7月3日-5日,以“張江論劍 共贏浦東 芯鏈全球”為主題的2025第九屆集微半導體大會在上海張江科學會堂隆重開幕,圍繞半導體技術演進、供應鏈安全、資本賦能等核心議題展開多維度的思維碰撞交流。大會由半導體投資聯盟、ICT知識產權發展聯盟主辦,愛集微(上海)科技有限公司承辦,上海市集成電路行業協會協辦,浦東科創集團、海望資本戰略協作,上海市張江科學城建設管理辦公室、浦東新區投資促進服務中心支持。
萬物智能驅動EDA創新范式
萬物智能時代,AI技術的突破正在為人類工作、生活帶來的巨大變革,也推動了芯片設計行業的重大轉型。在7月4日同期舉行的集微EDA IP工業軟件論壇上,新思科技中國區應用工程執行總監黃宗杰發表主題為《從芯片到系統,AI如何重構工程設計》的開場演講,以深刻洞見和全面視角,深入剖析AI如何重塑芯片設計范式,并詳細闡述了新思科技在推動人工智能(AI)芯片設計領域的創新舉措和未來愿景,以及如何利用生成式人工智能(GenAI)和智能體人工智能(Agentic AI)技術,全方位革新電子設計自動化(EDA)工作流程。
黃宗杰指出,我們正站在一個前所未有的時代拐點。全球半導體市場在AI浪潮推動下迎來爆發式增長,到2029年AI芯片市場規模預計突破5000億美元,從2024年到2029年,AI芯片的復合年增長率(CAGR)將達到約30%?!盁o處不在的智能”時代,半導體和AI的應用從數據中心延伸至邊緣設備和各類終端,從超大規模數據中心到物聯網傳感器、消費設備等,場景日益復雜多樣。
然而,隨著AI工作負載的日益復雜,AI芯片的晶體管數量已突破3000億個,芯片設計的復雜性呈指數級增長。頂尖AI模型的訓練算力每6個月翻倍推動了新架構的使用,內存墻問題正促使行業向高帶寬存儲器(HBM)演進,帶來了Chiplet集成、3D-IC等新技術的蓬勃發展,同時PCIe標準的不斷升級也對功耗/性能比提出了更高要求。
芯片設計從未如此復雜,也從未如此緊迫。黃宗杰表示,迭代周期壓縮到短短一年,傳統EDA流程卻仍依賴人工反復試錯。一個芯片從架構設計到制造,要經歷數百次迭代驗證,而全球半導體行業到2030年還面臨近11.5萬人才缺口的困境。芯片制造周期的加速和人才短缺問題,給傳統EDA工作流程帶來了大的壓力。傳統EDA工具通常需要經歷多輪迭代,包括從架構設計到測試與驗證等多個環節,而AI技術的應用有望顯著提升這一流程的效率和質量。
Synopsys.ai賦能EDA工作流程變革
面對前所未有的技術復雜性和規模復雜性,必須對工程工作流程、技術引擎和底層計算基礎設施架構進行徹底重構。黃宗杰強調,新思科技一直走在AI+EDA的技術創新前沿,并持續推動AI技術在整個EDA領域的創新發展。
新思科技推出的AI驅動型EDA全面解決方案Synopsys.ai,旨在通過AI技術加速EDA工作流程,提升生產力?;趶娀瘜W習(RL),它涵蓋了從RTL優化、回歸測試、調試失敗分析到后布局檢查、測試與診斷等多個環節。例如,VSO.ai能夠更高效地實現覆蓋率收斂,TSO.ai致力于提高自動測試模式生成(ATPG)的質量與結果(QoR),DSO.ai則專注于優化功耗、性能和面積(PPA),同時加快設計流程,ASO.ai則進一步提升了模擬設計遷移的效率。
此外,Synopsys.ai的GenAI Copilot在芯片設計全流程中提供輔助,涵蓋驗證、測試、數字設計、模擬等領域。在數字設計環節,Workflow Assistant與Fusion Compiler結合,使腳本創建速度提升10倍;RTL PPA Advisor借助RTL Architect,實現了10%的時序優化。在驗證環節,Formal Assertion生成等功能大幅提升了工作效率,幫助他們更好地應對復雜的芯片設計挑戰。“工程師終于能專注創新,而不是重復勞動?!秉S宗杰表示。
智能體AI(Agentic AI)重構創新鏈條
新思科技全新的生成式AI驅動型輔助和創新功能正在為客戶解鎖更高的效率,提升設計質量并加速上市進程。盡管如此,當談及AI驅動型EDA時我們還只是觸及了未來可能性的表層。新思科技認為智能體人工智能將帶來顛覆性的范式變革,賦能研發團隊可以專注于關鍵架構創新和設計決策,具體實施細節則交由智能體完成。
黃宗杰著重介紹了新思科技對于智能體AI的愿景,這是一種基于大型語言模型(LLM)的多代理EDA框架,旨在實現從輔助到自主的工程工作流程變革。“想象這樣一個未來:EDA工具不再是被動執行的軟件,而是能自主規劃、協作、決策的‘智能體團隊’。一個設計任務下達后,驗證智能體、布局智能體、測試智能體會自動協商分工,像經驗豐富的工程師團隊一樣閉環解決問題。這不再是科幻——我們的五級演進路線圖已從輔助工具(Copilot),邁向完全自主的多智能體系統(Autopilot)?!彼雇薃I驅動的工程工作流的未來,提出了從輔助(Assisting)到自主(Full Autonomy)的演進路徑,包括輔助、行動、編排、規劃、決策等階段,最終實現全自動化。
在這一框架下,新思科技正在探索如何利用自主代理來解決復雜的多步驟問題。通過結合生成式AI和強化學習技術,智能體AI將能夠優化AI芯片的設計,從而實現更高效、更創新的芯片設計流程。
從優化結果的強化學習,到重塑生產力的生成式AI,最終抵達自主設計的智能體時代,新思科技的AI引擎將貫穿芯片從架構探索到硅后驗證的全鏈條,在EDA領域引領一場AI革命。新思科技以Synopsys.ai為核心,結合分析數據,不斷推動芯片設計向更高效率、更高質量、全自主的方向發展,為半導體行業的持續創新注入強大動力。
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