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這些都做完之後，沒有問題了，再進入仿真環節……
按照寧爲的想法，是要以上步驟完全縮減到一步到位，在對象庫中集成完成某一特定類任務的一級芯片架構，即爲容器，然後是二級架構即爲羣，然後依次往下劃分……
操作者只需要將進行簡單的組合，經過對已有結構的簡單修補刪減之後，就能直接進入仿真環節。
這也是這款EDA軟件單純只是爲了設計各類AI芯片的原因。
如果要用這種傻瓜方式設計通用芯片，寧爲就算真把頭髮耗光，也不可能解決得了傻瓜式操作這一難題。
但在AI芯片領域卻是能做到的。
就目前AI領域的情況來說，所謂智能算法一是快速尋求最優解的過程。這些算法通過模擬一些自然過程，來解決複雜工程問題。
還有基於數據的機器學習，主要是從已知數據出發用來對未知數據進行預測的規律等等。
所以寧爲的設計理念很簡單。
比如首先搭載一個標準的卷積神經網絡學習的容器，然後在子分類下方融入各種機器視覺類別的組，比如圖片識別、人臉識別、進階的表情識別、手勢識別等等。
