AC-Copilot: 應用-演算法-硬件協同設計工具鏈
背景介紹
隨著大規模人工智能模型的廣泛應用，各行業對高性能、高能效 AI 晶片的需求持續上升。這類晶片在推動智能化升級方面，正發揮著越來越重要的作用。但傳統晶片設計流程往往週期較長、技術門檻高，尤其在開發專用晶片時，對演算法與領域知識的依賴加重了設計難度。
AC-Copilot 針對這一現狀，提出以應用、演算法與硬件深度融合為核心的一體化設計方案。通過集成神經架構搜索、模型壓縮、硬件模擬與軟件生成等關鍵模組，該工具鏈可有效提升設計效率，支持更快速、靈活的 AI 加速器開發。穩定可靠的流程、面向未來的架構設計，讓 AI 晶片開發從複雜走向可控。AC-Copilot，賦能智能晶片的加速之路。
創新亮點
AC-Copilot 基於專為 AI 工作負載優化的資料路徑與引擎架構範本，在加速器設計領域實現了顯著突破。其覆蓋範圍橫跨主流深度學習框架（如 PyTorch、ONNX）、底層硬件架構設計以及 SDK 部署，在各類應用場景中實現高效且無縫的整合。借助大型語言模型，AC-Copilot 大幅提升性能評估的準確性與設計反覆運算的效率。軟硬件深度融合，智能協同驅動，從架構探索到部署落地，AC-Copilot 正在打造新一代 AI 晶片的端到端解決方案。
效率與對比
由 AC-Copilot 協同設計的 AC-Transformer 晶片，採用 28nm 工藝、500MHz 頻率，在 EfficientVit 模型測試中展現卓越性能：
- 計算效率比某款 625MHz @ 8nm 商用 AI 晶片高 16.3 倍
- 能效提升達 7.2 倍
同時，基於 AC-Copilot 設計的下一代 12nm 原型晶片，在相同模型測試中，能效再度提升至 19.8 倍，進一步驗證協同設計在 AI 加速器領域的強勁潛力。
應用與部署
AC-Copilot 提供強大的 AI 加速器設計能力，並集成完整的 SDK 與運行時環境，大幅 降低開發與部署成本，加快產品上市節奏。其貫穿演算法至硬件的端到端流程，廣泛 適用於多個關鍵行業領域：
- 半導體企業：高效構建定制化 AI 晶片，減輕工具鏈負擔，縮短開發週期
- EDA 工具廠商：增強架構自動生成與優化能力，提升設計驗證效率
- AI 解決方案服務商：快速評估專用硬件加速的性能優勢，優化系統表現，實現差異化競爭力