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2025-08-20 0
每经记者:张韵 每经编辑:魏文艺
计算芯片需求正呈现前所未有的增长态势。预计到2030年,全球半导体市场规模将攀升至1.2万亿美元。
“这些增量很大程度上由数据中心AI计算的爆发及向边缘端的迁移所驱动。”8月19日,在CadenceLIVE China 2025中国用户大会上,Cadence(楷登电子)高级副总裁兼系统验证事业部总经理Paul Cunningham强调,“这仅仅是第一波浪潮”。
图片来源:每经记者 张韵 摄
更深远的影响在于设计范式的转变,随着半导体工艺节点推进至3nm及以下,芯片设计复杂度呈指数级增长。Paul Cunningham认为,用户体验正成为芯片设计的核心出发点。
面对集成2000亿颗晶体管的3nm(纳米)芯片等带来的系统级挑战,Paul坦言传统路径已逼近物理极限,传统设计方法难以应对。作为全球EDA(电子设计自动化)三巨头之一,近年来Cadence正从EDA工具向自主设计转型。
如何应对智能系统设计的复杂挑战?从公司披露的2025年第二季度财报来看,Cadence的一项重要技术进展在于,首次在系统级芯片设计平台中融入代理式AI架构。
Paul Cunningham表示,代理式AI能够自主处理高复杂度任务,通过智能优化与自动化决策,显著提升功耗、性能和面积(PPA)表现。它将工程师从重复性、琐碎的试错工作中解放出来,使其更专注于架构创新和算法优化等创造性工作,最终实现真正高效的3D-IC(三维集成电路)协同设计。
那么,面对3D-IC设计中多物理场耦合带来的仿真挑战,AI技术是必然选择还是可选辅助?在Paul Cunningham看来,EDA在设计全流程中构建了从电路建模、多物理场仿真到制造签核的完整虚拟映射体系,甚至能够实现一次流片成功。而在物理世界中现有孪生技术仍面临验证完备性挑战,在机器人、无人机等系统领域,仿真覆盖率仅20%,另外80%则必须通过实际制造、测试来不断改进模型和方法。
Paul Cunningham进一步表示,在半导体设计领域,EDA本身就是一种数字孪生技术。因此,Cadence将数字孪生定位为跨产业战略支点,通过战略性并购Beta CAE Systems和VLAB Works两家公司强化技术图谱,发展物理孪生与功能孪生技术,来提升系统仿真的覆盖率和效率。
随着AI技术的持续演进,芯片设计将逐步实现从辅助设计到自主设计的跨越。Paul Cunningham在演讲中还重点介绍了支撑Cadence代理式AI战略的关键平台与工具,JedAI Platform的革命性在于支持自然语言交互,可大幅节省设计时间。他指出,云端协同、开放生态、智能优化等趋势正在重塑整个产业链。
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