長期以來，芯片開發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，這些現成的“構建模塊”使客戶無需重復開發行業標準接口或通用設計組件。“預構建電路”也讓開發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。

新思科技同時提供涵蓋系統設計、驗證與確認的全套解決方案，包括架構探索、早期軟件開發以及軟硬件系統驗證和確認等工具。這些工具和技術發揮著關鍵作用，能夠支持AMD等客戶在先進芯片開發中實施（他們的）創新理念。

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，優化特定工作任務的性能和功耗，創造出軟件定義的系統。

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。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者將優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的18-24個月縮短至12個月。

功耗和能源效率挑戰加劇–國際能源署在今年早些時候發布的一項研究估計，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，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化芯片設計。再舉一個例子，新思科技開發了Synopsys.ai Copilot，這是一個為設計開發者提供全程指導的AI助手，可以激發開發者的創意并節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，業已在功耗、性能和面積（PPA）以及開發效率方面帶來了關鍵的提升。

Mark Papermaster

首席技術官兼執行副總裁

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

為了滿足現代電子設備的需求，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，采用目前行業主流的單封裝芯粒設計，這帶來了新挑戰。例如，如何讓芯粒互連并實現相互通信？

新思科技IP的嶄新互連標準UCIe（即通用芯粒互連技術）為行業指明了方向。但開發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。為了解決這個問題，新思科技開發了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速度非常快，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

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深化。雙方合作不僅體現在將AMD FPGA作為新思科技原型驗證與硬件加速平臺的核心基礎，更延伸至優化設計轉換的編譯器技術開發。新思科技的HAV產品解決方案涵蓋了HAPS原型系統，可支持開發者在實驗室中開發新IP或子系統；以及機架級ZeBu? EP系統，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，滿足超大規模芯片設計需求。借助這些高性能、高可靠性的系統，開發者可以發現極端工況下的異常現象；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。能效優化始終是我們協助客戶的重點方向。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周期，保障最優產品質量。

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公司緊跟快速創新節奏。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，提高開發效率。基于與AMD等行業領袖的成功實踐，新思科技將繼續推動半導體市場向前發展，解決新興芯片、封裝和軟件定義系統的設計、驗證和測試挑戰。