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大模型支撑的生成式 AI“热度”持续升温,不仅有望深度赋能千行百业,也在激发半导体产业链自上而下的深刻变革。
在 11 月 10 日开幕的 2023 ICCAD 上,Cadence 副总裁、中国区总经理汪晓煜在题为“步入芯片和系统设计新范式”的演讲中提到,摩尔定律不仅反映了半导体行业的发展规律,也推动了整个信息技术领域的创新和变革,人工智能、5G 通信、HPC利来最给利老牌官网、自动驾驶和工业物联网等新的应用需求、算力和能效要求对于芯片和系统设计提出了更高的要求。在此趋势下,芯片和系统设计的复杂性也不断增加利来最给利老牌官网,如何利用生成式 AI 解放生产力将成为制胜关键。Cadence 厚积薄发,全面打造了“芯片到系统”的 AI 驱动 EDA 方案,助力全产业链共创共赢。
汪晓煜在开场中直言,半导体进步的核心推力是持续提升经济附加值,在半导体进入晶体管时代开始催生了一系列产品和应用繁荣,从大型计算机到家电,到个人电脑 PC利来最给利老牌官网,再到智能手机,以及兴起的智能终端、智能汽车等等。
在摩尔定律的引领下利来最给利老牌官网,多重技术和多种应用共同驱动市场持续增长利来最给利老牌官网利来最给利老牌官网,半导体行业持续蓬勃发展。汪晓煜引用数据提到,预计到 2030 年,全球半导体规模将超过 1 万亿美元,而人工智能、5G 通信利来最给利老牌官网、HPC、自动驾驶和工业物联网等催生的智能电子系统市场也将有望在 2028 年达到 3 万亿美元规模。
在经过第一次工业革命开启蒸汽机时代,第二次工业革命开启电气化时代利来最给利老牌官网,第三次工业革命开启自动化时代之后,汪晓煜认为,第四次工业革命开启的是信息化和数字化时代,之前三次工业革命是通过单一技术的变革来实现突破的利来最给利老牌官网,即从蒸汽机到电力再到计算机,在第四次工业革命早期互联网技术的普及推动了信息化。在目前阶段是整个社会从信息化转向数字化,我们可以称之为后工业 4.0 时代,AI 成为驱动核心利来最给利老牌官网,半导体则承载着 AI 技术和应用的落地,通过AI和半导体技术的不断发展催生智能系统的应用和普及,进而才能推动整个社会的数字化转型。
而要构成一个真正意义上的智能系统,不止是芯片层面软硬件的结合,还必须实现一定的感知能力、学习能力和计算能力以及海量数据的融合。汪晓煜指出,整体而言,智能系统需要软硬件系统与 AI 的高度融合。
相应的,这也引发了芯片设计和智能系统融合的挑战利来最给利老牌官网。汪晓煜提到利来最给利老牌官网,摩尔定律推动工艺提升利来最给利老牌官网,线宽缩小势必带来更复杂和更大规模的设计。尽管考虑经济效益利来最给利老牌官网,可以采用 3DIC 和先进封装设计,但对散热、信号完整性、电磁效应、良率和可靠性都产生一系列的挑战,基于传统 EDA 设计流程已然难以应对挑战。
汪晓煜指出,芯片复杂度将在下一个十年增长 100 倍,而采用先进工艺节点设计的芯片数量将增加扩大 4 倍,基于传统的设计流程,势必需要大量的半导体人才才有可能实现设计目标的需求。但是现实的问题是无论中国还是全球,半导体人才的短缺都不是短时间可以解决的问题。为了应对这些挑战利来最给利老牌官网,AI 驱动的 EDA 解决方案已成为“首选”。
对此汪晓煜进一步表示,EDA 工具需更快响应新需求,需要更进一步的智能化利来最给利老牌官网,实现多运算、多引擎才能加快芯片迭代速度,支撑半导体业向后摩尔时代发展。通过 JedAI 平台,设计流程可从大量数据中通过自主学习,不断优化,进而最终减少设计人员的人工决策时间利来最给利老牌官网,大幅提升生产力,从而不断地提升生产力。
汪晓煜进一步介绍,利用 LLM 技术将生成式 AI 扩展到设计流程中,可以有效提升验证和调试效率,加速从 IP 到子系统再到 SoC level 的代码迭代收敛。
Cadence 作为全球 EDA 行业的领导企业,在业内第一个推出了全面的“芯片到系统”AI 驱动的 EDA 工具平台 Cadence JedAI Platform利来最给利老牌官网,包括 Verisium 验证、Cerebrus 物理实现、Optimality 系统优化,Allegro X AI 系统设计及 Virtuoso Studio 模拟开发设计等五大平台和分别对应的 AI 加持的 EDA 工具。通过 JedAI 这个统一的数据平台,可以有效地进行数据的存储、分类、压缩和管理,推动 EDA 工具和设计流程的自我学习优化,从而实现生产力的极大提升以及功耗、性能和面积(PPA)的进一步优化。
Cerebrus 作为 Cadence 首款创新的基于机器学习的数字实现工具,可推动数字芯片设计流程高度自动化、智能化,让客户可以达成严苛的芯片设计目标。汪晓煜提到,Cerebrus 在客户超过 200 款芯片流片过程中的战果辉煌,如在 3nm 多核 CPU IP 的漏电优化中提升 38%、5nm GPU 设计效率提升 8 倍、7nm 智能驾驶 SoC 时序优化提升 60% 等利来最给利老牌官网。
随着 SoC 复杂性不断提高,验证往往比其他工程任务更加消耗算力和人力,如何缩短验证周期已成为产品按时上市的关键。汪晓煜指出利来最给利老牌官网,通过部署 Verisium 平台,汇集所有波形、覆盖率、报告和日志文件等验证数据于 JedAI 平台中,在此平台上建立机器学习模型和发掘更多特定指标,进而将其应用于全新系列工具上,从而极大地提高验证工作效率。从其表现来看,无论是 10 亿门手机 SoC 设计改进、存储控制器 IP 的快速抖动分析、RISC-V GPU 的 RTL 改进验证,均可分别提升 20利来最给利老牌官网、30 和 60 倍,功力强大。
此外,一直以来 PCB 设计中的布局布线是一个耗时的手动过程,且影响上市速度。而 Cadence 推出的 Allegro X AI 技术,可自动执行器件摆放、金属镀覆和关键网络布线,并集成了快速信号完整性和电源完整性分析功能,为当前高速、高密度、多层的复杂 PCB 设计布线提高了生产力、优化了质量。汪晓煜介绍案例时说,使用 Allegro 平台的生成式 AI 功能,单层计算机开发板布局布线 倍利来最给利老牌官网,消费 IoT 板布板时间能减少至 48 倍,自动驾驶 PCB 板的布局布线 倍。
可以看到,Cadence 在 EDA 全流程领域的“AI”化带来了复杂芯片设计和 PCB 设计的大解放。
汪晓煜最后强调,Cadence 将不断通过 AI 赋能和优化 EDA 方案,着力形成真正意义上的多模块、多功能设计中心化,从而全面提升芯片设计生产力利来最给利老牌官网,这是芯片设计的未来。
值得一提的是,在 11 月 11 日的 ICCAD 技术论坛上利来最给利老牌官网,Cadence 技术总监郑如雷还带来了搭载最新生成式 AI 技术的 Cadence Virtuoso Studio 的演讲。随着云计算、人工智能、自动驾驶、5G 通信、工业物联网的发展,带动了高端芯片需求不断走高,芯片设计的复杂度和成本也在急速提升利来最给利老牌官网。据统计,5nm 设计成本约为 4 亿美元,3nm 则为 5 亿美元利来最给利老牌官网,2nm 更是高达 6.35 亿美元,为支持 Cadence 智能系统设计战略,满足工艺迁移需求,减少流片成本和加快上市,Cadence 推出了全新的 Virtuoso Studio 工具。
据Cadence 技术总监郑如雷在题为《Cadence Virtuoso Studio and Cadence Spectre Platform——重固定制 IC 设计》的演讲中介绍,Virtuoso Studio 支持在既定的工艺技术上重复使用现有的 layout,通过自定义布局和自动化布线,在新的工艺技术上快速重建迁移后的 layout。此外,还可以自动将源原理图的实例、参数、引脚和连线从一种工艺技术映射到另一种工艺技术。使用 Virtuoso ADE 仿真环境和基于 AI 的电路优化技术,可对映射的原理图进行优化和验证利来最给利老牌官网,确保更新后的原理图能够满足所有必要的设计规范。
迎接生成式 AI 在 EDA 工具的革新浪潮,Cadence 知行合一,打造的“芯片到系统”的 AI 驱动 EDA 方案也将持续助力半导体全产业链在释放“生产力”的征程中加速前行。
Cadence 是电子系统设计领域的关键领导者,拥有超过 30 年的计算软件专业积累利来最给利老牌官网利来最给利老牌官网利来最给利老牌官网。基于公司的智能系统设计战略,Cadence 致力于提供软件、硬件和 IP 产品,助力电子设计概念成为现实。Cadence 的客户遍布全球,皆为最具创新能力的企业利来最给利老牌官网,他们向超大规模计算、5G 通讯、汽车、移动设备、航空、消费电子、工业和医疗等最具活力的应用市场交付从芯片、电路板到完整系统的卓越电子产品。Cadence 已连续九年名列美国财富杂志评选的 100 家最适合工作的公司利来最给利老牌官网。如需了解更多信息,请访问公司网站 利来最给利老牌官网。
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