Cadence：应对生成式AI变革 打造"芯片到系统"AI驱动EDA全平台

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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。

www.laoyaoba.com/, Nov. 10, 2023 – 

在今日开幕的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、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，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。

第四次工业革命驱动EDA"AI"化

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，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，多重技术和多种应用共同驱动市场持续增长，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、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提升至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，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后工业4.0时代，之前三次工业革命单一技术的变革来实现突破的，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。但在后工业4.0时代将从信息化转向数字化，AI成为驱动核心，半导体则承载着赋能AI的作用，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，不只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。

相应地，这也引发了EDA开发、芯片设计和智能系统融合的挑战。汪晓煜提到，摩尔定律推动工艺提升，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，可以采用先进封装设计，但对散热、信号完整性、良率和可靠性都带来一系列的挑战，基于传统EDA设计流程已然难以应对挑战。

从芯片/系统设计中的生产力差距来看，汪晓煜指出，芯片复杂度将在下一个十年增长100倍，而采用先进节点设计的芯片规模才扩大4倍，鸿沟巨大，而且半导体人才短缺的挑战也十分严峻，应对这些挑战，AI驱动的EDA解决方案已成为"首选"。

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