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EDA巨头Cadence高管:三维集成电路的未来,不仅是物理结构堆叠

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EDA巨头Cadence高管:三维集成电路的未来,不仅是物理结构堆叠2024更新

战出动四名金仙,两人便能牵制对方,剩下的两人一个负责牵制姜岚,另外

> 厂商新闻《EDA巨头Cadence高管:三维集成电路的未来,不仅是物理结构堆叠》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-09-04 19:02

    • 编辑:CN

    AI 正持续影响着人们生活的各个领域,设计半导体一方面驱动人工智能和加速计算,另一方面,芯片与系统开发本身也受益显著。

    近日,知名EDA软件设计公司Cadence举办了CadenceLIVE China 2025中国用户大会。Cadence高级副总裁兼系统验证事业部总经理Paul Cunningham在演讲中指出,随着生成式AI和Agentic AI的成熟,未来的芯片设计将不再依赖人工编写代码或手动布局布线,而是由Agentic AI根据高层级的功能描述自动生成完整的设计方案。

    他认为,三维集成电路的未来,不仅是物理结构的堆叠,更是设计方法学、验证技术与人工智能深度融合的产物。

    当小米、阿里巴巴、比亚迪等系统公司开始涉足芯片制造,意味着芯片设计越来越以用户体验为导向,在Paul看来,这是20年前难以想象的事情,如今却已成为越来越多的“软件定义芯片”的案例。

    半导体芯片的功能日益复杂,需要集成数万亿个晶体管,必须支持高性能计算,并采用先进的工艺节点设计。正是在这一背景下,超越传统单芯片设计的先进封装技术,尤其是三维集成电路,成为突破性能瓶颈的关键。

    “一年前半导体行业的官方预测,到2030年末市场规模将达到9000亿美元左右。就在过去一年里,他们将这一预测提高近3000亿美元,现在预计2030年将超过1.2万亿美元。我认为其中很大一部分是由数据中心AI计算的爆发式增长以及向边缘端的迁移所推动的。但实际上,这还只是第一波浪潮。所以我相信这个预测,它还会继续增长。”Paul说道。

    “制程节点的开发无法再与工具和IP的开发分离,必须协同工作。” Paul认为随着复杂多芯片封装(如中介层2.5D封装)和堆叠技术(如多达16片的晶圆堆叠)的应用,推动超越摩尔定律势在必行。

    为此,Cadence提出了“三层蛋糕”(three layer cake)概念,以智能系统设计为核心,提供先进的计算软件、专用加速硬件和 IP 解决方案,能够适应客户动态的设计要求,包括AI代理层、核心仿真层以及运行计算的硬件层。

    从生产环节来看,Cadence不仅仅关注半导体本身,还会向后端物理世界延伸,包括机电、热力、流体等领域,甚至模拟整个数据中心,以实现从芯片到系统端到端的优化。

    在技术原理上来看,仿真与AI技术的传统方法依赖数学和计算机科学,AI能够解决以前无法处理的问题,如复杂的物理建模和自动化设计。支撑前两者的是计算本身,当定制加速器可应用于x86 CPU、Arm架构、GPU等多种平台,Cadence的软件也在越来越异构化。借助AI释放的创造力,Cadence能够实现卓越设计,帮助客户满足关键的商业和环境需求,包括上市时间和可持续性。

    演讲的另一大亮点是AI对EDA自身的重塑。

    Paul回顾道,Cadence自2016年DeepMind的AlphaFold问世后便开始探索AI在工具内部的应用,即“优化式AI”(Optimization AI),用于提升PPA、发现错误。

    如今,随着生成式AI的兴起,EDA正进入“对话式交互”时代。Cadence推出的JedAI平台,允许用户通过自然语言与所有工具对话,获取专家级支持,甚至构建基于Agentic AI的自动化工作流。

    在其描绘的愿景中,未来,用户将不再仅仅是“许可工具”,而是可以“许可虚拟人才”——一个由AI驱动的虚拟设计工程师或团队,能够自动执行从设计、验证到修复的全流程任务。

    “你可以从Cadence获得一个虚拟物理设计工程师,或一个虚拟物理设计团队,或一个验证团队,或一个版图团队。再结合我们核心引擎中的传统AI。这对我来说就是Cadence自动化的未来。所以这意义重大,”Paul说道。

    Paul指出,AI转型将彻底改变设计范式。他表示,当前超过50%的Cadence工具已集成“优化式AI”,可用于提升工具运行速度、质量及错误发现能力。在未来两年,随着生成式AI的大规模部署,这一比例将轻松地超过80%。

    而在更长远的愿景中,设计将实现完全自动化:用户只需输入功能需求、工艺节点和IP等,Agentic AI即可自动生成网表、运行流程、修复错误,直至设计收敛。这不仅是三维集成电路的未来,更是整个智能系统设计的终极方向。

    “我们要利用AI和加速计算这一愿景,从芯片走向封装、电路板、再到系统,成为你们智能系统设计的合作伙伴。”Paul说道。

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