芯片設計是一項復雜的系統工程，尤其驗證和優化環節極其耗費時間和精力。為了有效降低錯誤率、提升設計質量，EDA工具的自動化、智能化發展成為關鍵。近年來，隨著AI技術在EDA領域的應用逐漸成熟，為芯片設計領域帶來了革命性的變化。AI加持顯著提高了芯片設計的效率與質量，降低了開發成本，加速產品上市進程。

西門子EDA AI System，構建可靠智能化基座

與側重于“學習”能力的通用生成式AI或大語言模型不同，EDA領域的AI必須具備高可靠性與輸出可用性。它生成的每一行代碼、每一個設計單元都必須確保正確無誤，真正用于指導或完成芯片設計。將AI嵌入應用程序或許相對簡單，但將其融入EDA工作流則需克服更多挑戰。

西門子EDA在其AI工具中特別強調五大關鍵特性：

01可驗證性

依賴高質量數據與正確算法，確保AI輸出可被嚴格驗證，從而安全用于芯片設計；

02易用性

以高效達成目標為核心，提供流暢的用戶體驗界面；

03通用性

適配多種設計場景，不局限于單一功能；

04穩健性

在不同硬件與環境條件下保持穩定運行；

05準確性

確保AI設計結果真實可靠，能夠如預期運行并達到驗證指標。

為了滿足這些嚴格要求，西門子EDA打造了跨工具平臺——EDA AI System。該系統整合了西門子內部數據、示例、知識庫及客戶授權的數據，打破傳統EDA流程中的數據孤島，實現跨功能協同，為大型語言模型提供堅實支撐。在此基礎上，各產品線進一步開發出具備AI能力的軟件，顯著提升設計效率與質量。此外，系統還引入Agentic AI（代理式AI），可智能提示操作，為工程師提供更高效、更智能的支持。

作為工業級AI，EDA AI System能夠可靠應用于芯片設計和系統開發等高復雜度場景?？蛻粢部梢赃x擇開放接口（API）接入自己的數據或AI模型，形成混合AI系統，以滿足各自特定的需求和應用場景。

除了內部基礎設施和第三方模型外，西門子EDA AI System還支持NVIDIA NIM微服務和NVIDIA Llama Nemotron模型。NVIDIA NIM能夠在云環境和本地環境中可擴展地部署推理就緒的模型，支持實時工具編排和多代理系統；Llama Nemotron增加了高語境推理和強大的工具調用功能，進一步增強EDA工作流的智能化。

AI全流程加持，驅動芯片設計新紀元

基于EDA AI System統一技術底座，西門子EDA已將AI深度集成到芯片設計的各個環節，從前端驗證、后端優化，到物理驗證、測試與良率提升，全面賦能工程師應對日益復雜的設計挑戰。

Calibre Vision AI

為芯片集成簽核（Signoff）帶來突破性進展，通過將關鍵設計違規行為即時加載并整理到智能集群中，精準指出問題所在及檢查路徑，幫助設計團隊以現有方法的半數時間完成識別與修復，大幅加速簽核流程。設計團隊隨后可根據該集群確定工作優先級，實現更高的生產力。Calibre Vision AI還通過添加“書簽”提高了工作流程的效率，使設計人員能夠捕獲當前的分析狀態，包括注釋和任務，然后在物理驗證期間促進芯片集成商和模塊所有者之間的高效協作。Calibre Vision AI可以集成到現有的布局查看器和物理設計工具中，使工程師能夠在當前環境中進行調試。

Solido生成式和代理式AI

基于西門子EDA AI System，Solido定制IC平臺全面融入前沿的生成式及代理式AI技術，為下一代IC設計與驗證流程帶來革新。在仿真環節，系統能夠智能生成腳本，極大簡化操作流程。此外，Solido的AI功能貫穿IC開發全程，涵蓋原理圖設計、仿真驗證、變異性感知設計、庫特性提取、版圖設計以及IP驗證等關鍵階段，助力工程團隊實現生產力的飛躍式提升。

Questa One新智能驗證解決方案

該平臺將集成電路驗證從被動反應流程重新定義為可以自優化的智能系統，集成了AI驅動的自動化、預測分析及工作流程無縫連接的能力，可提供更快的功能、故障和形式驗證引擎，實現人工測試量減少10–100倍，大幅縮短驗證周期并減少人工工作量。

Aprisa AI

作為Aprisa數字實施解決方案中的全集成式技術，可實現跨RTL到GDS的下一代AI功能和方法。其功能包括針對給定設計的功率/性能/面積 (PPA) 自適應優化的AI設計探索，以及集成的生成式AI輔助，同時還提供可立即運行的參考示例和解決方案。

Aprisa AI內置的自然語言交互接口，集成生產就緒、可定制且可移植的AI生成解決方案，為全制程節點的數字設計提供了10倍的設計效率提升、流片周期縮短三分之一、PPA指標優化10%，可賦能大規模工程團隊協同與算力彈性擴展，同時加快新一代芯片設計的量產上市速度。

Tessent具備強大的AI功能

Tessent在良率分析中部署了無監督機器學習技術，以及基于總體的統計診斷AI算法，能夠大大提高良率限制因素的識別精度和分辨率。通過AI分析批量診斷數據，快速查找掃描失效數據中的趨勢，揭示良率丟失的主要根因及其分布，從而加速芯片項目的良率提升，為量產項目節省成本。

AI與EDA深度融合，正重塑芯片設計的范式，讓設計、驗證、測試等環節煥發出前所未有的活力。在這一變革浪潮中，西門子EDA AI System打通數據孤島，在納米級的世界引領新潮流，以高可靠、高可用、全流程的EDA AI工具軟件，賦能工程師從設計到量產的每一步，實現效率、質量、成本的多重突破。