了设计难度。
AC-Copilot 针对这一现状，提出以应用、算法与硬件深度融合为核心的一体化设计方案。通过集成神经架构搜索、模型压缩、硬件仿真与软件生成等关键模块，该工具链可有效提升设计效率，支持更快速、灵活的 AI 加速器开发。稳定可靠的流程、面向未来的架构设计，让 AI 芯片开发从复杂走向可控。AC-Copilot，赋能智能芯片的加速之路。
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创新亮点
AC-Copilot 基于专为 AI 工作负载优化的数据路径与引擎架构模板，在加速器设计领域实现了显著突破。其覆盖范围横跨主流深度学习框架（如 PyTorch、ONNX）、底层硬件架构设计以及 SDK 部署，在各类应用场景中实现高效且无缝的整合。借助大型语言模型，AC-Copilot 大幅提升性能评估的准确性与设计迭代的效率。软硬件深度融合，智能协同驱动，从架构探索到部署落地，AC-Copilot 正在打造新一代 AI 芯片的端到端解决方案。
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效率与对比
- 计算效率比某款 625MHz @ 8nm 商用 AI 芯片高 16.3 倍
- 能效提升达 7.2 倍
同时，基于 AC-Copilot 设计的下一代 12nm 原型芯片，在相同模型测试中，能效再度提升至 19.8 倍，进一步验证协同设计在 AI 加速器领域的强劲潜力。
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应用与部署
AC-Copilot 提供强大的 AI 加速器设计能力，并集成完整的 SDK 与运行时环境，大幅降低开发与部署成本，加快产品上市节奏。其贯穿算法至硬件的端到端流程，广泛适用于多个关键行业领域：
- 半导体企业：高效构建定制化 AI 芯片，减轻工具链负担，缩短开发周期
- EDA 工具厂商：增强架构自动生成与优化能力，提升设计验证效率
- AI 解决方案服务商：快速评估专用硬件加速的性能优势，优化系统表现，实现差异化竞争力