聯發科技長期投入前瞻領域研究，近期再傳突破性成果，將機器學習導入晶片設計，運用強化學習(reinforcement learning)讓機器透過自我不斷探索和學習，預測出晶片中最佳電路區塊的位置(location)與形狀(shape)，將大幅縮短開發時間並建構更強大性能的晶片，成為改變遊戲規則的重大突破。此技術將於11月於台灣舉辦的IEEE亞洲固態電路研討會A-SSCC (Asian Solid-State Circuits Conference)發表，同步也將申請國際專利。

聯發科技將機器學習導入早期電路區塊布局，協助IC設計優化

這項AI 先進技術注入了創新的演算法，針對極複雜的晶片設計，決定出最佳的電路配置， 除了可以決定區塊( block) 最佳的位置，還能調整出最佳的形狀，將機器學習應用在優化設計、減少錯誤，探索未知上，協助工程師們用更少的時間，產出更佳的成果。

聯發科技晶片設計研發本部群資深副總經理蔡守仁表示：「不論是企業界和學術界，近年鮮少有早期電路區塊佈局的文獻研究。聯發科技本次突破性的發展，將AI和EDA結合出機器最佳化的電路區塊佈局擺放，協助研發人員提高效率並自動執行最佳化任務。該技術正逐步整合導入聯發科技全線開發的設計流程中，包括用於手機、電視、網通等的晶片，將有效提升研發能量，縮短研發時程，協助公司及客戶快速搶占市場先機。」

隨著晶片複雜性不斷升高，如何讓數量龐大的組件處於最佳位置且功能正常，是晶片佈局規劃中的嚴峻挑戰。早期電路區塊佈局需仰賴人力及專案實務經驗，往往需要耗時數週才能產出方案給晶片系統開發者使用。聯發科技透過跨部門合作，運用AI的機器學習演算法，可將時間縮短至一天甚至數個小時，就能預測出最佳化的電路區塊佈局，其效益不只遠超越人工方式，更能透過GPU加速 (GPU acceleration)，提供多達數十項可行的開發方案，釋放出研發人力的時間及心力投注在其他更複雜的系統架構上。此外，聯發科技還運用模型的預先訓練技術，讓機器持續隨著專案演化，將一代優於一代的精神應用在聯發科技的晶片開發上。

IEEE國際固態電路學會旗下的亞洲固態電路研討會（A-SSCC）及國際固態電路研討會（ISSCC），皆被視為IC設計領域的旗艦型研討會。聯發科技自2004 年起總共累計85 篇論文被收錄在ISSCC，是台灣唯一連續19年皆有作品入選的企業，體現公司在先進技術領域上的投入備受國際肯定。隨著亞太區半導體產業影響力近年來持續增加，A-SSCC也已成為IC設計領域學術發表的最高指標之一，歷年來在台灣、韓國、日本、新加坡等地區巡迴舉辦，成為半導體領域的年度盛事，今年聯發科技研究論文為台灣業界唯一獲選A-SSCC的公司，實為業界之光。