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台科大

Cadence大会首度在线举办 聚焦大型运算下设计趋势

  • 吴冠仪台北

在5G、AI、云端等技术的汇聚带动下,催生了对超大型运算的需求,也为芯片设计带来新的挑战与机会。在2020年的Cadence益华计算机的年度使用者大会(已更名为CadenceLIVE)中,此主题贯穿了五场专题演讲,来自Cadence、Facebook、创意电子和奇景光电的讲者从不同角度探讨超大型运算与AI风潮下的设计趋势,以及因应的设计解决方案。

Cadence执行长陈立武以「推动以数据为中心的革命」为题,谈到当前产业发展的五大驱动力量:AI、5G、自驾车、云端运算以及IoT,并指出,AI带来的数据革命是其中最主要的推力,这可从目前业界投入庞大资本建构大型资料中心得到印证。

CadenceLIVE目前仍有精华影片重播,欢迎造访聆听。

「过去两年内,全球数据成长的90%,但其中有八成是未结构化数据,而且只有不到2%经过分析。显然,数据分析还有庞大的应用空间,不仅是机会,也将带动芯片的文艺复兴。同时,由于涉及了储存、运算处理、存储器和网络等所有层面,有赖于从架构、设计方法、EDA工具以及生态系统的全面创新。」

为此,Cadence近来已制定了「智能系统设计」策略,透过增强设计引擎、建置完整流程、导入平行运算、以及运用机器学习等各种方式,来满足业界对新一代芯片的设计需求。

因应「智能系统设计」的全方位解决方案

延续此议题,Cadence总裁Anirudh Devgan进一步说明运算软件在开发智能系统时扮演的重要角色。他强调,芯片与电子系统的创新,必须倚赖包括设计工具、算法、分析等各种运算软件来实现,而这正是Cadence一贯的核心优势。因此,Cadence将从核心的设计工具出发,扩展到系统与智能领域,打造完备的解决方案。

他说明了Cadence近来基于此策略建构的多项产品。首先,在验证方面,随著芯片复杂度提升,验证的重要性也越来越高。从形式验证、到平行模拟器、硬件模拟、以及原型验证,Cadence可提供不同设计阶段所需的验证的工具,而且每一项都是同类最佳。

此外,为了提升设计生产力与结果质量,把机器学习(ML)算法导入EDA工具中,也是近来的重要趋势。Cadence已推出结合ML的Xcelium模拟器,能使回归分析执行更快、涵盖更有效率。同时,其全数码设计流程也已导入ML,透过每次运行的优化学习,可实现更佳的PPA结果。

在3D-IC异质集成方面,Cadence也是第一家把PCB与芯片设计工具结合在一起的EDA业者,可加速先进封装的开发时程。同时,有监于智能系统的高复杂度,已使电/磁/热/力之间的相互作用成为影响效能的关键,Cadence亦投入大量资源,建立多重物理分析工具,包括Clarity 3D电磁分析和Celsius热传分析。在射频方面,Cadence则是收购AWR和Integrand两家公司,并正将其工具集成到现有流程中。

更特别的是,Anirudh Devgan表示,Cadence还收购了一家扩增实境(AR)公司—InspectAR,试图把EDA数据与实际产品的影像结合在一起。以PCB设计为例,工程师可以在电路板上虚拟检视布线与布局结果进行修改,这将会是EDA工具的一大创新。

创意电子总经理陈超乾说明了超大型运算HPC和AI芯片的设计挑战,包括存储器带宽的增加、高速SerDes传输、漏电流、异质集成的可制造性以及良率等,都还尚待克服。对此,他也期望EDA工具能进一步扩大范围,除了能在单一流程中解决PI/SI/热传等分析问题,还须提升运算容量,以支持包含数十亿个晶体管的芯片设计需求。

Facebook技术与策略总监Vijay Rao则是难得介绍了Facebook建置的资料中心概况,以及为了支持每月高达数十亿人次的造访量,Facebook正积极自行开发所需的特定硬件基础架构。

最后,奇景光电资深顾问暨M31董事长特助刘育源从台湾产业的角度,分析AI风潮下,业者应掌握短小轻薄的超小型边缘装置芯片开发,以及智能家庭之类的特定应用算法、IP、以及神经网络加速器等技术。随著边缘装置的无所不在并大量应用,这将能为台湾半导体产业带来全新的商机。

虽受疫情影响,2020年的年度大会首度改为在线举行,但精彩的议程内容,仍获得千名客户热情支持,并积极参与在线提问互动。目前仍有重播影片,欢迎造访聆听。