Anirudh là một diễn giả hấp dẫn với niềm đam mê công nghệ. Thừa nhận dấu hiệu của thời đại, anh ấy thấy giá trị gia tăng đáng kể trong AI nhưng nhắc nhở chúng tôi rằng nó vẫn là một tác nhân hỗ trợ trong thiết kế hệ thống và các ứng dụng khác, nơi các vai trò ngôi sao sẽ tiếp tục được đảm nhận bởi phần mềm tính toán dựa trên khoa học cứng, toán học, và công nghệ kỹ thuật. Đây là trọng tâm duy nhất của Cadence—tiếp tục nâng cao các phương pháp phần mềm tính toán trong EDA và các lĩnh vực khác đồng thời tận dụng các kỹ thuật AI khi thích hợp.

Trình điều khiển thị trường

Gần đây, tôi đã nói chuyện với một nhà phân tích, người này cho rằng vì hoạt động sản xuất đi xuống nên thiết kế chất bán dẫn cũng phải chịu ảnh hưởng. Vì vậy, tôi không ngạc nhiên khi Anirudh bắt đầu cuộc thảo luận với cái gật đầu cho rằng đây là một năm khó khăn đối với doanh thu bán hàng sau nhiều năm tăng trưởng vượt bậc, do sự điều chỉnh đối với lượng hàng tồn kho quá nhiều.

Chưa hết (có thể một ngày nào đó các nhà phân tích sẽ hiểu điều này), thiết kế vẫn tiếp tục mạnh mẽ, một phần vì chu kỳ thiết kế dài hơn nhiều so với chu kỳ sản xuất, một phần vì không ai có thể thoát ra khỏi suy thoái mà không có sản phẩm mới sẵn sàng ra mắt, và một phần là do thiết kế bắt đầu tiếp tục phát triển khi các công ty hệ thống, hiện đang cung cấp 45% hoạt động kinh doanh của Cadence, đang tăng tốc hoạt động thiết kế của riêng họ.

Anirudh tin rằng ngành bán công nghiệp sẽ đạt doanh thu 1 nghìn tỷ đô la vào cuối thập kỷ này, tăng trưởng gấp 2 lần so với hiện nay và điện tử và các hệ thống liên quan sẽ đạt doanh thu 3 nghìn tỷ đô la trong cùng thời kỳ. Sản xuất có thể đang trong tình trạng trì trệ ngay bây giờ, nhưng chúng ta đã khao khát điện toán siêu tốc, 5G, xe tự hành, AI và IoT công nghiệp. Sự thèm ăn đó sẽ không biến mất, vì vậy sản xuất sẽ tăng trở lại vào một thời điểm nào đó. Những người chiến thắng vào thời điểm đó sẽ là những công ty đã sẵn sàng với những thiết kế mới. Cadence rất lạc quan về những xu hướng dài hạn đằng sau thiết kế cho những sản phẩm như vậy.

Phần mềm tính toán và AI

Phần mềm tính toán là tất cả về độ chính xác ở quy mô lớn về độ phức tạp của đối tượng cần phân tích (hàng tỷ đến hàng nghìn tỷ bóng bán dẫn) và về bản chất của phân tích (tối ưu hóa PPA và/hoặc đa vật lý). Các phương pháp cơ bản dựa trên những tiến bộ khoa học cứng đã được thiết lập tốt như phân tích phần tử hữu hạn có nguồn gốc từ cuối những năm 1800. Các phương trình điện từ của Maxwell trong cùng thời kỳ, sự khuếch tán nhiệt lần đầu tiên được mô tả bởi Fourier thậm chí còn sớm hơn, v.v. Ngành EDA đã và đang phát triển các công nghệ trong ít nhất 50 năm qua.

Ngược lại, AI hoàn toàn là về suy luận xác suất, mang lại những phản hồi ấn tượng với độ chắc chắn 97%, trong một số trường hợp tốt hơn chúng ta có thể quản lý. Nhưng đồng thời, chúng tôi không muốn nghe rằng trong 97% trường hợp xe của chúng tôi sẽ không gặp sự cố hoặc bác sĩ phẫu thuật robot sẽ không phạm sai lầm. Chúng tôi muốn độ chính xác và độ tin cậy của phần mềm tính toán trong việc xây dựng và phân tích các hệ thống với AI như một lớp trên cùng để giúp chúng tôi khám phá thêm các tùy chọn triển khai.

Phát triển và duy trì công nghệ đó không hề rẻ. Cadence có khoảng 10,000 người với 65% dành cho R&D và 25% dành cho hỗ trợ khách hàng. 90% nhân viên của công ty làm trong lĩnh vực kỹ thuật, thật thoải mái khi biết điều đó. Các thiết kế được xây dựng bằng các công nghệ này sẽ đáng tin cậy, an toàn, bảo mật và thân thiện với môi trường. Nhưng quy mô đó như thế nào? Đến năm 2030, các thiết kế dự kiến ​​sẽ tăng ít nhất 10 lần về số lượng bóng bán dẫn. Các công ty công nghệ đang gặp khó khăn trong việc bổ sung nhân viên, nhưng không công ty nào có đủ khả năng để tăng số lượng nhân viên lên gấp 10 lần. Chúng ta cần trở nên hiệu quả hơn nữa bằng cách trừu tượng hóa thiết kế kiến ​​trúc lên các cấp độ cao hơn, song song hóa nhiều hơn và dựa nhiều hơn vào việc ra quyết định do AI hỗ trợ.

AI trong các sản phẩm Cadence

Học tăng cường đã trở thành một kỹ thuật vượt trội để tối ưu hóa trong EDA. Một lợi thế đáng kể là nó không yêu cầu ước tính dựa trên độ dốc để tìm hướng tìm kiếm tốt để tiến lên. Các phương pháp chuyển màu hoạt động tốt khi các chỉ số tối ưu hóa thay đổi tương đối mượt mà và có thể được tính toán nhanh chóng nhưng sẽ không hiệu quả nếu chúng thay đổi nhanh chóng hoặc mất hàng giờ để tính toán cho mỗi thay đổi. Cadence đã nói chuyện trong vài năm qua về những tiến bộ trong AI với việc cung cấp các sản phẩm như Cadence Cerebrus, Verisium và Optimality, tất cả đều sử dụng học tăng cường qua nhiều lần chạy để hướng dẫn tối ưu hóa. Đây là tất cả các trường hợp mà việc tính toán các số liệu với độ chính xác có thể mất hàng giờ, khiến việc học tăng cường trở nên cần thiết để nâng cao các tùy chọn tối ưu hóa.

Rõ ràng là kết quả rất ấn tượng, được đánh giá bằng những con số mà Anirudh đã chia sẻ. Đã có hơn 180 băng ghi âm Cadence Cerebrus.

Tháng trước, Cadence đã công bố Virtuoso Studio, được đồng nghiệp của tôi, Daniel Payne trình bày chi tiết hơn. Tóm lại, điều này cung cấp nhiều hỗ trợ về địa điểm và tuyến đường hơn ở chế độ tương tự và nâng cao năng suất gấp 3 lần được tuyên bố cho các nhà thiết kế. Có nhiều hỗ trợ hơn cho tích hợp không đồng nhất trong gói 2.5D/3D, thêm analog và RF vào cùng một gói. Nó cũng bao gồm tích hợp với bộ công cụ thiết kế kỹ thuật số, phân tích tính toàn vẹn, đóng gói nhiều khuôn, phân tích AWR và phân tích đa vật lý cho nhiệt, điện từ, v.v.

Cadence gần đây cũng đã công bố Allegro X AI cho PCB và thiết kế gói, giúp tự động hóa vị trí và định tuyến, đồng thời giảm bớt các thách thức về bố cục vật lý và phân tích. Đối với 3D-IC Cadence cung cấp tính toàn vẹn, bắt đầu phát triển ở Allegro từ năm 1995, rất lâu trước khi hầu hết chúng ta thậm chí còn nghe nói về chiplet (bạn có nhớ hệ thống trong gói và mô-đun không?). Vào khoảng năm 2015, nhiều khả năng đã được phát triển, mặc dù ngành này vẫn chưa hoàn toàn sẵn sàng. Gần đây hơn, Cadence đã hợp tác rất chặt chẽ với các đối tác đúc của mình để tinh chỉnh hỗ trợ Tính toàn vẹn dẫn đến giải pháp 3D-IC do AI điều khiển mới nhất của họ.

Hướng lên trên và hướng lên phía trước

Thật dễ dàng để thấy rằng phần mềm tính toán tập trung vào mọi thứ mà tôi đã mô tả ở trên—từ thiết kế và phân tích chip đến thiết kế và phân tích gói và hệ thống. Cadence sẽ đi đâu với một số thương vụ mua lại gần đây của họ? Vào tháng 1 năm ngoái, Cadence đã tuyên bố hợp tác với đội đua Công thức XNUMX của McLaren, những người đang tìm kiếm phần mềm Fidelity CFD để tối ưu hóa khí động học cho những chiếc xe đua của McLaren.

Cadence đã mua Cơ sở tương lai khoảng một năm trước. Họ cung cấp các giải pháp phân tích làm mát thiết bị điện tử và tối ưu hóa hiệu suất năng lượng cho thiết kế và vận hành trung tâm dữ liệu bằng cách sử dụng cặp song sinh kỹ thuật số 3D dựa trên vật lý. Để chứng minh rằng họ thậm chí còn linh hoạt hơn, chỉ vài ngày trước, Cadence đã công bố hợp tác với 49ers, để đánh giá các cách tối ưu hóa hiệu quả năng lượng và tính bền vững tại sân vận động Levi's.

Năm ngoái, Cadence cũng đã đầu tư vào công ty khoa học phân tử, OpenEye Scientific. Anirudh rất hào hứng với điều này, khi nhận thấy sức mạnh tổng hợp to lớn trong việc mô phỏng các phân tử. Anh ấy (tất nhiên) nhận thấy những điểm tương đồng đáng kể giữa mô phỏng OpenEye và nền tảng Cadence Spectre với các mô hình vật lý cho các phân tử trông khá giống mô hình BSIM cho mô phỏng mạch!

Công cụ năng lượng. Tôi mong chờ bản cập nhật của năm tới.

Cũng đọc:

Petri Nets xác thực các giao thức DRAM. Đổi mới trong xác minh

Nhiều kiểm thử dựa trên phần mềm hơn, ít lỗi hơn

Có gì mới với Cadence Virtuoso?

Chia sẻ bài đăng này qua:

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoAiStream. Thông minh dữ liệu Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Đúc kết tương lai với Adryenn Ashley. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://semiwiki.com/artificial-intelligence/327922-anirudh-keynote-at-cadence-live/