软件向下兼容的问题，可以通过软件的而优化而在编译器/仿真器/模拟器直接完成，而完全不需要什么微码这些概念。
硬件方面：
整合目前业界认可的最好的系统进行反向以供学习，构造硬件优化的基础模型。根据这些基础模型构建AI训练模型并不断自我迭代优化。
根据硬件的规范以及人工走线的学习，训练出更好的走线的规则。从而让走线面积更加小，芯片/电路板有效利用率更高
更加深入的优化甚至可以在工艺何实现层面进行，比深度优化工艺和placement等。
关于EDA,IC设计就介绍完了，您有什么想法可以联系小编。
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硬件方面：
整合目前业界认可的最好的系统进行反向以供学习，构造硬件优化的基础模型。根据这些基础模型构建AI训练模型并不断自我迭代优化。
根据硬件的规范以及人工走线的学习，训练出更好的走线的规则。从而让走线面积更加小，芯片/电路板有效利用率更高
更加深入的优化甚至可以在工艺何实现层面进行，比深度优化工艺和placement等。
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