在當前由人工智能驅動的萬物智能時代，我們的芯片和系統客戶正承受著前所未有的壓力。這是因為訓練基于大型語言模型（LLM）的AI系統所需的計算能力持續攀升，每六個月就會翻一番。同時，他們還需應對實現可持續計算的挑戰，即在提高能效的同時，性能需求也在急劇增長。過去依賴摩爾定律的傳統做法已難以持續，因為最近的工藝節點遷移已無法再保證預期的性能、功耗和面積提升兩倍。

隨著我們邁向萬億級晶體管系統的目標，預計半導體行業將面臨勞動力短缺和設計復雜性增加的雙重挑戰，這使得形勢愈發嚴峻。然而，出人意料的是，盡管存在這些趨勢，半導體創新的步伐卻反而不斷加速。

如果大家關注了AMD和NVIDIA發布的最新公告，便可發現這一趨勢。這些領先的芯片制造商不僅展示了采用尖端制造工藝、擁有數千億晶體管以及更快速、更密集內存的新型AI處理器，還特別強調了其創新速度的不斷提升。盡管設計的復雜性不斷增加，新型AI處理器的產品更新周期卻從原來的18至24個月縮短至僅需12個月。

AI芯片設計趨勢

新型AI處理器之所以能夠每年以如此快的速度推出，新思科技在其中扮演了至關重要的角色。接下來，讓我們深入探討其中的緣由。

AI驅動型EDA：在從架構和驗證到實施和制造的研發過程中，EDA軟件堪稱每一個環節的關鍵推動因素。過去十年間，新思科技通過獨特的超融合方法學讓整個EDA堆棧中的自動化水平不斷提高。今天，我們在整個EDA堆棧中率先引入人工智能，進一步推動了設計流程的自動化，由此帶來了開發效率和芯片質量的不斷提升。我們的Synopsys.ai整體解決方案包含AI驅動型優化、數據分析和基于LLM的生成式人工智能（GenAI），且具有協作功能（包括專業化的工具指導和輔助資料的生成），可顯著縮短EDA流程（從數字、模擬和3D設計，到驗證和測試）的周轉時間。

加速計算：除了將AI功能融入我們的產品，我們還通過重寫我們的工具來充分利用加速計算功能，從而幫助我們的客戶節省大量時間。通過使用GPU和CPU + GPU架構來助力計算密集型EDA工作負載，可以在設計、功能驗證、電路仿真、計算光刻等方面顯著增加運行時間（10倍到15倍）。對于處理大型模擬電路（例如內存）的客戶來說，加速計算尤其具有吸引力。

經驗證的IP：得益于值得信賴且經驗證的IP，我們的客戶同樣也實現了生產效率的大幅提升。通過融合新思科技廣泛的高質量IP組合，客戶可以將其有限的開發資源集中在差異化功能上，從而簡化設計流程，同時整合最新的行業標準。比如我們最近推出的全新綜合性解決方案——新思科技PCIe 7.0 IP，針對AI工作負載給現代化數據中心帶來海量數據傳輸需求這一局面，它可以有效應對增加帶寬和降低延遲等關鍵要求。

Multi-Die設計：這一優勢眾多的設計，實現了從單裸片設計到基于小芯片的模塊化設計，讓萬億級晶體管系統中的新功能和先進功能得以快速集成。新思科技正在通過全面、可擴展的EDA和IP解決方案（從芯片到系統）推動行業從單片SoC向Multi-Die設計轉換，其中包括我們全新的AI驅動型3D設計空間優化，旨在最大限度提高設計質量，實現快速異構集成。

新思科技現身2024年設計自動化大會

在2024年設計自動化大會上，我們展示了新思科技在加速和推動半導體生態系統創新方面所發揮的關鍵作用。這其中包括我們在全球多家領先代工廠中對我們的EDA流程和芯片IP進行預驗證方面所做的重大貢獻。近日，我們宣布基于三星先進的SF2 GAA工藝的AI驅動型數字和模擬流程及其IP已順利通過認證。

同時，我們也非常高興地宣布，英特爾代工廠現已推出可立即投入生產的Multi-Die參考流程，該流程得到了Synopsys.ai EDA整體解決方案以及適用于英特爾代工廠EMIB先進封裝技術的新思科技IP的支持。

結語

在如今高度復雜且競爭激烈的市場環境中，芯片和系統公司正全力以赴探尋各種優勢，以優化產品、降低設計風險并縮短產品上市時間。新思科技在這一過程中起著舉足輕重的作用。我們將持續開拓創新，提供更優質的解決方案，最大限度地提升客戶的研發能力，助力實現他們的愿景，并推動這個萬物智能的時代不斷向前邁進。