【ZiDongHua之“设计自动化”收录关键词:Cadence  楷登  EDA 电子设计自动化  人工智能  】
 
 
  从芯片到系统,Cadence开启设计智能化新时代
 
 
  近日,楷登电子(Cadence)亚太区资深技术总监张永专先生受邀于上海参加了SEMICON CHINA 2025,并发表了题为《AI驱动半导体与系统设计》的演讲。他从EDA企业视角出发,深入剖析AI为行业带来的机遇与挑战,分享Cadence运用AI技术在半导体与系统设计领域的创新应用成果并展示Cadence推动行业前沿创新的思路与实践。
 
 
  EDA的AI机遇:技术融合催生变革
 
  在AI驱动的时代浪潮下,各行业积极探索如何借助AI释放创造力、提升生产力。得益于摩尔定律,Cadence紧跟步伐,加快智能化升级,依靠多运算、多引擎的协同运作,借力使力,推动芯片迭代加速,助力半导体行业在后摩尔时代稳健发展。
 
  张永专先生认为,AI为EDA领域带来了全新机遇。AI作为新兴的优化技术(Optimization AI),与EDA原有的核心算法深度融合,为设计品质(QOR)和性能带来新突破。例如在布局布线(P&R)环节,显著改善功耗、性能和面积(PPA)表现;在仿真过程中,大幅提升运行效率。同时,借助AI大语言模型,设计抽象(design abstraction)正逐步演变为新一代任务抽象工具,实现自然语言交互,让编码、调试等任务自动化完成。
 
  由此Cadence提出“three layer cake”概念,其AI解决方案构建了三层架构:底层利用现有引擎进一步加速AI部署;中层通过代理式AI,针对数字、模拟及仿真领域,提供多样化Optimization AI解决方案;顶层Cadence Copilot,借助大语言模型(LLM)等先进技术,升级基于LLM的AI解决方案。
 
 
  就大语言模型的能力,张永专先生介绍称,目前可以通过大语言模型接入现有的工具,实现查找和发现设计中的问题。不久的将来,该大语言模型将具备深度推理能力,能够对问题进行分类并分析产生的原因以及所带来的变化。甚至未来随着大语言模型能力的提升,最终将实现从工程师的想法开始,自动生成设计。
 
  “这印证Cadence很久之前就看到的未来趋势,就是系统与软件将定义硬件的走向。未来有可能只进行规格描述,就能够进行IC设计。”张永专先生表示。
 
 
  AI赋能成效显著:多领域实现效率飞跃
 
  张永专先生例举,Cadence Cerebrus Intelligent Chip Explorer是Cadence首款基于机器学习的数字实现工具。在Optimization AI方面,Cerebrus平台借助AI优化布线工作和调试工具设置,实现更优的PPA。张永专先生透露:“目前已有超过750个tapeout下线送交制造,AI技术在其中的作用已深入人心。”
 
  随着SoC复杂性不断攀升,验证环节成为消耗算力和人力的“大户”,缩短验证周期成为产品按时上市的关键。Cadence Verisium Artificial Intelligence(AI)-Driven Platform构建机器学习模型并挖掘特定指标,极大提升了验证效率。
 
  在传统EDA流程中,PCB布局布线耗费大量人力和时间,Cadence推出的Cadence Allegro X Design Platform实现器件摆放、金属镀覆和关键网络布线的自动化,并集成快速信号完整性和电源完整性分析功能,借助AI技术,PCB布局布线流程耗时从近两天缩短至不到2小时,效率提升达10倍。
 
  JedAI核心价值:构建协同创新生态
 
  更进一步,Cadence推出Cadence JedAI Platform大数据分析平台,为客户提供全流程AI优化体验。张永专先生介绍,JedAI平台可以把所有前中后端的讯息集合起来,该平台兼容所有主流大语言模型,通过文字或语音描述需求,即可实现对于Cadence的设计引擎的调用。同时,IC设计企业可以将设计方案放到该平台中,借此来训练自己的大语言模型,且能够保证隐私和安全。
 
  张永专先生指出,在基于大语言模型的AI应用中,JedAI是重要的平台和框架。所有基础设施,包括模型、RAG以及客户自有技术,都可接入正在开发的智能助手,进而连接基于Cadence工具的智能体。目前,Cadence的Verification Copilot、Design Copilot和Analog Copilot等AI应用(智能助手)已展现出独特优势。
 
  AI时代三阶段:从基础AI到科学AI
 
  最后,张永专先生指出,AI部署有三个阶段,当前AI还处于早期的基础设施构建阶段,下一个阶段将是物理AI时代,自动驾驶机器人无人机等都将具备AI能力,而在第三个阶段科学AI时代,AI将用来解决科学问题。
 
  “虽然现在出现4000亿参数的大模型,但是和人脑125T的突触相比,当某一天半导体技术能够使大语言模型达到人脑的水平,那时可能才能实现真正的智慧和聪明。”张永专先生强调。
 
  ©2025 Cadence Design Systems,Inc.版权所有。在全球范围保留所有权利。Cadence、Cadence徽标和www.cadence.com/go/trademarks中列出的其他Cadence标志均为Cadence Design Systems,Inc.的商标或注册商标。