Cadence大会首度在线举办 聚焦大型运算下设计趋势

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益华电脑的年度使用者大会(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。

CadenceCEO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数据中心得到印证。

「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、演算法、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，随着芯片复杂度提升，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品质，把机器学习(ML)演算法导入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异质整合方面，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，并正将其工具整合到现有流程中。

更特别的是，Anirudh Devgan表示，Cadence还收购了一家增实境(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、异质整合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建置的数据中心概况，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演算法、IP、以及神经网络加速器等技术。随着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。