摘要： 本文探讨了半导体行业人才短缺问题以及应对策略。文章指出，新方法正在被开发和测试以解决人才短缺，包括更广泛地部署AI工具和工程师的跨领域培训。AI在设计和验证半导体硬件方面的应用可以提高工程师的效率，并可能缩短工程学生的培训时间。学术机构正在尝试各种方法来填补人才缺口，包括缩短和加强培训、跨领域培训以及使用机器学习工具和大型语言模型等AI技术来训练软件工程师从事硬件工程师的工作。文章还讨论了如何让软件工程师参与硬件设计，以及如何获取计算机科学和电气工程人才。此外，还探讨了缩短大学课程的时间以适应快速变化的芯片技术的问题。
讨论： 上述讨论主要围绕芯片行业的人才短缺问题展开。讨论者指出，芯片设计领域存在广泛的误解和缺乏对行业的整体认识。尽管芯片设计在某些情况下比软件开发更有利可图，但软件工程师通常缺乏学习模拟设计和验证的知识。此外，由于学术课程中硬件课程的减少，特别是在AI软件的兴起之后，导致芯片行业尤其是设计和验证领域的工程师短缺。讨论中还提到了硬件和计算两个不同的领域，以及计算机科学教育中应该包括哪些内容。一些评论者认为，计算机科学专业应该包含更多关于非CPU逻辑（如FPGA）的内容，而其他评论者则认为，对于模拟电子学的深入了解不是计算机科学毕业生必须掌握的技能。此外，还讨论了从硬件转向软件或相反的情况，以及不同行业的工作环境和薪酬差异。
原文标题：Can a Computer Science Student Be Taught to Design Hardware?
原文链接：https://semiengineering.com/can-a-computer-science-student-be-taught-to-design-hardware/
讨论链接：https://news.ycombinator.com/item?id=47050211