2025-08-20 12:44:25
Cadence高級副總裁Paul Cunningham表示,半導體工藝節點推進至3nm及以下,芯片設計復雜度大增,用戶體驗成核心。Cadence正轉型自主設計,融入代理式AI架構提升功耗、性能和面積表現。EDA為數字孿生技術,Cadence強化物理與功能孿生技術提升仿真效率。Paul還介紹了支撐代理式AI戰略的平臺與工具,指出云端協同、開放生態、智能優化正重塑產業鏈。
每經記者|張韻 每經編輯|魏文藝
計算芯片需求正呈現前所未有的增長態勢。預計到2030年,全球半導體市場規模將攀升至1.2萬億美元。
“這些增量很大程度上由數據中心AI計算的爆發及向邊緣端的遷移所驅動。”8月19日,在CadenceLIVE China 2025中國用戶大會上,Cadence(楷登電子)高級副總裁兼系統驗證事業部總經理Paul Cunningham強調,“這僅僅是第一波浪潮”。
圖片來源:每經記者 張韻 攝
更深遠的影響在于設計范式的轉變,隨著半導體工藝節點推進至3nm及以下,芯片設計復雜度呈指數級增長。Paul Cunningham認為,用戶體驗正成為芯片設計的核心出發點。
面對集成2000億顆晶體管的3nm(納米)芯片等帶來的系統級挑戰,Paul坦言傳統路徑已逼近物理極限,傳統設計方法難以應對。作為全球EDA(電子設計自動化)三巨頭之一,近年來Cadence正從EDA工具向自主設計轉型。
如何應對智能系統設計的復雜挑戰?從公司披露的2025年第二季度財報來看,Cadence的一項重要技術進展在于,首次在系統級芯片設計平臺中融入代理式AI架構。
Paul Cunningham表示,代理式AI能夠自主處理高復雜度任務,通過智能優化與自動化決策,顯著提升功耗、性能和面積(PPA)表現。它將工程師從重復性、瑣碎的試錯工作中解放出來,使其更專注于架構創新和算法優化等創造性工作,最終實現真正高效的3D-IC(三維集成電路)協同設計。
那么,面對3D-IC設計中多物理場耦合帶來的仿真挑戰,AI技術是必然選擇還是可選輔助?在Paul Cunningham看來,EDA在設計全流程中構建了從電路建模、多物理場仿真到制造簽核的完整虛擬映射體系,甚至能夠實現一次流片成功。而在物理世界中現有孿生技術仍面臨驗證完備性挑戰,在機器人、無人機等系統領域,仿真覆蓋率僅20%,另外80%則必須通過實際制造、測試來不斷改進模型和方法。
Paul Cunningham進一步表示,在半導體設計領域,EDA本身就是一種數字孿生技術。因此,Cadence將數字孿生定位為跨產業戰略支點,通過戰略性并購Beta CAE Systems和VLAB Works兩家公司強化技術圖譜,發展物理孿生與功能孿生技術,來提升系統仿真的覆蓋率和效率。
隨著AI技術的持續演進,芯片設計將逐步實現從輔助設計到自主設計的跨越。Paul Cunningham在演講中還重點介紹了支撐Cadence代理式AI戰略的關鍵平臺與工具,JedAI Platform的革命性在于支持自然語言交互,可大幅節省設計時間。他指出,云端協同、開放生態、智能優化等趨勢正在重塑整個產業鏈。
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封面圖片來源:每經記者 張韻 攝
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