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cadence徐昀:芯片行業發生了哪些改變?eda公司該怎么辦

2024-05-15 16:12:53 來源:eeworld 作者/編輯: 瀏覽次數:9572 手機訪問 使用手機“掃一掃”以下二維碼,即可分享本文到“朋友圈”中。

“以前,大家關注的更多是系統本身性能,現在更多則是追求應用體驗,這就需要各個環節一起做配合和全局優化。比如針對王者榮耀這款游戲,大家都做了很多的優化,包括計算,cpu和gpu的融合,服務器優化等等。”cadence中國區總經理徐昀表示。

芯片設計行業發生了哪些改變?

如徐昀所述,目前這種多層次從終端到移動端的全局優化才能實現系統的差異,這種改變也驅動了整個體系的開發模式的變化,“傳統模式是軟硬件分別開發,與此同時在通用硬件的基礎上執行設計虛擬化,而全新模式是軟硬件共同開發,以應用為導向進行開發。”徐昀指出。

徐昀觀察到,在這種全新的設計方法學下,很多發展趨勢是由系統或應用供應商來進行驅動。“我們看到國內很多互聯網公司,現在也希望通過硬件來實現差異化,比如說bat等公司都是我們的合作伙伴。”

全新的發展趨勢會帶來全新的需求,諸如在硬件優化下,越來越多通過增加dsp等方式減輕cpu的負擔,或者針對算法和應用設計最合適的硬件。而對于集成方面來說,越來越多的ip集成,軟硬件集成等都對設計造成了不小挑戰,而且發熱量和功耗也成了需要更多考慮的因素。

“正因為越來越多的定制化,需要更高的設計效率和協同合作。為此,cadence提出了sde(系統設計實現)策略,分為四個層級,包括系統集成,還有系統互聯,ip集成和ic設計。”徐昀解釋道,sde中包括驗證方法學,設計和分析工具,高速pcb和仿真,驗證,芯片實現工具等等。“sde能夠成功最重要的因素是我們可以服務各個行業領先的企業,為我們客戶和合作伙伴提供系統設計各個層次的幫助。我們針對不同的客戶類型,可以配置不同的資源,包括系統公司、全流程公司、芯片公司等,都可以實現系統設計。比如汽車電子領域,我們全流程工具和相應的ip都通過了iso26262認證。我們目前正在支持和服務國內第一個綜合汽車電子芯片設計,此外包括人工智能,高性能計算,工業物聯網等領域,我們也有相應的sde解決方案。”

徐昀表示,現階段的設計業態影響了公司將來的發展思維,公司也據此做了相應的調整和改變,除了不斷推出創新新品,增加更多服務之外,也有目的性地收購了不少技術公司,以鞏固相關產業的知識儲備。

構建生態系統是成功的關鍵

徐昀特別強調了構建整個生態系統是成功的關鍵,包括ip供應商、軟件商、標準制定商等等,都有相應的合作。

在談到國內合作伙伴時,徐昀表示,今年國內半導體公司在海外并購方面速度放緩,遇到了很多變化和阻力,但這正是修煉內力的好時機。

“整體來看我還是非常看好國內的ic行業,具有天時地利人和的多重優勢,天時是國家的投資,地利是基礎產業鏈,人和是行業的熱情以及人才的培養和積累。”徐昀說道。

談到服務,徐昀表示,目前幾大主流eda公司都在擴展服務領域,這是順應整個行業,順應客戶的需求和變化。很多國內設計公司此前的積累很少,隨著芯片的復雜度提高,如何追趕摩爾定律的發展需要我們來與之配合,尤其是在ip和驗證方向。因為系統越來越復雜,對驗證的要求也越來越高,單引擎的驗證已不能確保準確性,所以有越來越多多引擎并行的驗證需求,這也是cadence在技術上比較領先的部分。此外,其他各方面的門檻也都隨之提高,包括封裝、散熱等等。第二是需要服務客戶在系統層級驅動芯片設計發展,我們要考慮全系統全局的優化軟硬件,對應用的經驗的積累和對應用的設計服務是將來我們整個cadence往下走的大的方向。

如何助力中國ai芯片事業發展

“我很看好國內在ai領域的發展,中國是全球第二大ai經濟體,包括投資、公司數目、專利數目等,cadence也會加強在這一領域與國內企業的合作。比如海思麒麟970處理器芯片里面就有cadence的dsp。同時,我們還看好國內的自主可控方向,包括人工智能、圖像識別、安防方等方面,這些應用都是通過在系統上的優勢來發展芯片領域,這些領域不光有系統廠商,還有更多的初創公司積極參與。”

徐昀表示,ai芯片首要解決的是預測能力,cadence在cpu、dsp的ip方面都有比較完整的解決方案,包括針對ai專用神經網絡的dsp,也有針對視覺的ip。除了ip之外,人工智能芯片規模非常大,對驗證的要求也會相應提高,因此需要多引擎相互補充來保證最后驗證的完整性,這也是cadence比較擅長的。“我們的硬件加速仿真器z1是全球最領先的技術,還有傳統的比如ies,xcellium多核并行仿真驗證產品,而在實現方面,cadence的實現產品也是全球市占率最高的。

“eda在ai年代應該怎樣發展,最重要的是需要整個行業配合的,我們現在自己的工具,不管是設計實現還是驗證,或者傳統模擬和混合信號電路上,都運用了深度學習、機器學習方法優化本身軟件的算法。此外,我們可以看到如果大家的設計數據能夠建立公有的大數據基礎,我們是很有機會在eda上有一個新的突破,把它變成一種可以學習的模式,讓新的公司或者新的設計項目可以借鑒以往的設計項目的經驗,也可以借鑒其它的友商的,其它以往的成功經驗。不過目前來講,問題在于怎么樣來分享數據,因為這數據對每家設計公司都是自己的知識產權,自己的先進專利,這點上我們cadence也想盡可能發揮自己的能力,在客戶配合和允許的前提下能夠提供幫助。”徐昀說道。

徐昀表示:“對于新興業務公司來說,cadence的策略是向sde方向配合,比如剛剛在南京成立的cadence(中國)半導體產業基地,這就是針對新興業務的投入。”

來源:eeworld

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