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AI重塑EDA,3D-IC成關(guān)鍵戰(zhàn)場:Cadence的洞察與應(yīng)變

Felix分析 ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:吳子鵬 ? 2025-11-27 08:51 ? 次閱讀
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電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道(文/吳子鵬)當(dāng)摩爾定律逼近物理極限,3D-IC成為延續(xù)算力指數(shù)級增長的新選擇;當(dāng)大模型發(fā)展一日千里,AI開始反向定義芯片設(shè)計(jì)與需求。兩條技術(shù)曲線在同一時(shí)空交匯,EDA工具鏈的智能化升級已然成為產(chǎn)業(yè)大勢。

作為電子系統(tǒng)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的核心領(lǐng)導(dǎo)者,Cadence會如何迎接這場產(chǎn)業(yè)變革?Cadence全球副總裁兼三維集成電路設(shè)計(jì)分析事業(yè)部總經(jīng)理顧鑫在接受電子發(fā)燒友網(wǎng)采訪時(shí),闡述了其深度洞察與戰(zhàn)略思考。

AI重塑EDA:從工具優(yōu)化到流程革命

傳統(tǒng)模式下,EDA工具通過算法優(yōu)化助力工程師完成手動難以實(shí)現(xiàn)的芯片設(shè)計(jì)任務(wù),這一過程依賴確定性算法,還需工程師通過腳本串聯(lián)工具鏈,流程繁雜且效率受限。顧鑫認(rèn)為,AI將從兩個層面重塑EDA工具:一是點(diǎn)工具性能的顯著提升,二是整個設(shè)計(jì)流程的根本性變革。

在點(diǎn)工具性能提升方面,AI可依托海量數(shù)據(jù)與仿真結(jié)果優(yōu)化EDA工具?!爱?dāng)前我們的EDA工具鏈中,從布局布線、電路仿真、多物理場仿真到前端RTL代碼優(yōu)化,每個環(huán)節(jié)都能通過AI實(shí)現(xiàn)性能的大幅提升?!鳖欥谓忉尩馈?br />
在設(shè)計(jì)流程優(yōu)化方面,AI的核心優(yōu)勢在于實(shí)現(xiàn)工具鏈的智能串聯(lián)。傳統(tǒng)EDA工具鏈依賴工程師通過Python、Tcl等腳本語言銜接不同工具,完成從RTL到GDS的全流程設(shè)計(jì),不僅耗時(shí)費(fèi)力,更高度依賴工程師的經(jīng)驗(yàn)積累。而AI通過機(jī)器學(xué)習(xí)整合客戶設(shè)計(jì)流程數(shù)據(jù)與Cadence自身技術(shù)積淀,能夠自動串聯(lián)工具鏈——最終要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)是,工程師只需通過自然語言下達(dá)指令,即可獲得最優(yōu)設(shè)計(jì)結(jié)果。

顧鑫特別提及AgenticAI,將其視為AI賦能EDA的核心突破點(diǎn)。該智能體不僅能提升布局布線、時(shí)序分析、功耗分析等關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的工具效率,帶來顯著生產(chǎn)力增益;更重要的是其具備智能流程調(diào)度能力——用戶通過自然語言與AgenticAI交互后,智能體可內(nèi)部調(diào)用大語言模型生成復(fù)雜腳本,調(diào)度各類工具完成仿真與數(shù)據(jù)分析。

目前Cadence內(nèi)部擁有超過50款點(diǎn)工具。顧鑫指出,未來18個月內(nèi),各業(yè)務(wù)部門的核心任務(wù)是通過智能體流程實(shí)現(xiàn)這些點(diǎn)工具的全面串聯(lián),打通工具間的數(shù)據(jù)流交互,這是“AI for EDA”的核心基石。“誰能在這一環(huán)節(jié)占據(jù)先機(jī),誰就能贏得‘AI for EDA’的最終競爭。”

3D-IC設(shè)計(jì):AI賦能的黃金領(lǐng)域

EDA工具鏈的智能化升級不僅關(guān)乎芯片設(shè)計(jì)效率的躍遷,更深刻影響著3D-IC等新興技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程。在顧鑫看來,“3D-IC是全新領(lǐng)域,更是AI發(fā)揮效能的理想場景?!?br />
據(jù)Future Market Insights數(shù)據(jù)顯示,2025年全球3D-IC和2.5D-IC封裝市場規(guī)模將達(dá)583億美元,2025至2035年間年復(fù)合增長率預(yù)計(jì)達(dá)9.0%,2035年將攀升至1380億美元。AI芯片是3D-IC和2.5D-IC的核心目標(biāo)市場,而通過EDA工具,AI正反向賦能3D-IC產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

“與傳統(tǒng)2D-IC不同,3D-IC設(shè)計(jì)的核心難點(diǎn)在于早期決策的科學(xué)性?!鳖欥伪硎?,“工程師需在設(shè)計(jì)初期確定堆疊配置(如SoIC、CoWoS-L/R)、模塊擺放、Die間互聯(lián)方式等關(guān)鍵參數(shù),任何決策失誤都可能導(dǎo)致后期出現(xiàn)災(zāi)難性后果。最復(fù)雜的3D-IC設(shè)計(jì)涉及16顆芯片堆疊,產(chǎn)生的設(shè)計(jì)空間組合復(fù)雜度空前。”此外,多物理場仿真效率是另一大挑戰(zhàn)——因需綜合考量電、磁、光、熱、力、流六個維度,傳統(tǒng)基于第一性原理的仿真往往耗時(shí)數(shù)小時(shí),嚴(yán)重拖累設(shè)計(jì)周期。

在3D-IC設(shè)計(jì)全流程中,AI的價(jià)值凸顯于兩大核心場景:一是早期決策支撐,由于3D-IC技術(shù)較新,行業(yè)數(shù)據(jù)積累有限,傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動或簡單計(jì)算的決策模式難以應(yīng)對復(fù)雜設(shè)計(jì)空間,而AI憑借強(qiáng)大的搜索與優(yōu)化能力,可在海量設(shè)計(jì)組合中快速找到性能與成本的最優(yōu)平衡點(diǎn),為早期決策提供科學(xué)依據(jù);二是仿真效率提升,AI能將多物理場仿真時(shí)間從數(shù)小時(shí)縮短至幾分鐘,且誤差控制在1%-2%范圍內(nèi)。

Cadence將AI與3D-IC視為相互成就的戰(zhàn)略核心,提出“design for AI, AI for design”的新戰(zhàn)略?!癆I給設(shè)計(jì)行業(yè)帶來了前所未有的算力挑戰(zhàn),而3D-IC是解決這一挑戰(zhàn)的工業(yè)級方案?!鳖欥螐?qiáng)調(diào),“我們內(nèi)部的核心策略是‘design for 3D-IC, 3D-IC for AI’?!睘榇耍珻adence專門成立3D-IC設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì),整合Integrity 3D-IC設(shè)計(jì)平臺、EMR、EMX等工具,形成完整解決方案,“可全面服務(wù)各類3D-IC客戶”。

Cadence的“五步走”AI戰(zhàn)略

面對AI驅(qū)動的EDA產(chǎn)業(yè)變革,Cadence制定了“五步走”戰(zhàn)略。其中前兩步已取得階段性進(jìn)展:
第一步是優(yōu)化型AI:通過AI算法賦能Innovus、Voltus等核心工具,目前已實(shí)現(xiàn)性能提升的階段性成果;
第二步是對話式AI:將大語言模型(LLM)植入設(shè)計(jì)工具,支持工程師通過自然語言查詢工具用法、分析運(yùn)行結(jié)果,大幅提升操作效率。

隨著智能化水平迭代,Cadence的終極目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)全流程自動化。顧鑫表示:“未來,我們將逐步深化智能體流程部署,最終實(shí)現(xiàn)以自然語言指令驅(qū)動全流程設(shè)計(jì)、無需手動干預(yù)的終極目標(biāo)。”

在技術(shù)落地層面,除持續(xù)優(yōu)化智能體流程與打磨數(shù)據(jù)體系外,Cadence也關(guān)注模型垂直化與算力支撐等核心問題。模型選擇上,Cadence既與主流大語言模型保持合作,又通過構(gòu)建專屬向量數(shù)據(jù)庫,將多年積累的設(shè)計(jì)知識、工具文檔、客戶交互數(shù)據(jù)注入模型,實(shí)現(xiàn)EDA領(lǐng)域的垂直化優(yōu)化——這正是Cadence的核心競爭力,也是通用大語言模型無法替代的優(yōu)勢。算力支撐上,Cadence推出專屬硬件Millennium,這款集成32張GPU的服務(wù)器可直接交付客戶,為大模型部署提供強(qiáng)勁算力,破解AI-EDA工具的硬件門檻難題。

針對客戶高度關(guān)注的數(shù)據(jù)安全與本地化部署需求,Cadence創(chuàng)新推出“基礎(chǔ)模型+增量訓(xùn)練”模式:由Cadence提供基于內(nèi)部數(shù)據(jù)訓(xùn)練的基礎(chǔ)模型,客戶再通過自身數(shù)據(jù)進(jìn)行增量訓(xùn)練得到最終模型。該模式下,客戶數(shù)據(jù)無需上傳至云端,有效保障數(shù)據(jù)隱私;同時(shí),Cadence大語言模型座艙JedAI支持多模型靈活切換,國內(nèi)客戶可按需選用本土大語言模型,部分本土模型已展現(xiàn)出優(yōu)異性能,為本土化合作奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。“隨著AI工具大規(guī)模部署,設(shè)計(jì)流程數(shù)據(jù)的存儲與復(fù)用將愈發(fā)重要,數(shù)據(jù)本身甚至可能比設(shè)計(jì)成果更具價(jià)值?!鳖欥窝a(bǔ)充道。

生態(tài)構(gòu)建方面,Cadence高度重視兼容性與開放性??紤]到客戶可能采用第三方點(diǎn)工具,Cadence通過支持MCP開放協(xié)議,實(shí)現(xiàn)與第三方工具的協(xié)同調(diào)度;未來將進(jìn)一步強(qiáng)化設(shè)計(jì)工具的“中立性”,滿足客戶多樣化流程需求。顧鑫表示,Cadence的目標(biāo)并非構(gòu)建封閉生態(tài),而是通過開放協(xié)作推動整個EDA行業(yè)的智能化升級。
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