Cadence发布业界首款基于机器学习引擎的新版数字全流程

似水流年

Cadence发布业界首款基于机器学习引擎的新版数字全流程



全面优化设计流程，改善设计质量并提高3倍吞吐量

内容提要：

• 采用统一的布线和物理优化引擎，已经完成数百次从16nm到5nm及更小工艺节点的成功投片
• 业界首款支持机器学习的统一物理优化引擎，PPA较前代流程提升达20%
• 唯一采用集成时序和电压降签核引擎的数字全流程，为用户提供独一无二的签核收敛

楷登电子（美国Cadence公司，NASDAQ：CDNS）今日发布已经过数百次先进工艺节点成功流片验证的新版Cadence[sup]Ò[/sup]数字全流程，进一步优化功耗，性能和面积，广泛应用于汽车，移动，网络，高性能计算和人工智能（AI）等各个领域。流程采用了支持机器学习（ML）功能的统一布局布线和物理优化引擎等多项业界首创技术，吞吐量最高提升3倍，PPA最高提升20%，助力实现卓越设计。

                               
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如需了解更多有关Cadence数字全流程的信息，请访问www.cadence.com/go/digital。

经过多项关键技术，全新Cadence数字全流程实现了PPA和吞吐量的进一步提升：

• Cadence数字全流程iSpatial技术：iSpatial技术将Innovus[sup]™[/sup]设计实现系统的GigaPlace[sup]™[/sup]布线引擎和GigaOpt[sup]™[/sup]优化器集成到Genus[sup]™[/sup]综合解决方案，支持布线层分配，有效时钟偏移和通孔支柱等特性。iSpatial技术让用户可以使用统一的用户界面和数据库完成从Genus物理综合到Innovus设计实现的无缝衔接。

• 机器学习（ML）功能：ML功能可以让用户用现有设计训练iSpatial优化技术，实现传统布局布线流程设计裕度的最小化。

• 优化签核收敛：数字全流程采用统一的设计实现，时序签核及电压降签核引擎，通过所有物理，时序和可靠性目标设计的同时收敛来增强签核性能，帮助客户降低设计裕度，减少迭代。

“基于已经广泛采纳的集成流程，全新的增强版数字全流程进一步强化了Cadence在数字与签核设计领域的领导力，助力客户实现SoC卓越设计，”Cadence公司资深副总裁兼数字与签核事业部总经理Chin-ChiTeng博士表示。“我们与客户紧密合作，缓解大规模设计下日益紧张的时间压力，提供高效达成PPA目标的全部所需。”

Cadence数字全流程包括Innovus设计实现系统，Genus综合解决方案，Tempus时序签核解决方案和Voltus IC电源完整性解决方案。流程为客户提供实现设计收敛的快速路径和更好的可预测性，支持公司的智能系统设计[sup]™[/sup] 战略，助力实现高级节点片上系统（SoC）的卓越设计。

                               
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客户反馈

“我们一直不遗余力地让高性能核心满足越来越高的性能目标。通过Innovus设计实现系统GigaOpt优化器工具新增的ML能力，我们得以快速完成CPU核心的自动训练，提高最大频率，并将时序总负余量降低80%。签核设计收敛的总周转时间可以缩短2倍。
-MediaTek公司计算和人工智能技术事业部总经理，Dr.SAHwang

“Cadence数字全流程的iSpatial技术可以精确预测完整布局对PPA的优化幅度，实现RTL，设计约束和布局布线的快速迭代，总功耗减少6%，且设计周转时间加快3倍。同时，Cadence独特的ML能力让我们在Samsung Foundry的4nmEUV节点训练设计模型，实现了5%额外性能提升和5%漏电功率减少。”
- Samsung Electronics代工设计平台开发执行副总裁，JaehongPark