【ZiDongHua之“設計自動化”收錄關鍵詞：Cadence 楷登 自動駕駛 機器人 無人機】
 
　　IIC Shanghai 2025|AI賦能，Cadence引領芯片與系統(tǒng)設計創(chuàng)新
 
　　3月27日-28日，2025國際集成電路展覽會暨研討會（IIC Shanghai）在上海成功舉行。此次盛會匯集眾多集成電路產業(yè)的行業(yè)領袖與專家，共同探討集成電路產業(yè)前沿技術和市場動態(tài)，把握行業(yè)未來趨勢。
 
　　在此次2025中國IC領袖峰會上，Cadence亞太區(qū)資深技術總監(jiān)張永專發(fā)表了題為《AI賦能：半導體與系統(tǒng)設計的創(chuàng)新之旅》，與其同期舉行的主題技術論壇EDA/IP與IC設計論壇和Chiplet與先進封裝技術研討會上，Cadence技術支持總監(jiān)蔡準和Cadence資深技術支持總監(jiān)王輝分別發(fā)表了題為《智能化、自動化、前移化——Cadence全棧式提效方案拆解》和《AI在系統(tǒng)設計及仿真中的應用》的精彩演講。
 
　　張永專
 
　　AI賦能：半導體與系統(tǒng)設計的創(chuàng)新之旅
 
　　在2025年中國IC領袖峰會上，張永專分享了AI在芯片設計領域引領的深刻變革，不僅顯著優(yōu)化了布局布線中的功耗、性能與面積（PPA），提高仿真性能表現(xiàn)，更通過自然語言處理技術實現(xiàn)了工具交互的革命性變化。
 
　　在演講中，他談及到Cadence的AI平臺構建了一個覆蓋IC設計全流程——前端、中端、后端乃至3D-IC系統(tǒng)設計的統(tǒng)一架構?；谠摷軜嫶蛟斓膹男酒较到y(tǒng)的全方位AI驅動設計平臺JedAI（Joint Enterprise Data and AI Platform）可實現(xiàn)全流程數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲與管理，可以把所有前中后端的信息集合起來,構建起前后端設計數(shù)據(jù)的雙向可視化與驗證閉環(huán)。此外，Cadence也在JedAI中融入了大語言模型（LLM），進一步提升設計效率。張永專先生指出，在基于大語言模型的AI應用中，JedAI是重要的平臺和框架。
 
　　他表示，對于IC半導體設計領域，引擎至關重要，通過機器學習算法訓練可構建出Optimization AI引擎。該引擎與代理式AI（Agent-based AI）相結合，形成智能設計優(yōu)化體系，有效提升設計效率與質量。
 
　　其次，張永專談到Cadence提出“three layer cake”概念，其AI解決方案構建三層架構：底層利用現(xiàn)有引擎進一步加速AI部署；中層通過代理式AI，針對數(shù)字、模擬及仿真領域，提供多樣化Optimization AI解決方案；頂層Cadence Copilot，借助大語言模型（LLM）等先進技術，升級基于LLM的AI解決方案。
 
　　最后，他指出AI部署有三個階段，當前AI還處于早期的基礎設施構建階段，下一個階段將是物理AI時代，自動駕駛、機器人、無人機等都將具備AI能力，而在第三個階段科學AI時代，AI將用來解決科學問題。
 
　　蔡準
 
　　智能化、自動化、前移化——Cadence全棧式提效方案拆解
 
　　在EDA/IP與IC設計論壇上，蔡準分析了傳統(tǒng)芯片系統(tǒng)設計流程的局限性以及現(xiàn)代芯片系統(tǒng)設計流程的新需求，深度解讀了智能化、自動化、前移化的Cadence全棧式提效方案，特別是為中國市場推出的芯片系統(tǒng)設計新模式。
 
 
　　傳統(tǒng)芯片系統(tǒng)設計流程有局限
 
　　蔡準指出，傳統(tǒng)芯片設計流程是流水線的作業(yè)，通常包括：芯片規(guī)格制定、架構設計和封裝規(guī)劃、電路代碼設計和驗證、邏輯綜合、物理設計、封裝基板設計、PCB原理圖設計、PCB布局布線、芯片流片等環(huán)節(jié)。
 
　　傳統(tǒng)設計流程的局限性主要是對工程師經(jīng)驗的依賴、半自動化的工具流程以及較低的協(xié)同合作效率。這些問題不僅影響了日益緊迫的項目交期，也難以應對與日俱增的設計規(guī)模。因此，現(xiàn)代芯片系統(tǒng)設計流程也需要與時俱進，以應對超大規(guī)模設計、先進工藝和先進封裝的挑戰(zhàn)。只有設計流程、芯片、封裝和PCB設計三位一體協(xié)同合作，才能打破傳統(tǒng)孤島，實現(xiàn)并行開發(fā)，提高迭代效率。
 
　　Cadence全棧式提效方案
 
　　蔡準表示，Cadence以智能化驅動創(chuàng)新，以自動化貫穿流程，以前移化打破壁壘，通過全棧式技術革新重構設計范式，助力芯片設計全流程的效率躍升。智能化推動EDA和AI全域融合，幫助客戶加速目標實現(xiàn)；自動化則貫穿整個設計流程，推動工具之間無縫銜接；前移化打造多領域協(xié)同平臺，降低項目返工風險；云端算力集成進一步釋放資源利用率，提升協(xié)同效率。
 
　　在數(shù)字電路設計與驗證、模擬電路設計與仿真、系統(tǒng)及封裝等領域，Cadence憑借基于AI的EDA工具實現(xiàn)了電路設計與優(yōu)化的自動化，顯著縮短了目標實現(xiàn)時間，加速了覆蓋率收斂；同時實現(xiàn)了多環(huán)節(jié)自動對齊與閉環(huán)優(yōu)化，將迭代周期縮短30%以上。多域協(xié)同平臺還能早期預測擁塞與性能，分析功耗與熱點，進行約束與設計規(guī)則檢查，大幅降低項目后期修改的風險。
 
　　他表示，在AI技術深度賦能產業(yè)升級的今天，Cadence確立了三大戰(zhàn)略目標：一是構筑要使用AI芯片的基礎設施；二是通過AI技術驅動解決方案創(chuàng)新；三是攜手生態(tài)伙伴共同開拓更多新的市場。
 
　　Cadence在使用AI技術幫助合作伙伴創(chuàng)新的實踐中，構建了三層解決方案架構。最底層依托大數(shù)據(jù)與AI平臺，為客戶提供開箱即用的AI優(yōu)化方案；中間層為數(shù)字、模擬驗證仿真等領域提供AI優(yōu)化方案；最上層Cadence Copilot使用大語言模型與多模態(tài)基礎模型，幫助工程師大幅提升生產效率。
 
　　在演講中，蔡準還介紹了Cadence基于AI技術開發(fā)的設計平臺：業(yè)界首個AI驅動的全流程智能平臺Cerebrus是一款基于機器學習的數(shù)字實現(xiàn)工具，可推動數(shù)字芯片設計流程高度自動化、智能化；Verisium人工智能驅動的驗證平臺，可以加速并協(xié)助調試，減少工程師在故障分類和調試上的時間；Virtuoso Studio是Cadence.AI生成式AI平臺的一個應用，支持智能定制電路設計；Allegro X AI™是業(yè)界首個跨全工程間流暢協(xié)作設計平臺,可集成原理圖、布局、分析、設計協(xié)作與數(shù)據(jù)管理；Optimality™Explorer是一款AI驅動的多物理場優(yōu)化軟件，用于對電子系統(tǒng)進行快速而高效的分析和優(yōu)化。
 
 
　　芯片系統(tǒng)設計的新模式
 
　　蔡準最后表示，Cadence托管服務（CMS）是一種芯片系統(tǒng)設計新模式，是特別針對中國地區(qū)提供即用型、全流程EDA優(yōu)化及應用環(huán)境部署的全流程托管服務，滿足芯片設計全棧解決方案需求。該服務適用于整個EDA設計流程或高峰軟件需求，滿足中國地區(qū)數(shù)據(jù)監(jiān)管的要求，無需客戶IT設置，幫助客戶縮短芯片上市的周期。
 
　　王輝
 
　　系統(tǒng)設計及仿真中的AI應用
 
　　在Chiplet與先進封裝技術研討會上，王輝介紹了Cadence AI工具在系統(tǒng)設計及仿真中的應用。他表示，Cadence支持從硅片到系統(tǒng)的設計與優(yōu)化，通過多板協(xié)作、封裝和硅片技術服務于汽車行業(yè)、數(shù)據(jù)中心與存儲、移動終端、消費電子和工業(yè)等領域。
 
 
　　智能系統(tǒng)設計的實現(xiàn)
 
　　王輝表示，Cadence的產品跨度非常大，涵蓋從芯片設計到封裝，再到板級以及整個系統(tǒng)層面，都可以提供解決方案。Cadence AI驅動的優(yōu)化采用強化學習，大語言模型等技術，包括仿真與分析涉及邏輯、電路等工具。這些產品有助于提升設計優(yōu)化，加速產品上市，特別是滿足AI CPU、GPU散熱從傳統(tǒng)的風冷轉到液冷的新要求。
 
　　例如，PCB設計中的關鍵挑戰(zhàn)是串行性，布局和布線耗時長。任何ECO都意味著需要重新手動布局，而Allegro X AI™在不犧牲質量的前提下，可以將布局布線任務用時從數(shù)天縮短至幾分鐘，PCB設計周轉時間實現(xiàn)10倍改進。
 
　　實現(xiàn)智能系統(tǒng)優(yōu)化的利器
 
　　王輝介紹道，Optimality™Intelligent System Explorer是一個AI/ML系統(tǒng)設計解決方案，涵蓋EM、SI和熱分析，能從Allegro X中讀取設計數(shù)據(jù)，優(yōu)化物理變量以獲得最佳電氣性能。
 
　　Allegro X AI™和Optimality™Vision可實現(xiàn)設計分析的全過程優(yōu)化，通過更緊密的分析集成改善設計分析，優(yōu)化布局和提取布局與拓撲信息，自動生成約束條件，持續(xù)改進布局布線。
 
　　Cadence生成式AI提高生產力
 
　　王輝舉例說，Allegro X AI的輸入輸出功能將IC數(shù)字設計自動化方法帶到PCB設計中，使用生成或逐步修改的PCB布局，通過前期約束定義實現(xiàn)設計自動化，左移工作流程并提升質量。此外，通過Cadence OnCloud平臺，能在極短時間內評估數(shù)千種設計方案，大幅縮短布局時間、改進布線長度等。
 
　　他強調，Allegro X AI采用多種先進布局技術來改進設計、預測布線可行性，全局優(yōu)化組件布局、方向和旋轉，識別組件分組以及布局合法性和美觀性。
 
　　Cadence AWS Cloud提供的Allegro X AI服務及其云服務器和數(shù)據(jù)安全特性由數(shù)千個可擴展的計算資源支持，可以保證客戶的數(shù)據(jù)安全。
 
　　優(yōu)化AI驅動的多物理場分析
 
　　王輝介紹說，Optimality AI人工智能驅動的多物理場分析平臺支持快速可擴展引擎和異構計算及云功能。它可以將汽車PCB生產效率驗證SI規(guī)范提升30倍，改善DDR4 BGA封裝1.3dB插入損耗134%，提高112G PAM4系列隔離度11dB1260%。
 
　　任何時候，客戶的最終目標都是實現(xiàn)最好的設計。值得一提的是，Optimality Intelligent System Explorer通過AI加速系統(tǒng)優(yōu)化效率，在多個案例中取得了驚人成果，得到了頂級客戶的認可。
 
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