Cadence 的低功耗、3D-IC 和人工智能 / 機器學習（AI / ML）技術可支持超大規模計算的數據之旅 —— 從存儲和傳輸，到傳感器和設備的數據處理要求；從近 / 遠邊緣處理，到本地云數據中心的工作負載優化計算。

高性能計算

High Performance Computing

新一代電子系統將顯著影響我們的日常生活。從智能汽車應用、網絡連接，到智能家居安全和防護領域、航空航天和國防，乃至醫療等更多領域，這些和我們日常生活相關的一切都是互聯的。它們在邊緣運行的大量傳感器生成了海量數據。

我們要如何傳輸、處理、分析和存儲這些數據？同時確保數據安全無虞？

答案就是采用高性能計算（High Performance Computing，簡稱 HPC）。

關于高性能計算

高性能計算（簡稱 HPC）是一項進行高速計算和數據處理的技術。HPC 作為計算機科學的一個分支，研究集群架構、并行算法和相關軟件基礎，通過分布式計算實現單臺計算機無法達到的運算速度。

算力是高性能計算的第一要素,要達到每秒萬億次級的計算速度，對系統的處理器、內存帶寬、運算方式、系統 I / O、存儲等方面的要求都十分高，在滿足算力的同時，低延遲、低功耗和數據的安全性也是行業關注的重點。

高性能計算中，計算、存儲、網絡三個部件不可或缺：

計算中心：

高性能 CPU + GPU 相結合，是發展高性能計算的基石。

網絡中心：

計算服務器通過網絡連接到一個集群，軟件程序和算法同時在集群中的服務器上運行。集群通過網絡連接數據存儲。

存儲中心：

要以最佳性能運行，每個組件都必須與其他組件保持同步，存儲組件必須能夠在處理數據時盡快將數據饋送和載入計算服務器。

如今，高性能計算現已邁入百億億次時代，HPC、云計算、AI 技術的相互融合，使得數據價值能夠被更充分地挖掘。各個新興行業應用的發展引起數據量激增，給芯片開發領域帶來了諸多挑戰。

HPC 高速發展給芯片開發

帶來哪些挑戰？

如何應對數據大爆發

在針對數據中心服務器的 CPU 需要增加更高的計算密度。

在芯片架構方面需要利用多 die 互聯，提供更多對外接口。

使用小芯片（Chiplet）和 2.5D / 3D-IC 封裝來解決設計尺寸接近或超過光罩尺寸導致的良率問題。

如何應對更高的存儲需求

DDR5 / HBM2e 內存處理

PCIe Gen6 / CXL2.0 / UCIe 高速接口

此時，Cadence 在計算軟件領域超過 30 年的專業技術積累和多年與客戶密切合作的經驗便派上了用場。

針對上述挑戰，Cadence 提供設計、驗證、實現的各個環節的解決方案，幫助客戶優化適用于超大規模應用的 IP、芯片和系統。提供行業領先的虛擬云計算、快速的驗證引擎以及智能的驗證應用，讓客戶以低成本在短時間內找到并修復更多漏洞。解決針對 SoC 芯片架構復雜度增加帶來的芯片設計挑戰。

Cadence HPC 解決方案

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查看Cadence HPC 全系列解決方案

?針對SoC芯片架構復雜度增加帶來的芯片設計挑戰Cadence Design IP提供高性能、低延遲的網絡基礎設施和存儲解決方案：

- 40G UltraLink D2D PHY

- 112G - XSR PAM4 IP

- UCIe PHY and Controller

- DDR / LPDDR / HBM Phy and Controller

?針對 SoC 設計規模超大帶來的芯片驗證效率降低，Cadence 提供更快的仿真速度、更大的設計容量：

- Xcelium MC / ML

- Dynamic Duo（Palladium / Protium）

?針對 SoC 系統級性能分析以及軟硬件協同驗證挑戰，Cadence 提供：

- System Performance Analyzer分析和解決系統性能瓶頸

- Helium virtual platform 提供由軟件驅動的軟硬件協同驗證

?針對邊緣計算的低功耗和熱需求：

- Palladium DPA.

- Xcelium Powerplay back

- Joules + Innovas power analysis and optimization

?針對從邊緣到云端的數據中心及 IoT 應用：

- SBSA 提供 Arm System Ready 架構認證解決方案

?針對計算密度增加帶來的芯片規模超出光罩尺寸：

- Cadence Integrity 3D-IC 平臺

Cadence HPC 解決方案

成功案例

Nvidia 與 Cadence 合作應對超大規模 SoC 芯片設計和驗證的巨大挑戰

NVIDIA 作為 GPU 的發明者和人工智能計算的引領者世界上最大的 SoC 芯片的締造者之一，隨著芯片和系統復雜性的增長，NVIDIA 需要利用與時俱進的硬件仿真技術來應對芯片、系統和軟件方面的挑戰。

Cadence 的 Palladium Z2 和 Protium X2（系統動力雙劍 Dynamic Duo）使得 NVIDIA 能夠將設計從硬件仿真加速器轉移到基于 FPGA 的系統，NVIDIA 的工程師可以輕松、從容地從 Palladium 硬件仿真加速平臺轉移到基于 FPGA 的 Protium 系統。

NVIDIA 的工程師現在可以在 4 個小時內，處理一個數十億門級的設計，對之進行編譯并創建一個硬件仿真模型，然后將其導入硬件仿真加速器，而在不久之前，完成同樣的過程還需要 48 小時甚至 72 小時現在，只需 4 個小時。這是硬件仿真技術領域的一項突破性技術。

憑借 Cadence 的解決方案，您可以在超大規模計算設計中實現性能與低功耗、能耗和成本的最佳平衡。優化軟硬件、系統級熱、流動性和熱效應。憑借 3D-IC 集成超越摩爾定律，以更短的周轉時間實現最復雜的設計。

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注：注冊成功且通過 Cadence 審核的用戶可獲得完整版 PPT 資料。審核通過后 Cadence 會將 PPT 發送至您的郵箱，提供您的公司郵箱地址通過審核的幾率更大哦。

審核編輯：湯梓紅