本晶片設計學位學程發展方向與重點

本晶片設計學位學程除了培育學生有關數位IC、類比IC、嵌入式系統、FPGA、EDA工具實務等基礎IC設計技術之外，擬發展以下三個關鍵晶片設計重點：

一、支援邊緣計算的晶片設計與應用系統開發：

介紹邊緣計算 AI的模型設計原理、技術及方法，AI加速棒、FPGA系統實作演練，培養學生設計邊緣計算晶片的基礎能力，發展智慧醫療、智慧城市、智慧製造、智慧物聯網等應用所需邊緣計算技術。

二、支援深度學習的晶片設計：

介紹目前主要支援深度學習的晶片設計架構，如NVIDIA的GPU、Intel的Movidius VPU和Nervana NNP、Google的TPU、ARM的Mali GPU和Ethos NPU，讓學生了解支援深度學習的晶片設計的需求與設計考量，以及各種晶片設計架構的優點和適用場景。

三、支援生成式AI的晶片設計：

國科會通過「晶創臺灣方案」，鼓勵國內外公司或學研機構利用晶片與生成式AI技術，發展各行各業的創新解決方案。本晶片設計學位學程亦特別針對生成式AI介紹其基礎神經網路模型如Transformer、BERT、GPT、GPT3、ChatGPT、影像擴散生成模型等模型的架構與核心計算形式，並使用FPGA與CUDA程式設計實驗來掌握基礎生成式AI的晶片設計技術。