Cadence以智能系统设计展开新布局

(由左至右)Cadence资深副总裁Chin-Chi Teng、科技部次长徐有进、Cadence台湾总经理宋栢安、联发科技副总经理张豫台、台湾微软总经理孙基康。

随着AI、大数据与云端运算正推动各个产业的数码转型，扮演芯片设计幕后功臣的EDA产业在加速新一代AI芯片创新的同时，也开始导入这些新思维与新技术来带动自身的转型，企图以新的策略布局来提升竞争优势，迎接智能时代商机。

在益华电脑(Cadence)日前举行的年度使用者大会(CDNLive)上，我们清楚看到了此趋势的发展。除了持续强化其核心设计工具的功能，以因应7纳米节点日趋复杂的设计挑战之外，透过结合机器学习(ML)演算法提升工具的效能与准确度，以及与重要的生态系统夥伴建构云端解决方案平台，协助业者能更弹性地存取所需的运算资源来加速设计等作法，Cadence揭示了以「智能系统设计」为主轴的更全面布局，亦宣告了EDA产业跃上云端的改变。

在台湾半导体产业竞逐AI商机的热潮下，今年的活动特地邀请到科技部政务次长许有进，畅谈政府如何藉由推动一系列的计划来促进台湾产业的创新与创业生态系统；联发科技副总经理张豫台博士则就AI对智能家庭未来发展的影响发表演说；台湾微软总经理孙基康亦介绍了半导体设计与制造朝云端移转的趋势。丰富的议程内容吸引了超过1000名客户参与，创下CDNLive Taiwan的新高纪录，也充分展现业界对相关议题的重视。

迈向数据驱动的新世界

Cadence台湾区总经理宋栢安在开幕致词时表示，自驾车、智动化工厂、智能医疗、以及智能城市等新科技的快速进展，可望为人们打造更舒适便利的生活环境，想像未来的无穷可能性，对科技人来说，现在正是最好的时代！这其中，半导体扮演了重要的关键角色，而AI在未来十至二十年将持续成长，推动更多新应用的出现。Cadence将秉持着一贯的创新精神，从IP、设计工具、到生态系统等各个环节来协助业界实现梦想，开发出更具智能的芯片与系统。

专题演讲由Cadence副总裁暨数码与签核事业群总经理Chin-Chi Teng博士担纲，主题为「以差异化解决方案实现数据驱动的新世界」。他表示，在一个由大数据驱动的新时代中，带动了对数据储存、处理以及传输的庞大需求。包括视讯、电玩、IoT、AR/VR、医疗、机器人、汽车等各个垂直市场都将会产生大量的数据，以支持AI应用的实现，因此需要新的芯片设计、系统分析以及先进封装，来满足多样化的功能需求。

AI将是未来几年半导体成长的重要推动力量，在带来商机的同时，也带来了新的挑战。对此，Cadence制定了「智能系统设计」的新策略，来协助业者因应新的产业样貌。此策略共涵盖设计卓越(Design Excellence)、系统创新(System Innovation)以及普及智能(Pervasive Intelligence)三个面向，再加上云端实现(Cloud Enabled)，建构了符合新时代需求的完整布局。

「智能系统设计」新布局

首先，在设计卓越方面，这是指Cadence将持续强化其核心的IP与设计工具产品组合，以流程(full-flow)数码设计、类比与RF、验证套件等完备方案，协助业者提升芯片的设计周期与品质。

举例来说，Cadence新推出的Spectre X模拟器较原有的Spectre APS容量增加5倍，而且在速度提升10倍的同时，还能维持Spectre的黄金准确度，并具备扩充性与大量的平行模拟能力，非常适合今日的云端基础架构。而其全流程数码设计，则是整合了从设计创建、建置到签核的各种工具，以实现更佳的PPA结果。此流程已获得全球前20大半导体业者中的17家采用，协助客户共完成100多个7纳米的投片。

以核心设计工具为基础，Cadence扩大范畴，进一步延伸到系统分析、嵌入式软件与安全性等领域。Chin-Chi Teng表示，为有效解决开发人员在设计复杂3D结构时所面临的问题，并进行真正的3D分析，Cadence推出了全新的Clarity 3D求解器(Solver)，采用最新的分散式处理技术，与传统方案相比，模拟速度提升多达5到10倍。

此外，有监于嵌入式软件与安全性是系统设计的重要性一环，Cadence也已于日前宣布投资Green Hills软件公司，此举使Cadence跨入快速成长的嵌入式系统市场，并提供整合性的软/硬件解决方案。

Cadence的ML与云端部署

至于Cadence如何运用AI/ML来实现「普及智能」目标，Chin-Chi Teng提出了 ML Inside、ML Outside、以及ML Enablement三种不同层次的作法。所谓 ML Inside是指把ML演算法整合到设计工具中，打造更快速的设计引擎，实现更佳的PPA结果。例如，Cadence正试图在其Genus与Innovus的数码全流程中导入ML，以实现绕线壅塞(congestion)、关键区域等自动侦测功能，结果证明确实可提升设计结果。

而ML Outside是指利用ML作为辅助设计的子系统，来加速自动化设计流程，提升生产力。Cadence的第三代JasperGold形式验证平台便是一个例子，透过先收集实际的设计案例进行训练，因此能在设计时进行推论，以加速设计并提升品质。ML Enablement是要透过提供软/硬件协同设计方案，来协助客户实现ML芯片系统的设计，Tensilica DNA 100处理器就是为此而开发的。

云端实现亦是Cadence策略的重要一环。继2018年推出Cadence Cloud产品组合之后，2019年4月又推出CloudBurst平台，这是一个混合式的云端环境，客户能够轻松地存取在AWS或微软Azure上预先安装好的设计工具。因此，能够策略性地与其公司内部既有的运算资源互补，利用云端的大量扩充性，来满足重要设计专案的尖峰需求。

藉由Chin-Chi Teng的详细介绍，我们看到了Cadence涵盖各层面的完整布局，他总结道，Cadence重视创新，投入了大量的研发资源，才能不断地推出业界领先的新产品，因为我们相信，客户的成功才是我们的成功。

呼应专题演讲的精彩内容，CDNLive的六场分组议程也非常丰富。今年首度安排「云端上的IC设计」技术场次，来自台积电、AWS、微软等重要合作夥伴以及Cadence的专家介绍云端IC设计的最新发展与方案。而AI Research/Academic Network场次则邀请杜克大学、香港中文大学以及成功大学教授莅临，分享使用Cadence 工具进行机器学习的研究。重要客户联发科亦站台，发表超过五场使用最新产品的成果，主题包括利用ML提升PPA、透过新一代Spectre X模拟器加速类比设计流程、以及矽中介层封装的设计与模拟等。