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当前，EDA不仅仅是芯片设计，而是贯穿了芯片设计、仿真测试、芯片验证乃至制造、封装整条产业链环节。近年来，智能驾驶、数据中心、人工智能等大规模芯片应用不断涌现，芯片设计越来越复杂，流片、验证成本高，这对芯片设计和EDA工具都提出了更高的需求。
近日，新思科技中国区应用工程执行总监黄宗杰在2024第八届集微半导体大会的【集微EDA IP 工业软件大会】发表了《人工智能加速变革芯片创新》的主题演讲，分享新思科技如何以AI+EDA加速万物智能时代的创新。作为从芯片到系统设计解决方案的全球领导者，新思科技一直致力于以创新科技加速万物智能时代的到来。通过持续探索AI+EDA的融合创新，新思科技开发了涵盖了数字、模拟、验证、测试和制造等全流程的全栈式AI驱动型EDA解决方案Synopsys.ai，为合作伙伴带来了超乎预期的成果：DSO.ai成功实现了450+次商业流片，VSO.ai提升了10倍周转速度，TSO.ai降低了超过20%的芯片测试成本，ASO.ai大幅加速了模拟设计迁移。
据黄宗杰介绍，当前，从移动/互联网、AI/数据中心、自动驾驶等新兴领域，我们都能很明显看到，数据量和数据处理的复杂性都在指数级提升。人工智能计算模型的复杂度正在加速增长推动计算的极限，反过来，这也推动着我们不断突破芯片设计的极限。万物智能时代，我们亟需更多更复杂的芯片来满足时代的发展需求。
新思科技在全球范围率先在AI和EDA结合方面进行了大量的探索和实践，持续加速EDA工具的智能化和自动化进程。2020年，新思科技推出了业界首个AI驱动型芯片设计空间优化解决方案DSO.ai，开创了突破性芯片设计的新篇章。这一技术不仅实现了设计空间的优化，还大幅提升了生产效率和系统性能。如今，新思科技已经将将AI全面引入Synopsys.ai整体解决方案，覆盖了从芯片设计、验证、测试、制造和模拟功能，已经涵盖整个技术栈的生成式AI功能Synopsys.ai Copilot，以及用于3D设计空间优化的全新3DSO.ai功能。
通过实际用户案例，黄宗杰介绍了新思科技DSO.ai通过设计空间的自动化探索，快速分析和筛选大量的设计参数组合，在某次设计优化过程中，DSO.ai在两天内进行了90次尝试，最终找到了既能提升效能又能降低功耗的最佳设计方案，显著减少了人力投入和时间成本。
值得一提的是，相比于其他领域的AI训练数据，芯片设计领域数据涉及到数据保密等问题，因此将AI引入EDA会遇到数据量不够的问题。黄宗杰指出，新思科技采用强化学习技术，AI可以在小数据环境中进行有效学习和优化，并能够在设计执行的过程中逐步学习和积累经验，从而实现持续优化。这种方法使得AI在落地后可以迅速开始发挥作用，并在强化学习过程中变得更加智能。如今全球领先的半导体公司和系统级公司正在加速采用新思科技的AI驱动EDA工具，并在设计效率和结果质量上取得了显著提升。
据介绍，新思科技持续探索Multi-Die设计的主流应用，3DSO.ai可在进一步提高系统性能和结果质量的同时，提供优异的生产力。3DSO.ai内置于新思科技3DIC Compiler（统一的从探索到签核平台），并采用高速集成式分析引擎，可优化信号完整性、热完整性和功耗-网络设计。
为了进一步加速AI赋能的EDA工具效率，2024年，新思科技携手英伟达，将AI驱动型EDA全套技术栈部署于英伟达GH200 Grace Hopper超级芯片平台，这一合作将在芯片设计、验证、仿真及制造各环节实现最高15倍的效能提升，为全球半导体行业带来了革命性的变革。
AI+EDA的“双向加速”良性循环还在加速！成立三十多年来，新思科技已经将芯片设计生产力提升了大约1000万倍，未来，我们还将再提升10倍、100倍乃至1000倍的芯片设计生产力，以加速万物智能时代到来。立于万物智能时代的核心，新思科技将继续保持全力创新的速度。
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