【ZiDongHua 之创新自科文收录关键词：Cadence 人工智能 集成电路】
　　
　　CadenceLIVE 精彩回顾 | AI驱动时代，Cadence 利用计算软件优势创新未来
　　
　　2024 年 8 月 27 日，CadenceLIVE China 2024 中国用户大会在上海浦东嘉里大酒店圆满落幕。本届大会汇集众多专家学者，共同探讨集成电路设计的发展趋势和未来机遇。
　　
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　　活动现场，Cadence 资深副总裁兼数字与签核事业部总经理滕晋庆博士发表了《赋能 AI 驱动时代的创新未来》的精彩演讲，向与会观众介绍了在 AI 技术大爆发的背景下，Cadence 如何利用计算软件优势帮助客户抓住机遇、创新未来。
　　
　　演讲中，滕晋庆先生表示，半导体行业和系统行业的融合已经成为一个不可逆转的趋势。这种融合不仅体现在技术层面，更在商业模式和市场策略上显现出深远的影响。随着半导体制程不断向 1 纳米逼近和 3D-IC 等先进封装技术的应用，半导体技术的创新之路仍极为广阔。
　　
　　
　　
　　与此同时，AI，尤其是生成式 AI 的出现，也为半导体行业带来巨大增长空间。一方面，得益于软件和算法的不断演进以及 GPU 等硬件性能的显著提升，AI 大模型持续进化，未来有望模仿人脑的宏伟规模，达到 100 万亿突触连接的水平，这将极大推动计算、数据及能源基础设施的需求。另一方面，模型小型化趋势也悄然兴起，其旨在适配边缘设备，促进垂直系统整合和优化。在以后的 5 至 10 年内，AI 软硬件核心设计将实现惊人变化，AI 芯片市场亦将迎来爆发式增长。
　　
　　Cadence 致力于用智能系统设计服务客户。我们将世界看待成三个同心圆：最内圈是硅；然后是系统；最外面是数据，这三个同心圆共同作用，提升了各行各业的智能化水平。作为全球领先的集成电路设计企业，Cadence 利用 computational software（计算软件）优势，为中心-硅圈提供 EDA 和 IP，为中间-系统圈提供 SDA（系统设计与仿真）服务，为外层-数据圈提供人工智能技术。
　　
　　
　　
　　事实上，我们可以将人工智能看做是数据优化，其位于技术生态的上层。在推动智能应用落地的过程中，还依赖于物理、数学和计算机科学的深度融合，以及底层的加速计算技术，包括 multi CPU、GPU、FPGA 和定制专用芯片等。
　　
　　在过去 35 年中，Cadence 的核心一直是computational software，它支撑着从 EDA 到 SDA，再到人工智能的全方位技术发展。面向未来，Cadence 将继续在以下三个方向上努力：构建 AI-Silicon 基础设施，利用 AI 改进现有解决方案，以及和客户共同开拓新兴市场。
　　
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　　构建AI-Silicon基础设施
　　
　　Cadence 的全流程数字解决方案针对大型AI芯片设计进行了显著改进，以满足设计团队对高效 PPA 的追求。在 Block 阶段，Genus 和 Innovus 引入了 Smart Hierarchy 技术，避免了复杂的 Hierarchical Flow，使工程师更易于达到 PPA 目标。在 sub-system 和 full chip 阶段，Cadence 的 Certus 解决方案利用分布式处理技术，可显著缩短大型项目 timing/power closure 时间并降低 Interface 功耗。在 Timing signoff 阶段，Tempus 只需要 11 小时即可完成 flatten 的 2.8B instances的 signoff，在提升工作效率的同时，优化 PPA。
　　
　　此外，顺应 3D-IC 这一行业趋势，Cadence 凭借在 digital、analog、PCB 和封装等领域的专业技术，成功推出了业内唯一的完整性 3DIC 设计平台——Integrity 3D-IC。此平台集成了芯片设计、封装设计和仿真分析等多个领域的先进技术，并利用 AI 提升了设计自动化水平，使系统更容易满足 PPA 需求。在与中国客户的合作中，Cadence 助力完成中国首颗 Full Mask 三维芯粒集成芯片的研发，并实现了全 Cadence 流程的 signoff，包含了光、电、磁、力、热等不同维度，印证了 Cadence 3DIC 设计流程的领先地位。
　　
　　利用AI改进现有解决方案
　　
　　在 AI 驱动的时代，Cadence 正积极利用 AI 技术改进现有解决方案，以推动行业前沿创新。一直以来，EDA 发展沿循两大互补路径：一是核心算法的深度优化，即 Optimization AI，旨在提升设计效率与质量；二是 Design Abstraction，通过简化问题的复杂性来加速设计流程。
　　
　　借助这两个方向，Cadence AI 解决方案构建了三层架构，底层依托 JedAI 大数据与 AI 平台，加速 AI 部署；中层提供针对数字、模拟及仿真领域的多样化 Optimization AI 解决方案；顶层则是Cadence Copilot，利用大语言模型（LLM）等先进技术，提升 LLM-based AI 解决方案。
 
　　过去三年，Cadence 在 Optimization AI 领域取得显著进展，如 Cadence Cerebrus 已在数字设计领域广泛应用，极大提升了客户的生产力。着眼未来，Cadence 将致力于把将传统的单一 EDA 工具和运行环境转变为多次运行、多工具协作的设计环境，并结合 AI 从设计数据中学习，从而减少人工决策、推动芯片设计的自动化进程。基于这一目标，Cadence 推出 JedAI 大数据分析平台，可为客户提供全方位、全流程的 AI 优化体验。
　　
　　同时，基于大语言模型技术，Cadence 得以提供更多的 Design abstraction，提高工程师的生产力。例如，在数字电路设计中，可以利用大语言模型直接从 Design spec 生成 RTL，从而使团队提前开始设计流程；此外，验证工程师也能借助此技术快速生成 SystemVerilog Assertion 与 Test Plan，提升验证效率；对于模拟工程师，SkillCopilot 则可利用 LLM 自动生成 SKILL 代码，简化设计布局过程。
　　
　　与客户共同开拓新兴市场
　　
　　随着 AI 能力不断扩展，Cadence 将重点关注汽车电子、数据中心和生命与生物科学等新兴领域。在汽车电子方面，一辆汽车所搭载的芯片价值不断上升，这将为半导体行业带来巨大的增长机会。对此，Cadence 能够提供所有层面的汽车解决方案，帮助客户加速设计。
　
　　在数据中心的建设中，节能减排极为重要。据相关资料显示，当前数据中心已经消耗了全球约 1.5%到 2%的电力资源。为减少电力成本，Cadence 收购了一家英国的初创公司，并与 NVIDIA Omniverse 平台密切合作，建立 Reality Digital Twin 平台，其可以将数据中心所需的物理数据用数字化模型表示，从而快速进行 CFD 仿真，以优化设计，并节约成本。
　　
　　在生命与生物科学领域，AI 拥有巨大潜力。面对药物开发过程中的“Eroom（逆摩尔）”定律，人工智能和模拟将会是减少研发时间和成本的关键。为了抓住这一机遇，Cadence 收购了拥有先进分子模型和模拟技术的 OpenEye 公司，并将其更名为 Cadence Molecular Sciences。通过这次收购，可使 Cadence 的计算软件专长进入分子建模和模拟领域，助力制药和生物技术的开发。
　　
　　Cadence 已经深耕中国市场三十余年，在与客户合作的过程中，我们始终坚守对中国的长期承诺。这一承诺在客户数量的快速增长中得到了生动体现——从 2018 至 2023，Cadence 的中国客户数量增长了一倍之多。作为中国 EDA 领域的核心提供商，Cadence 持续加大对中国的投入，2024 年员工数量增长超 6%，并且我们致力于人才培养，数百名实习生通过 Cadence 的培训顺利进入设计、制造及教育界，为推动中国集成电路设计做出重要贡献。
　　
　　不仅如此，Cadence 中国连续九年荣获“最佳职场”称号，我们不仅因技术卓越而自豪，更因其在员工成长、社会公益等方面展现的企业社会责任而感到骄傲。在此，我衷心感谢各界的支持，期待与客户和伙伴携手共进，共同探索人工智能时代的无限可能。
　　
　　关于 Cadence
　　
　　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。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，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 已连续十年名列美国财富杂志评选的 100 家最适合工作的公司。如需了解更多信息，请访问公司网站 www.cadence.com。
　　
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