数据库的一些监控接口发生较大的变化是数据库生态工具厂商最头疼的事情,因为这些工具厂商必须投入巨大的成本才能不断地进行版本适配。
高性能AI芯片的设计需要使用包电路仿真、物理设计等多种EDA设计工具和软件,还要花费大量的时间和人力成本。在芯片设计过程中,任何一个错误都可能导致大量时间和资源的浪费,甚至可能导致整个项目的失败。在此背景下,不少企业都通过引入AI技术让EDA工具更加智能,在芯片设计的过程中用工具尽可能多地代替人力。
数据治理需要协调多方利益,它应该激励数据的生产者,保护数据主体的利益,通过构建信任与合作促进数据的生产与使用。同时,数据治理制度应当激励如隐私计算等新的数据技术的开发,构建数据可信流转的环境。
数据驱动的企业是那些使用数据和分析做出决策的企业。如果使用数据来推动企业想要的结果,那么导致这些结果的决策将根据事实而不是直觉做出。到目前为止,理解起来就这么简单。
从目前的实际进展而言,AI大规模参与EDA设计仍然存在一些亟待突破的瓶颈。其中,精度不高、数据有限等问题,正在限制AI技术在EDA设计中的应用。
企业经常在数据规范化方面寻求外部帮助,因为如果做得不正确,企业可能仍然会面临数据质量问题,不能像他们期望的那样充分利用数据。