長期以來，芯片開發(fā)者和制造商始終信賴新思科技提供的工具與IP解決方案，以打造前沿芯片產品。新思科技不僅為開發(fā)者提供用于芯片設計、仿真與驗證的EDA軟件，更擁有經過硅驗證的豐富半導體IP組合，這些現(xiàn)成的“構建模塊”使客戶無需重復開發(fā)行業(yè)標準接口或通用設計組件?！邦A構建電路”也讓開發(fā)者可直接集成一系列經過驗證且符合標準的內存、以太網、USB及最新通用芯粒互連技術?（UCIe?）等接口，從而能夠讓客戶專注于自身專長領域，如計算、圖形或定制加速IP的開發(fā)。
新思科技同時提供涵蓋系統(tǒng)設計、驗證與確認的全套解決方案，包括架構探索、早期軟件開發(fā)以及軟硬件系統(tǒng)驗證和確認等工具。這些工具和技術發(fā)揮著關鍵作用，能夠支持AMD等客戶在先進芯片開發(fā)中實施（他們的）創(chuàng)新理念。
推動新思科技“用AI構建AI”的四大驅動力
半導體行業(yè)正邁入萬物智能的全新時代，AI技術正全面滲透、從云端到邊緣、從汽車到電腦及智能手機的各類設備。這些智能設備以軟件需求為目標，優(yōu)化特定工作任務的性能和功耗，創(chuàng)造出軟件定義的系統(tǒng)。
在這個新時代中，四大關鍵因素推動新思科技將AI技術融入自身工具，助力客戶構建新的AI技術，以應對各種嶄新挑戰(zhàn)。具體包括：
半導體與封裝復雜度激增–例如，AMD的Instinct MI300X AI加速器中集成了1530億個晶體管。這種龐大的晶體管數量促使開發(fā)者將優(yōu)化的小型芯片集成在單一封裝中，從而組合構建復雜芯片。與AMD EPYC系列所采取的多芯粒封裝架構類似，Instinet MI300X 也將AI加速器芯粒、IO芯粒和HBM3芯粒等芯粒采用3D堆疊封裝技術集成在一顆Multi-Die芯片之中。
軟件復雜性–例如大語言模型（LLM）和數據集的指數級增長推動了對計算能力、存儲容量及IO速度的需求。
設計周期壓縮–AI技術的快速迭代迫使芯片設計周期從傳統(tǒng)的18-24個月縮短至12個月。
功耗和能源效率挑戰(zhàn)加劇–國際能源署在今年早些時候發(fā)布的一項研究估計，到2026年，全球數據中心、AI和加密貨幣的功耗將較2022年翻一番，達到1,000 TWh。
為了應對這些挑戰(zhàn)，新思科技正在其軟件和工具中整合AI功能，以提升產出質量、提高運行速度。公司率先在Synopsys.ai? EDA整體解決方案中整合了AI能力。舉例來說，當客戶在構建芯片時，新思科技可以提供強化學習（Reinforcement Learning，RL）技術，通過設計過程中與用戶的實時交互訓練來優(yōu)化芯片設計。再舉一個例子，新思科技開發(fā)了Synopsys.ai Copilot，這是一個為設計開發(fā)者提供全程指導的AI助手，可以激發(fā)開發(fā)者的創(chuàng)意并節(jié)省其查找信息的時間。
Synopsys.ai EDA整體解決方案在AMD的先期部署，業(yè)已在功耗、性能和面積（PPA）以及開發(fā)效率方面帶來了關鍵的提升。
Mark Papermaster
首席技術官兼執(zhí)行副總裁
AMD
新思科技下一步將重點擴展生成式AI（Generative AI）的使用，以探索設計新領域并創(chuàng)造多樣化方案，進一步革新芯片設計流程。
AI時代的半導體封裝新挑戰(zhàn)
為了滿足現(xiàn)代電子設備的需求，芯片尺寸不斷增大，結構也更復雜，裸片的掩膜版尺寸已趨近極限。
過大的芯片迫使客戶不得不將它們拆分成多個裸片，采用目前行業(yè)主流的單封裝芯粒設計，這帶來了新挑戰(zhàn)。例如，如何讓芯?；ミB并實現(xiàn)相互通信？
新思科技IP的嶄新互連標準UCIe（即通用芯?；ミB技術）為行業(yè)指明了方向。但開發(fā)者仍需解決芯片間的功耗分配、熱管理以及相互通信時的信號完整性等挑戰(zhàn)。為了解決這個問題，新思科技開發(fā)了3DIC Compiler工具 ，致力于幫助客戶管理這些復雜性。
AMD作為相關領域的先驅，其現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）率先采用了Multi-Die設計，其Instinct MI300X借助TSMCCoWoS?封裝技術，通過中介層將8個加速器芯粒和4個IO芯粒連接起來。
3D堆疊高帶寬內存
高性能處理器和加速器紛紛開始在內部部署多個計算單元（或稱之為核心）。例如，AMD Instinct MI300X配置了304個計算單元，這些單元時刻需要數據供給。對此，高帶寬內存（HBM）帶來了內存帶寬需求的解決方案。HBM速度非?？?，互連結構非常密集，通常采用3D堆疊結構。為了滿足相關內存帶寬需求，AMD Instinct MI300X使用8個HBM3內存堆疊，提供總共192GB的專用內存容量。
基于AMD FPGA的新思科技硬件輔助驗證系統(tǒng)
自20年前新思科技啟動HAV（Hardware assisted verification，硬件輔助驗證）產品線以來，與AMD建立的長期合作關系持續(xù)深化。雙方合作不僅體現(xiàn)在將AMD FPGA作為新思科技原型驗證與硬件加速平臺的核心基礎，更延伸至優(yōu)化設計轉換的編譯器技術開發(fā)。新思科技的HAV產品解決方案涵蓋了HAPS原型系統(tǒng)，可支持開發(fā)者在實驗室中開發(fā)新IP或子系統(tǒng)；以及機架級ZeBu? EP系統(tǒng)，可提供主流SoC原型設計和硬件加速方案；還有ZeBu Server 5集群，可擴展至32個高容量機架，滿足超大規(guī)模芯片設計需求。借助這些高性能、高可靠性的系統(tǒng)，開發(fā)者可以發(fā)現(xiàn)極端工況下的異?，F(xiàn)象；使用ZeBu Empower選項分析和調整功耗；并在芯片流片之前的數小時、數天或數周，完成運行數十億時鐘周期的實際工作負載軟件。
配備多個調控件以優(yōu)化功耗和能效
OpenAI ChatGPT單次查詢功耗約為Google搜索的10倍。能效優(yōu)化始終是我們協(xié)助客戶的重點方向。為此，新思科技首先需要探索分析不同芯片組件的架構。然后幫助客戶評估工作任務特征，識別并解決熱點問題。在硬件加速階段，ZeBu Empower可以分析芯片設計和軟件工作任務的功耗。新思科技客戶的仿真結果與實測數據的吻合度高達95-97%。這確實讓客戶很好地了解了設計，并制定優(yōu)化方案，以滿足功耗目標。最后，新思科技還提供準確性較高的PrimePower工具，可確保在最終設計簽核之前，一切都按預期正常運行。對此，AMD表示，你們真的提供了非常全面的調控手段。
衡量成效
新思科技有很多方法來衡量成效，包括評估客戶的PPA（功耗、性能和面積指標）以及編譯時間，但其核心目標始終是縮短客戶的開發(fā)周期，保障最優(yōu)產品質量。
作為兩家公司合作成功的最新成果，新思科技利用工具和技術幫助AMD構建了Instinct MI300 GPU，AMD首席執(zhí)行官Lisa Su在AMD Advancing AI 2024活動上稱贊其為“AMD歷史上量產最快的產品”！
引領半導體技術演進
在AI驅動的新時代，新思科技正在幫助半導體和系統(tǒng)公司緊跟快速創(chuàng)新節(jié)奏。從強化學習（Reinforcement Learning, RL）到Copilot輔助技術，新思科技正在將AI深度整合到EDA整體解決方案中，致力于縮短芯片設計時間，提高開發(fā)效率?；谂cAMD等行業(yè)領袖的成功實踐，新思科技將繼續(xù)推動半導體市場向前發(fā)展，解決新興芯片、封裝和軟件定義系統(tǒng)的設計、驗證和測試挑戰(zhàn)。
