新思科技描绘AI、芯片与软件定义系统交织的新世界 推动普世智能的创新 智能应用 影音
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新思科技描绘AI、芯片与软件定义系统交织的新世界 推动普世智能的创新

  • 吴冠仪台北

Synopsys解决方案事业群总经理Joachim Kunkel提到因应普世智能新时代来临,可透过AI科技为产业界带来前所未见的崭新机会。Synopsys
Synopsys解决方案事业群总经理Joachim Kunkel提到因应普世智能新时代来临,可透过AI科技为产业界带来前所未见的崭新机会。Synopsys

新思科技(Synopsys)的年度盛会SNUG 2024台湾场于6月19日举行,大会主题「Our Technology, Your Innovation」揭示Synopsys加速技术研发成就客户产品创新的企图心,及希望成为促成客户成功的一个重要夥伴。Synopsys解决方案事业群(Solutions Group)总经理Joachim Kunkel以「Powering Innovation in the Era of Pervasive Intelligence」为题进行演讲,揭櫫普世智能(Pervasive Intelligence)新时代来临,透过人工智能(AI)科技为产业界带来前所未见的崭新机会,而AI激励无所不在智能应用的发展,更多的能源消耗与更复杂的芯片设计的挑战也随即而来,Synopsys针对这些挑战提出因应的策略及建议。

普世智能(Pervasive Intelligence)新时代的到来

对于普世智能(Pervasive Intelligence)新时代的到来,Synopsys看到三个重要的现象,首先是AI技术的大量使用,随着AI的赋能、开发与嵌入于各式各样的智能装置或系统,都需要大量的AI芯片以发挥效益,于是产生矽芯片增(Silicon Proliferation)现象,由于芯片赋与系统架构与底层的运算逻辑,让更多的软件可以就此设计出多样化的智能应用,也造就软件定义的系统(Software-Defined Systems),让AI得以无所不在。所以AI、矽芯片增与软件定义系统,这三件事情是实现普世智能的三个重要基石。

由于AI芯片强劲的成长,AI芯片可以因应不同的软件定义系统而生,无论是PC、智能手机、自驾车或是各式各样的自动化系统与机器人,隐身于后都有AI芯片与软件互相加乘的技术,更推动半导体产业以指数型态高速成长。随之而来的三个关键挑战,分别是芯片的高复杂度、IC设计生产力与软件定义系统的能力,Synopsys从新的EDA工具的设计架构来提供解决办法。

Synopsys.ai到Synopsys.ai Copilot持续推动AI的创新

芯片的复杂度飙升,数以万亿计的晶体管数的大型IC设计专案,考量效能、功率与面积(PPA)提升,针对横跨设计、验证、模拟到制造流程的全面EDA解决方案,Synopsys提出以AI驱动的Synopsys.ai的产品组合,这个AI的EDA工具在2020年开始上市,目前已成功达成数百件的投片,为客户带来惊人的成果。

另外对于整合生成式AI的概念,则进一步推出Synopsys.ai Copilot的产品线,让客户在定制化数据集的使用时更有弹性,并促成实体隔离的内部自有部署以符合数据安全的需求,这是一套搭载生成式AI的设计工具,透过对话式操作界面提供诸如设计建议,协助工程师编写RTL程序码来增工程师的生产力,这些新的AI辅助工具将会持续演化,带来崭新与源源不断的设计创意。

Synopsys矽智财快速提升芯片设计生产力

Synopsys除了透过完整的AI驱动的EDA解决方案之外,也透过矽智能财产(IP)来减轻客户芯片设计上的负担,降低大型芯片设计的复杂度。Synopsys提供丰富的IP 产品组合,目前以2000人的工程师团队持续扩大IP产品组合与使用范畴,更进一步以子系统做为IP产品的延伸,帮助客户的AI芯片进一步缩短设计的时程。

由于多芯片设计与异质整合系统非常夯,Synopsys透过台积电的制程以其自家设计的UCIe的IP芯片,已经成功地展示多个不同制程的晶粒间互连的高效速度,未来UCIe的高速数据传输效率,将可以协助多芯片系统的设计。一举让多个不同制程的裸晶可以彼此互相连结而加速3D IC的发展,这正是高效能运算(HPC)与AI芯片需要大量数据的传输与处理能力的重要基础,因为UCIe受到大量的关注,并让让2.5、3D甚至3.5D的多芯片异质整合芯片的发展可以加速。

电子设备与环境的数码孪生强化软件定义系统的发展

Synopsys提供系统级设计与软件模拟工具,验证真实软件执行的模拟以打造软件定义系统的正确运作,新思科技提供HAPS-100 12的虚拟原型建造解决方案,以及ZeBu EP2硬件模拟系统,可以提供包括汽车工程团队车辆电子系统的数码孪生的应用,以促成车用软件与电子系统的开发、测试与验证,协助客户降低设计风险,并确保日益复杂的半导体设计与高功能软件系统可以如预期般的顺利整合运作。

Kunkel指出,AI发展神速,今天AI驱动的EDA工具可以协助工程师解决问题,可以从一些繁杂重复的基础工作中解救出来,并简化设计流程增加效率。他对工程师的建议是:随着学会驾驭EDA自动化系统之后,工程师还是需要回过头来从一个设计者的角色回归,努力思考真正的设计者的创新与角色,透过多方面学习以了解真实应用与软件系统的未来发展与需求,这样才可以让IC设计的产业持续创新,也会让IC设计的工作更加有趣。


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