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从生成式AI到代理式AI,Cadence说半导体设计有这些变化

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AI 正持续影响着人们生活的各个领域,设计半导体一方面驱动人工智能和加速计算,另一方面,芯片与系统开发本身也受益显著。

19日,知名EDA软件设计公司Cadence举办了CadenceLIVE China 2025中国用户大会。Cadence高级副总裁兼系统验证事业部总经理保罗·卡宁汉(Paul Cunningham)在演讲中提到,当前超过50%的Cadence工具已集成“优化AI”,可用于提升工具运行速度、质量及错误发现能力。未来两年,生成式AI的大规模部署将推动这一比例升至80%以上。

当小米、阿里巴巴、比亚迪等系统公司开始涉足芯片制造,意味着芯片设计越来越以用户体验为导向,这在Paul看来是20年前难以想象的事情,如今成为越来越多的“软件定义芯片”的案例。

半导体芯片的功能日益复杂,需要集成数万亿个晶体管,必须支持高性能计算,并采用先进的工艺节点设计。 “制程节点的开发无法再与工具和IP的开发分离,必须协同工作。” 保罗认为随着复杂多芯片封装(如中介层2.5D封装)和堆叠技术(如多达16片的晶圆堆叠)的应用,推动超越摩尔定律势在必行。

为此,Cadence提出了“三层蛋糕”(three layer cake)概念,以智能系统设计为核心,提供先进的计算软件、专用加速硬件和 IP 解决方案,能够适应客户动态的设计要求。包括AI代理层、核心仿真层以及运行计算的硬件层。 从生产环节来看,Cadence不仅仅关注半导体本身,还会向后端物理世界延伸,包括机电、热力、流体等领域,甚至模拟整个数据中心,以实现从芯片到系统端到端的优化。在技术原理上来看,仿真与AI技术的传统方法依赖数学和计算机科学,AI能够解决以前无法处理的问题,如复杂的物理建模和自动化设计。支撑前两者的是计算本身,当定制加速器可应用于x86 CPU、Arm架构、GPU等多种平台,Cadence的软件也在越来越异构化。借助 AI 释放的创造力,Cadence 能够实现卓越设计,帮助客户满足关键的商业和环境需求,包括上市时间和可持续性。

保罗认为,代理式 AI(Agentic-AI)展现出广阔的应用潜力。JedAI是Cadence的AI平台,通过JedAI,用户可构建基于Agent的工作流,使用标准协议(如MCP)连接多个产品,实现复杂任务的自动化管理。这不仅能加速设计迭代周期,更能自主处理高复杂度任务,从而开创一个更高效、更智能的系统设计新时代。

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