ການອອກແບບ ແລະ ການຜະລິດຊິບເຊັດທີ່ໃຊ້ AI ສຳລັບແທັບເລັດ
ແທັບເລັດໄດ້ພັດທະນາຈາກອຸປະກອນການບໍລິໂພກເນື້ອຫາໄປສູ່ເຄື່ອງມືສຳລັບການເຮັດວຽກ, ການຮຽນຮູ້, ແລະແມ່ນແຕ່ຄວາມຄິດສ້າງສັນແບບມືອາຊີບ. ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງ, ຄວາມຄືບໜ້ານີ້ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຖືກກຳນົດໂດຍຊິບເຊັດ - ສະໝອງທີ່ຈັດການກັບການປະມວນຜົນຂອງ CPU, ກຣາບຟິກ GPU, ການເຊື່ອມຕໍ່, ຄວາມປອດໄພ, ປະສິດທິພາບພະລັງງານ, ແລະແມ່ນແຕ່ການເລັ່ງປັນຍາປະດິດ. ໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້, ປັນຍາປະດິດ (AI) ບໍ່ພຽງແຕ່ກາຍເປັນຄຸນສົມບັດໃນແທັບເລັດເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງໄດ້ເລີ່ມປ່ຽນແປງວິທີການອອກແບບ ແລະ ຜະລິດຊິບເຊັດອີກດ້ວຍ. ບົດຄວາມນີ້ສົນທະນາກ່ຽວກັບວິທີທີ່ AI ມີບົດບາດໃນການອອກແບບ ແລະ ການຜະລິດຊິບເຊັດສະເພາະຂອງແທັບເລັດ, ຜົນປະໂຫຍດ, ສິ່ງທ້າທາຍ ແລະ ທິດທາງການພັດທະນາໃນອະນາຄົດ.
ເປັນຫຍັງຊິບເຊັດແທັບເລັດຈຶ່ງມີຄວາມຊັບຊ້ອນຫຼາຍຂຶ້ນ?
ຄວາມຕ້ອງການຂອງຜູ້ໃຊ້ແທັບເລັດມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍເພີ່ມຂຶ້ນເລື້ອຍໆ. ແທັບເລັດທີ່ທັນສະໄໝຕ້ອງສາມາດໃຊ້ງານແອັບພລິເຄຊັນຜະລິດຕະພາບ, ແຕ້ມຮູບໄດ້ຢ່າງແມ່ນຍຳດ້ວຍປາກກາ stylus, ດຳເນີນການປະຊຸມທາງວິດີໂອ, ປະມວນຜົນຮູບພາບ ແລະ ວິດີໂອ, ແລະ ຮອງຮັບການຫຼິ້ນເກມ. ສິ່ງທ້າທາຍຫຼັກແມ່ນການດຸ່ນດ່ຽງປະສິດທິພາບສູງກັບການໃຊ້ພະລັງງານຕ່ຳ ແລະ ຮ່າງກາຍບາງໆໂດຍບໍ່ມີລະບົບເຮັດຄວາມເຢັນທີ່ໃຫຍ່ໂຕ.
ເນື່ອງຈາກຂໍ້ຈຳກັດດ້ານຄວາມຮ້ອນ ແລະ ແບັດເຕີຣີ, ຊິບເຊັດແທັບເລັດຈຳເປັນຕ້ອງມີ:
- CPU ທີ່ມີປະສິດທິພາບສຳລັບວຽກງານປະຈຳວັນ ແລະ ການເຮັດວຽກຫຼາຍຢ່າງພ້ອມກັນ.
- GPU ທີ່ມີປະສິດທິພາບສຳລັບກຣາບຟິກ ແລະ ການປະມວນຜົນແບບຂະໜານ.
- ຕົວເລັ່ງ NPU/AI ສຳລັບຄຸນສົມບັດ AI ໃນອຸປະກອນ (ເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າ, ການປະມວນຜົນຮູບພາບ, ການສະຫຼຸບຂໍ້ຄວາມ).
- ISP (ໂປເຊດເຊີສັນຍານຮູບພາບ) ສຳລັບກ້ອງຖ່າຍຮູບ ແລະ ການສະແກນເອກະສານ.
- ໂມເດັມ ແລະ ການເຊື່ອມຕໍ່ (Wi-Fi, 5G ຂຶ້ນກັບລຸ້ນ).
- ຄວາມປອດໄພ (ພື້ນທີ່ທີ່ປອດໄພ, ສະພາບແວດລ້ອມການປະຕິບັດທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້).
ຄວາມສັບສົນນີ້ເຮັດໃຫ້ຂະບວນການອອກແບບຊິບໃຊ້ເວລາຫຼາຍ ແລະ ມີລາຄາແພງ. ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ AI ເລີ່ມຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງ.
ບົດບາດຂອງ AI ໃນຂັ້ນຕອນການອອກແບບຊິບເຊັດ
1. ການວາງແຜນສະຖາປັດຕະຍະກຳ ແລະ ການສຳຫຼວດອອກແບບ (ການສຳຫຼວດພື້ນທີ່ອອກແບບ)
ກ່ອນທີ່ຈະເຂົ້າໄປເບິ່ງລາຍລະອຽດດ້ານເຕັກນິກເຊັ່ນ: ຮູບແບບການຈັດລຽງຂອງທຣານຊິດເຕີ, ທີມງານຊິບຈຳເປັນຕ້ອງກຳນົດສະຖາປັດຕະຍະກຳຄື: ຈຳນວນແກນ CPU, ຂະໜາດແຄດ, ການຕັ້ງຄ່າ GPU, ແບນວິດໜ່ວຍຄວາມຈຳ, ແລະ ເປົ້າໝາຍພະລັງງານ. ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວສິ່ງນີ້ຈະກ່ຽວຂ້ອງກັບການຈຳລອງ ແລະ ການເຮັດຊ້ຳທີ່ຍາວນານ.
AI ສາມາດເລັ່ງຂັ້ນຕອນນີ້ໄດ້ໂດຍການ:
- ສ້າງຮູບແບບການຄາດຄະເນປະສິດທິພາບ ແລະ ພະລັງງານໂດຍອີງໃສ່ການຕັ້ງຄ່າສະເພາະ.
– ແນະນຳການປະສົມປະສານທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງອົງປະກອບຕ່າງໆຕາມເປົ້າໝາຍ (ເຊັ່ນ: ແທັບເລັດສຳລັບຜົນຜະລິດທຽບກັບການຫຼິ້ນເກມ).
- ຫຼຸດຜ່ອນຈຳນວນການທົດລອງທີ່ຕ້ອງປະຕິບັດດ້ວຍຕົນເອງ.
ດັ່ງນັ້ນ, ທີມງານສາມາດຊອກຫາ "ຈຸດທີ່ດີທີ່ສຸດ" ລະຫວ່າງປະສິດທິພາບ ແລະ ປະສິດທິພາບໄດ້ໄວຂຶ້ນ.
2. ການເພີ່ມປະສິດທິພາບ RTL (ລະດັບການລົງທະບຽນ-ການໂອນຍ້າຍ)
RTL ແມ່ນ "ຄຳອະທິບາຍ" ຂອງພຶດຕິກຳຂອງຮາດແວທີ່ຈະຖືກສັງເຄາະເຂົ້າໃນວົງຈອນເຫດຜົນ. ການຕັດສິນໃຈຫຼາຍຢ່າງໃນ RTL ມີຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມຖີ່, ພະລັງງານ ແລະ ຂະໜາດຂອງຊິບ.
AI/ML ສາມາດຊ່ວຍໄດ້ກັບ:
- ລະບຸສ່ວນຄໍຂວດທີ່ໃຊ້ພະລັງງານຫຼາຍທີ່ສຸດ ຫຼື ສ່ວນທີ່ກຳນົດເວລາຫຼາຍທີ່ສຸດຂອງ RTL.
- ໃຫ້ຄໍາແນະນໍາສໍາລັບການປັບປຸງໂຄງສ້າງ ຫຼື ການປ່ຽນແປງສະຖາປັດຕະຍະກໍາຈຸລະພາກ.
- ການປະເມີນຜົນກະທົບຂອງການປ່ຽນແປງກ່ອນທີ່ຈະມີຂະບວນການສັງເຄາະຢ່າງຄົບຖ້ວນ.
3. ການວາງແຜນພື້ນ ແລະ ການຈັດວາງ ແລະ ເສັ້ນທາງດ້ວຍ AI
ໃນການອອກແບບຊິບ, ໜຶ່ງໃນໜ້າວຽກທີ່ທ້າທາຍທີ່ສຸດແມ່ນການກຳນົດຕຳແໜ່ງຂອງບລັອກຫຼັກ (CPU cluster, GPU, NPU, cache, memory, ISP) ພາຍໃນ die/SoC, ແລະຈາກນັ້ນກຳນົດເສັ້ນທາງການເຊື່ອມຕໍ່ຂອງພວກມັນ (routing). ການວາງທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງສາມາດນຳໄປສູ່ການໃຊ້ພະລັງງານທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ, ຄວາມຮ້ອນທີ່ເຂັ້ມຂຸ້ນ, ຫຼື ສັນຍານບໍ່ສອດຄ່ອງກັນ.
AI ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຢູ່ທີ່ນີ້ ເພາະວ່າບັນຫາແມ່ນຄ້າຍຄືກັນກັບ “ການເພີ່ມປະສິດທິພາບພື້ນທີ່” ແລະ “ການຄົ້ນຫາວິທີແກ້ໄຂທີ່ດີທີ່ສຸດ”:
- ການຮຽນຮູ້ແບບເສີມສ້າງສາມາດລອງໃຊ້ຕົວເລືອກແຜນຜັງພື້ນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ ແລະ ຮຽນຮູ້ຈາກຜົນໄດ້ຮັບ.
- ປັນຍາປະດິດ (AI) ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນການອອກແບບຊ້ຳໆທາງກາຍະພາບ ເຊິ່ງໂດຍປົກກະຕິໃຊ້ເວລາຫຼາຍອາທິດ.
- ການຈັດວາງທີ່ດີກວ່າສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຍາວຂອງການເຊື່ອມຕໍ່, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມໜ່ວງຊ້າ ແລະ ເພີ່ມປະສິດທິພາບ.
ສຳລັບແທັບເລັດ, ສິ່ງນີ້ມີຄວາມສຳຄັນເພາະວ່າອຸປະກອນຕ້ອງຮັກສາຄວາມເຢັນ ແລະ ປະຫຍັດພະລັງງານໃນຮ່າງກາຍທີ່ບາງ.
4. ການກວດສອບ ແລະ ການກວດຫາຂໍ້ຜິດພາດແຕ່ຫົວທີ
ການຢັ້ງຢືນແມ່ນໜຶ່ງໃນອົງປະກອບທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການພັດທະນາຊິບ ແລະ ເວລາ. ຂໍ້ຜິດພາດທີ່ເຮັດໃຫ້ມັນເຂົ້າສູ່ການຜະລິດສາມາດມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສູງຫຼາຍ, ແມ່ນແຕ່ນຳໄປສູ່ການຮຽກຄືນຜະລິດຕະພັນ.
AI ຊ່ວຍໃນເລື່ອງຕໍ່ໄປນີ້:
- ຈັດປະເພດຜົນການຈຳລອງເພື່ອຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນຂອງກໍລະນີທີ່ມີຄວາມສ່ຽງຫຼາຍທີ່ສຸດ.
- ການກວດຫາຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວຈາກບັນທຶກການຢັ້ງຢືນຂະໜາດໃຫຍ່.
- ສ້າງກໍລະນີທົດສອບເພີ່ມເຕີມໂດຍອັດຕະໂນມັດ (ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍການຄຸ້ມຄອງ).
ດັ່ງນັ້ນ, ຄຸນນະພາບການອອກແບບຈຶ່ງເພີ່ມຂຶ້ນ ແລະ ຄວາມສ່ຽງຂອງຄວາມລົ້ມເຫຼວຈຶ່ງຫຼຸດລົງ.
5. ການເພີ່ມປະສິດທິພາບພະລັງງານ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງຄວາມຮ້ອນ
ແທັບເລັດຕ້ອງການປະສິດທິພາບ: ພະລັງງານຈຳກັດ, ພື້ນທີ່ລະບາຍຄວາມຮ້ອນໜ້ອຍ. AI ສາມາດໃຊ້ສຳລັບ:
- ສ້າງແບບຈຳລອງໂປຣໄຟລ໌ການນຳໃຊ້ (ການຊອກຫາ, ການຖ່າຍທອດສົດ, ການຫຼິ້ນເກມ, ການແຕ້ມຮູບດ້ວຍປາກກາ).
- ເພີ່ມປະສິດທິພາບ DVFS (ແຮງດັນໄຟຟ້າແບບໄດນາມິກ ແລະ ການຂະຫຍາຍຄວາມຖີ່) ໂດຍອີງໃສ່ການຄາດຄະເນການໂຫຼດ.
- ຊ່ວຍນັກອອກແບບເລືອກກົນລະຍຸດການເປີດປະຕູພະລັງງານ ແລະ ການເປີດປະຕູໂມງທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງສຸດ.
ໃນສະພາບການອອກແບບ, AI ສາມາດໃຫ້ຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບວ່າ NPU ຄວນຖືກຂະຫຍາຍເພື່ອປະຫຍັດພະລັງງານເມື່ອໃຊ້ຮູບແບບສະເພາະໃດໜຶ່ງ, ຫຼືວ່າ GPU ເໝາະສົມກວ່າທີ່ຈະຈັດການກັບພາລະການຄິດໄລ່ AI ສະເພາະໃດໜຶ່ງ.
ບົດບາດຂອງ AI ໃນການຜະລິດ ແລະ ການຜະລິດຊິບເຊັດ
ເມື່ອການອອກແບບສຳເລັດແລ້ວ, ຊິບຈະຖືກຜະລິດຢູ່ໃນໂຮງງານຜະລິດເຄິ່ງຕົວນຳ (fab). ຂະບວນການຜະລິດທີ່ທັນສະໄໝມີຄວາມສັບສົນຫຼາຍ: ຫຼາຍຮ້ອຍຂັ້ນຕອນຂອງການພິມດ້ວຍຫີນ, ການວາງຊັ້ນ, ການແກະສະຫຼັກ, ແລະ ການກວດກາ. ປັນຍາປະດິດກຳລັງຖືກນຳໃຊ້ເພີ່ມຂຶ້ນເພື່ອເພີ່ມຜົນຜະລິດ (ອັດຕາສ່ວນຂອງຊິບທີ່ຜ່ານ) ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມແຕກຕ່າງດ້ານຄຸນນະພາບ.
1. ການຄາດຄະເນຜົນຜະລິດ ແລະ ການກວດຫາຂໍ້ບົກຜ່ອງ
AI ສາມາດປະມວນຜົນຮູບພາບການກວດກາ wafer ທີ່ມີຄວາມລະອຽດສູງເພື່ອ:
- ລະບຸຂໍ້ບົກຜ່ອງຂະໜາດນ້ອຍທີ່ຍາກທີ່ຈະກວດສອບດ້ວຍກົດລະບຽບແບບດັ້ງເດີມ.
- ຄາດຄະເນພື້ນທີ່ແຜ່ນ wafer ທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງຕໍ່ຄວາມລົ້ມເຫຼວ.
- ໃຫ້ຄໍາແນະນໍາສໍາລັບການປັບປຸງຂະບວນການເພື່ອເພີ່ມຜົນຜະລິດ.
ຜົນຕອບແທນທີ່ດີກວ່າໝາຍເຖິງຕົ້ນທຶນຕໍ່ຊິບທີ່ຕ່ຳກວ່າ—ສຳຄັນສຳລັບແທັບເລັດໃນຕະຫຼາດທີ່ມີການແຂ່ງຂັນ ແລະ ມີຄວາມອ່ອນໄຫວຕໍ່ລາຄາ.
2. ການຄວບຄຸມຂະບວນການແບບປັບຕົວ
AI ສາມາດຮຽນຮູ້ຄວາມສຳພັນລະຫວ່າງພາລາມິເຕີຂອງຂະບວນການ (ເຊັ່ນ: ອຸນຫະພູມ, ຄວາມກົດດັນ, ເວລາການສຳຜັດ) ແລະ ຄຸນນະພາບຂອງຜະລິດຕະພັນ. ດ້ວຍວິທີການນີ້:
- Fab ສາມາດປັບໄດ້ໄວເມື່ອມີການເຄື່ອນຍ້າຍຢູ່ເທິງເຄື່ອງຈັກ.
- ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງກຸ່ມສາມາດຫຼຸດລົງໄດ້.
- ຄວາມສອດຄ່ອງຂອງປະສິດທິພາບຂອງຊິບເພີ່ມຂຶ້ນ.
3. ການທົດສອບທີ່ສະຫຼາດກວ່າ
ເມື່ອຊິບຖືກຜະລິດແລ້ວ, ການທົດສອບຈະຖືກປະຕິບັດເພື່ອຮັບປະກັນການເຮັດວຽກ ແລະ ການຈັດປະເພດ binning (ຕົວຢ່າງ, ຊິບໃດສາມາດເຮັດວຽກໃນຄວາມຖີ່ສູງ ຫຼື ຄວາມຖີ່ຕ່ຳ). AI ຊ່ວຍໃນເລື່ອງ:
- ຫຼຸດຜ່ອນເວລາການທົດສອບໂດຍການຄາດຄະເນຜົນໄດ້ຮັບໂດຍອີງໃສ່ຊຸດຍ່ອຍຂອງການວັດແທກ.
- ການຊອກຫາຄວາມສຳພັນທີ່ບໍ່ຊັດເຈນຂອງຄວາມລົ້ມເຫຼວ.
- ເພີ່ມປະສິດທິພາບຍຸດທະສາດການວາງຖັງໃຫ້ເໝາະສົມກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງຜະລິດຕະພັນແທັບເລັດ (ເຊັ່ນ: ການປະຫຍັດພະລັງງານທຽບກັບລຸ້ນປະສິດທິພາບ).
ເປັນຫຍັງ AI ຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນເປັນພິເສດຕໍ່ຊິບເຊັດແທັບເລັດ?
ເມື່ອປຽບທຽບກັບອຸປະກອນອື່ນໆ, ແທັບເລັດມີລັກສະນະພິເສດຄື:
– ອຸນຫະພູມຈຳກັດ: ແທັບເລັດບໍ່ຄ່ອຍໃຊ້ພັດລົມ.
– ແບັດເຕີຣີຕ້ອງທົນທານ: ຜູ້ໃຊ້ຕ້ອງການພະລັງງານທີ່ໃຊ້ໄດ້ດົນ.
- ປະລິມານວຽກແຕກຕ່າງກັນ: ຈາກວຽກເບົາ (ການອ່ານ) ຈົນເຖິງວຽກໜັກ (ການສະແດງຜົນ, ການຫຼິ້ນເກມ, ການແກ້ໄຂ).
- ຄວາມຕ້ອງການ AI ໃນອຸປະກອນກຳລັງເພີ່ມຂຶ້ນ: ຄຸນສົມບັດຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ລາຍມື, ການສະກັດກັ້ນສຽງລົບກວນ, ການມົວພື້ນຫຼັງ, OCR ເອກະສານ, ແລະ ການສະຫຼຸບບັນທຶກ.
ປັນຍາປະດິດໃນການອອກແບບຊິບຊ່ວຍໃຫ້ບັນລຸເປົ້າໝາຍເຫຼົ່ານີ້ດ້ວຍການເຮັດຊ້ຳທີ່ໄວຂຶ້ນ ແລະ ວິທີແກ້ໄຂທີ່ດີທີ່ສຸດ.
ສິ່ງທ້າທາຍ ແລະ ຄວາມສ່ຽງຂອງການໃຊ້ AI
ໃນຂະນະທີ່ມີຄວາມຫວັງດີ, ແຕ່ກໍຍັງມີສິ່ງທ້າທາຍບາງຢ່າງຄື:
1. ຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນ: ຮູບແບບ AI ຈະດີເທົ່າກັບຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຂອງມັນເທົ່ານັ້ນ. ຂໍ້ມູນການອອກແບບ ແລະ ການຜະລິດມັກຈະມີຄວາມອ່ອນໄຫວ ແລະ ບໍ່ສາມາດແບ່ງປັນໄດ້ງ່າຍ.
2. ການຕີຄວາມໝາຍ: ການຕັດສິນໃຈຂອງ AI ກ່ຽວກັບການວາງແຜນພື້ນ ຫຼື ການເພີ່ມປະສິດທິພາບບາງຄັ້ງກໍ່ຍາກທີ່ຈະອະທິບາຍ, ເຖິງແມ່ນວ່າວິສະວະກອນຕ້ອງເຂົ້າໃຈເຫດຜົນທາງດ້ານເຕັກນິກກໍຕາມ.
3. ການເຊື່ອມໂຍງລະບົບຕ່ອງໂສ້ເຄື່ອງມື: ທໍ່ສົ່ງ EDA (Electronic Design Automation) ແມ່ນມີຄວາມຊັບຊ້ອນຢູ່ແລ້ວ; ການເພີ່ມ AI ຕ້ອງການການເຊື່ອມໂຍງຢ່າງລະອຽດ.
4. ຄວາມປອດໄພ ແລະ ຊັບສິນທາງປັນຍາ: ການອອກແບບຊິບແມ່ນຊັບສິນທີ່ມີຄຸນຄ່າ. ການນໍາໃຊ້ AI, ໂດຍສະເພາະແມ່ນ AI ທີ່ອີງໃສ່ຄລາວ, ເຮັດໃຫ້ມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການຮົ່ວໄຫຼ.
5. ການຢັ້ງຢືນຜົນໄດ້ຮັບ: ຜົນການແນະນຳຂອງ AI ຍັງຕ້ອງໄດ້ຮັບການຢັ້ງຢືນຢ່າງເຂັ້ມງວດ ເພາະວ່າຄວາມຜິດພາດເລັກນ້ອຍສາມາດມີຜົນກະທົບອັນໃຫຍ່ຫຼວງ.
ອະນາຄົດ: ຊິບເຊັດແທັບເລັດທີ່ມີ AI ພື້ນເມືອງເພີ່ມຂຶ້ນເລື້ອຍໆ
ໃນອະນາຄົດ, ການນໍາໃຊ້ AI ຈະຖືກປະສົມປະສານເຂົ້າກັນຫຼາຍຂຶ້ນຕະຫຼອດວົງຈອນຊີວິດຂອງຊິບ:
- ການອອກແບບອັດຕະໂນມັດຫຼາຍຂຶ້ນຕັ້ງແຕ່ສະເປັກຈົນເຖິງແຜນຜັງຮາດແວ.
- ການອອກແບບຮ່ວມກັນລະຫວ່າງຮາດແວ-ຊອບແວ, ບ່ອນທີ່ສະຖາປັດຕະຍະກຳ NPU, ຄອມໄພເລີ, ແລະ ຮູບແບບ AI ໄດ້ຖືກອອກແບບຮ່ວມກັນ.
- ການເພີ່ມປະສິດທິພາບສະເພາະໜ້າວຽກຂອງແທັບເລັດ: ປາກກາ stylus ທີ່ມີຄວາມໜ່ວງເວລາຕ່ຳ, ການປະມວນຜົນກ້ອງຖ່າຍຮູບແບບສົດໆ, ແລະ ມັນຕິມີເດຍທີ່ປະຫຍັດພະລັງງານ.
- ການຜະລິດທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນດ້ວຍການກວດກາວິໄສທັດທີ່ອີງໃສ່ AI ແລະ ການຄວບຄຸມຂະບວນການແບບປັບຕົວໄດ້.
ໃນທີ່ສຸດ, AI ຈະບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນຄຸນສົມບັດໃນແທັບເລັດເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງເປັນ "ວິສະວະກອນເພີ່ມເຕີມ" ທີ່ເລັ່ງການປະດິດສ້າງໃນຊິບເຊັດທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງອຸປະກອນຕ່າງໆ. ການປະສົມປະສານນີ້ຈະເຮັດໃຫ້ແທັບເລັດມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ, ປະຫຍັດພະລັງງານ, ຕອບສະໜອງໄດ້ດີຂຶ້ນ, ແລະ ສາມາດປະຕິບັດໜ້າວຽກທີ່ສະຫຼາດຫຼາຍຂຶ້ນໂດຍກົງໃນອຸປະກອນ - ໂດຍບໍ່ຕ້ອງອາໄສຄລາວຢູ່ສະເໝີ.
-
ຖ້າທ່ານຕ້ອງການ, ຂ້ອຍສາມາດດັດແປງບົດຄວາມນີ້ເປັນ: (1) ສະບັບດ້ານວິຊາການຫຼາຍຂຶ້ນສຳລັບຜູ້ອ່ານວິສະວະກຳໄຟຟ້າ/ນັກສຶກສາ, (2) ສະບັບທີ່ນິຍົມສຳລັບບລັອກເຕັກໂນໂລຢີ, ຫຼື (3) ການສຶກສາກໍລະນີທີ່ສຸມໃສ່ການອອກແບບ SoC ແທັບເລັດຈາກສູນໄປສູ່ການຜະລິດເປັນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ.
