3 月 20 日,SEMICON/ FPD China 2024 開幕主題演講在上海浦東嘉里大酒店隆重舉行。本次開幕主題演講匯集了眾多全球行業(yè)領(lǐng)袖,演講嘉賓們向現(xiàn)場(chǎng)觀眾分享了全球產(chǎn)業(yè)格局和技術(shù)市場(chǎng)趨勢(shì)等方面的最新觀點(diǎn)。
其中,Cadence 總裁兼首席執(zhí)行官 Anirudh Devgan 博士以“如何在人工智能驅(qū)動(dòng)時(shí)代取得成功”為主題,向與會(huì)者闡述了 AI 對(duì)企業(yè)目前產(chǎn)品矩陣不斷完善的推動(dòng)力,未來(lái)研發(fā)方向秉承的思維理念,以及對(duì)客戶服務(wù)體系的最新思考。
Cadence 總裁兼首席執(zhí)行官 Anirudh Devgan
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AI 是推動(dòng)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展的重要?jiǎng)恿?/strong>
在演講中,他首先談到了推動(dòng)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)未來(lái)發(fā)展,促進(jìn)市場(chǎng)新機(jī)會(huì)迸發(fā)的三大動(dòng)因:芯片與系統(tǒng)的融合、人工智能和數(shù)字孿生。他特別強(qiáng)調(diào),在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中,AI 將有助于芯片公司和系統(tǒng)公司更好地耦合。
就第一個(gè)因素來(lái)講,Anirudh Devgan 指出,目前芯片公司和系統(tǒng)公司的融合度越來(lái)越高,很多系統(tǒng)公司在做芯片,而芯片廠商也在成為系統(tǒng)公司:“目前 Cadence 的客戶中有大約 45% 是系統(tǒng)公司。”就半導(dǎo)體行業(yè)本身來(lái)講,他預(yù)測(cè)到 2030 年,單芯片將有 1 萬(wàn)億個(gè)晶體管,復(fù)雜性增加 5 到 10 倍,且半導(dǎo)體市場(chǎng)也將突破 1 萬(wàn)億產(chǎn)值,電子系統(tǒng)市場(chǎng)將突破 3 萬(wàn)億。其中,AI 芯片和汽車芯片兩大終端領(lǐng)域是推動(dòng)半導(dǎo)體市場(chǎng)不斷發(fā)展主要?jiǎng)恿Γ骸拔磥?lái)幾年,每輛汽車的半導(dǎo)體成本將會(huì)增長(zhǎng)到 2000 至 4000 美元;同時(shí),訓(xùn)練和推理等應(yīng)用將助推 AI 芯片在未來(lái)增長(zhǎng)到 7000 億美元甚至更高規(guī)模。”
Anirudh Devgan 闡述,相對(duì)于芯片與系統(tǒng)融合以及人工智能的應(yīng)用,“數(shù)字孿生”這一概念相對(duì)來(lái)講談?wù)撦^少,但它對(duì) EDA 公司價(jià)值非凡:“借助數(shù)字孿生仿真技術(shù)可以有效降低芯片開發(fā)成本,在芯片正式進(jìn)入制造環(huán)節(jié)之前,數(shù)字孿生的仿真、驗(yàn)證可以讓芯片的整個(gè)研發(fā)周期得到極大的優(yōu)化。”他還就半導(dǎo)體、航空航天和生物制藥這三個(gè)領(lǐng)域加以對(duì)比,指出半導(dǎo)體行業(yè)所需的數(shù)字化模擬和驗(yàn)證占比遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過后兩者。航空航天能用到的“數(shù)字孿生”占比只有 20%,剩下的驗(yàn)證占比基本只能通過物理測(cè)試完成,而生物醫(yī)藥相關(guān)占比只有百分之幾,但后兩個(gè)領(lǐng)域在未來(lái)同樣會(huì)推動(dòng)“數(shù)字孿生”仿真技術(shù)不斷發(fā)展。
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三個(gè)圓圈與三層蛋糕
接下來(lái),Anirudh Devgan 先生談到了 Cadence 的智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)戰(zhàn)略,它由三個(gè)圓圈組成:“最外圈是數(shù)據(jù)分析和人工智能,中間圈層是系統(tǒng),內(nèi)圈則是芯片。如果把我們的計(jì)算軟件用在系統(tǒng)和數(shù)據(jù)上,就是系統(tǒng)設(shè)計(jì)和仿真,如果用在芯片上,就是 IP 和 EDA 工具——這是 Cadence 的核心業(yè)務(wù)。”
相應(yīng)地,Cadence 的智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)戰(zhàn)略則有“三層蛋糕”來(lái)實(shí)現(xiàn):“中間層是基于物理、化學(xué)或生物學(xué)原理的仿真和優(yōu)化,最上層則是 AI 和數(shù)據(jù)編排處理,而下層則是以 CPU、GPU、FPGA 為代表的加速計(jì)算。所有的終端市場(chǎng)都和這三層蛋糕相關(guān),當(dāng)你吃這個(gè)蛋糕時(shí),通常需要把這三層一起吃掉。”
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EDA 工具與人工智能發(fā)展的三個(gè)階段
AI 將如何影響半導(dǎo)體行業(yè)以及整個(gè)社會(huì)?具體到 EDA 工具供應(yīng)商,AI 導(dǎo)向未來(lái)的技術(shù)路線又會(huì)是怎樣的?對(duì)此,Anirudh Devgan 博士非常形象地用了互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的三階段作為類比,認(rèn)為人工智能也將有類似的三個(gè)階段:AI 賦能芯片的“基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”階段,將人工智能應(yīng)用到芯片設(shè)計(jì)、系統(tǒng)設(shè)計(jì)中的第二階段,以及創(chuàng)建完全開放 AI 新型市場(chǎng)的第三階段。
Anirudh Devgan 強(qiáng)調(diào),第一階段相當(dāng)于互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代當(dāng)年對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)的鋪設(shè),該階段會(huì)有一個(gè)較長(zhǎng)的周期。講到此處,Anirudh Devgan 以 AI 推動(dòng)邊緣數(shù)據(jù)中心演進(jìn)和芯片 3D 化設(shè)計(jì)架構(gòu),尤其是 Chiplet 的發(fā)展為例,介紹了超級(jí)計(jì)算機(jī)以及 Chiplet 帶來(lái)的芯片設(shè)計(jì)、互連、封裝體系的革命化演進(jìn)。他指出,英偉達(dá)、AMD 這樣的芯片設(shè)計(jì)巨頭成為 Cadence 的優(yōu)秀合作伙伴,他們通過軟硬件架構(gòu)融合的思維模式構(gòu)建數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施;而具體到 Chiplet 技術(shù),各個(gè) die 不同的工藝節(jié)點(diǎn)可以通過導(dǎo)入接口 IP 封裝在一起,帶動(dòng)了 AI 芯片的不斷發(fā)展。
Anirudh Devgan 著重介紹了 Cadence 五大產(chǎn)品平臺(tái)的推出,契合的是人工智能發(fā)展的第二階段,即芯片設(shè)計(jì)、系統(tǒng)設(shè)計(jì)的 AI 化。Cadence 目前的 EDA 產(chǎn)品矩陣,如全新數(shù)字芯片設(shè)計(jì)自動(dòng)化工具 Cerebrus、模擬設(shè)計(jì)解決方案Virtuoso Studio、驗(yàn)證平臺(tái)Verisium、先進(jìn)的 PCB 設(shè)計(jì)布線工具 Allegro,以及多物理場(chǎng)系統(tǒng)分析解決方案 Optimality 等,均和 AI 理念指引下的自動(dòng)工藝流程緊密相關(guān)。
為了更直觀地表現(xiàn) AI 對(duì)傳統(tǒng)數(shù)學(xué)算法的顛覆性,他以某家廠商的汽車 CPU 舉例。如果該 CPU 有 17 個(gè)變量要優(yōu)化,使用傳統(tǒng)數(shù)學(xué)工具需要運(yùn)行 400 萬(wàn)次,而 Cadence 的 Cerebrus 用 AI 優(yōu)化算法模型,計(jì)算空間僅需要 200 次,在 10 臺(tái)機(jī)器上運(yùn)行,一兩天內(nèi)就可以得到所需的結(jié)果。
在人工智能發(fā)展的第三階段——開辟新市場(chǎng),Anirudh Devgan 重點(diǎn)闡述了“數(shù)字孿生”技術(shù)在模擬和仿真中的巨大作用。他指出,AI 可以快速生成高質(zhì)量的多物理場(chǎng)數(shù)據(jù),而且可以利用生成式 AI 為理想系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案,創(chuàng)建數(shù)字孿生可視化效果。
他在現(xiàn)場(chǎng)展示了一個(gè)時(shí)長(zhǎng)一分多鐘的視頻,展示了 Cadence 與英偉達(dá)在 3D 數(shù)字孿生可視化平臺(tái)上的合作。他強(qiáng)調(diào),數(shù)據(jù)中心的建設(shè)者往往由施工團(tuán)隊(duì)而非真正的工程團(tuán)隊(duì)來(lái)完成,巨大的耗電量成為環(huán)保痛點(diǎn)。在講解視頻的過程中,Anirudh Devgan 指出,Cadence 的數(shù)字孿生技術(shù)可以對(duì)數(shù)據(jù)中心的電路板、機(jī)架、氣流進(jìn)行建模,輔以多物理場(chǎng)仿真工具,可以極大地優(yōu)化數(shù)據(jù)中心的能耗問題。
Anirudh Devgan 還談到,人工智能在未來(lái)的數(shù)字生物學(xué)中也可以大顯身手,藥物制造的模擬算法和模擬晶體管架構(gòu)非常類似,Cadence 通過收購(gòu)藥物設(shè)計(jì)軟件商 OpenEye,加強(qiáng)了企業(yè)對(duì)藥物分子模擬領(lǐng)域的技術(shù)實(shí)力。他預(yù)計(jì),在未來(lái) 5 到 10 年內(nèi),數(shù)字生物領(lǐng)域?qū)⒔?jīng)歷巨大的變革:“我們目前對(duì) AI 驅(qū)動(dòng)下的新型市場(chǎng)的投資將確保我們處在創(chuàng)新的前沿。”
總結(jié)
最后,Anirudh Devgan 博士總結(jié):“我們所專注的計(jì)算軟件,其核心業(yè)務(wù)是 EDA 和 IP,將其擴(kuò)展到系統(tǒng)分析和人工智能領(lǐng)域的這段旅程,我們期待能和合作伙伴一起完成。”
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