在AI全面渗透EDA行业的趋势下，三大巨头——新思科技（Synopsys）、西门子EDA（Siemens EDA）和Cadence——都在全流程布局AI，但路径各异。
西门子EDA是依托其工业软件生态，将AI广泛应用于PCB、仿真、制造和电子系统工程，实现跨行业智能化协同，尤其是并购Altair将其EDA+PLM的广度达到全球之最。
相比之下，Cadence则聚焦于EDA工具层面的AI深度应用，横跨模拟、数字、PCB、封装与系统分析等多个领域，构建了“工具+平台”双轮驱动的战略模式。在工具层面，依托其完整且强大的基础工具链，Cadence陆续推出了多款明星AI产品，包括Cerebrus、Voltus InsightAI、Optimality等；平台层面，则进一步融合JedAI大数据与AI平台能力，以及集成Copilot大语言模型助手，形成“Cadence.AI”体系。这一体系不仅显著提升了工程师的生产效率，也正在推动整个IC产业链的智能化升级。
那么这个新路径重点强调什么？面对AI重塑EDA的浪潮，Cadence如何凭借其独特路径，在竞争中抢占先机？本文将深入探讨。
Cadence.AI平台的全家桶：总体可提高10倍的生产力，同时优化所有设计领域的系统性能。
一、AI驱动芯片设计革新
AI在半导体行业的应用，尤其是在芯片设计中，正逐步变得无处不在。Cadence的首席执行官Anirudh Devgan在多次公开场合提到，AI技术的引入使得芯片设计不仅能在性能、功耗和面积（PPA）方面实现显著提升，还能够提高生产力。
Devgan指出，Cadence的AI辅助工具能够在不迁移至下一代工艺节点的情况下，带来类似节点切换的性能提升。例如，通过AI优化，芯片设计的PPA可提升5%至20%，这与传统的工艺节点升级所带来的收益相当。
现代工艺技术在每个节点之间的性能提升和晶体管密度扩展相对有限。以台积电为例，N3（3nm工艺）相比N5仅提升了10%到15%的性能，而台积电还承诺N2相比N3将有类似的提升。因此，仅通过使用一套AI优化工具就能获得高达20%的性能提升，这一成就堪比工艺节点的跃升。
值得强调是，作为AI赛道的核心工具，Cadence自研的Cerebrus和AI IP解决方案，将其Palladium Z3处理器的功耗提升了15%。这些技术不仅应用于内部产品，也为客户提供了强有力的支持，帮助他们在设计中提升性能和效率。
二、从工具到平台的AI战略布局
Cadence的AI战略不单纯依赖单一的技术突破，而是通过多层次、多领域的工具和平台相结合，推动AI技术的广泛应用。Cadence的AI平台包含多个子模块，覆盖从模拟、数字到PCB、封装和系统分析等多个领域。Devgan提到，Cadence目前有五大核心AI平台，客户通过这些平台可以在设计过程中获得5倍至10倍的效率提升，同时享受到性能和功耗优化的双重优势。
其中，Cadence JedAI大数据和AI平台是底层支撑，帮助客户快速部署AI能力；Optimization AI解决方案则针对不同设计需求提供深度优化；而Cadence Copilot则通过大语言模型（LLM）等技术提升工程师的生产力，从而实现更高效的设计。
在实际解决方案中，Cadence在AI+EDA领域不断突破瓶颈。例如，近期发布的业界首款通过AI技术自动识别和修复电源完整性问题的EDA产品，它能够在设计阶段早期就识别出电源网络中的违规，并快速提供修复方案，帮助客户大幅提高设计效率。
Voltus InsightAI是业内首款利用AI在设计实现阶段高效预测根本原因，并解决IR Drop （电压降）问题的EDA产品——曾荣获2024年EE Awards Asia创新研发奖，进一步巩固了Cadence在电源完整性领域的领先地位。
三、“AI+EDA”推动跨界合作与创新
随着AI技术在EDA行业的深入应用，Cadence不仅致力于优化现有的设计工具，还在不断扩展技术边界，推动跨行业合作。
Cadence资深副总裁、数字与签核事业部总经理滕晋庆博士在采访中表示，随着AI芯片的快速崛起，Cadence不仅专注于传统的EDA工具，还通过并购扩展了在系统仿真和分析领域的实力。特别是收购BETA CAE和OpenEye公司后，Cadence能够将EDA技术拓展到生物科学和药物开发等新兴领域，促进跨行业技术创新。
此外，Cadence还与特斯拉、英伟达和博通等企业展开了紧密合作，推动EDA与系统设计的深度融合。在这些合作中，Cadence不仅为AI芯片的设计提供高效的工具，还在3D-IC、网络芯片等前沿技术的研发中取得了重要突破。
三星电子企业副总裁S.Brian Choi曾表示：“我们看到了利用AI和大数据显著提升设计与验证效率的绝佳机会——在我们的移动SoC设计中采用Verisium 平台，并已见证该平台在错误溯源、自动分类与分析方面的卓越表现。”
四、AI驱动的全新设计范式
随着AI技术的进一步发展，Cadence计划继续推进AI驱动的设计和验证解决方案——正在探索生成式AI和大语言模型在EDA中的潜力。滕晋庆博士提到，AI在验证、模拟等环节展现出巨大的潜力，尤其是在EDA行业，AI技术的引入已成为一种不可忽视的趋势。
此外，Cadence在3D-IC和先进封装技术领域也取得了突破——通过3D-IC技术，Cadence能够缩短内存与计算单元之间的距离，从而显著提升通信效率并降低功耗。滕晋庆博士指出：“通过将HBM内存直接堆叠在芯片上，我们能有效减少内存与计算单元之间的距离，提升通信效率并降低功耗。”这一技术的应用展示了Cadence在AI驱动下的创新能力和技术落地的巨大潜力。
Cadence与台积电利用AI推动先进节点设计和3D-IC技术的生产力提升，优化产品性能。通过整合AI主导的数字与定制设计流程，双方不仅在台积电的N3和N2P工艺上提供了高效的解决方案，还通过优化PPA和创新的EDA功能，加速了市场推出时间。
据悉，Cadence与台积电还进一步拓展至Cadence.AI平台，推动了基于AI的设计自动化，覆盖从芯片到系统的全流程，提高了生产效率和设计质量。此举响应了AI应用迅速普及带来的对先进硅解决方案的巨大需求，并为客户提供了强大的技术支持。
总体而言，在AI浪潮的推动下，Cadence正以前所未有的速度拓展AI赋能的EDA新版图，构建起从芯片设计到系统级优化的全流程智能化体系。相比之下，新思科技在数字IC设计与CAE融合上持续深化，而西门子EDA则凭借工业软件生态强化跨行业智能协同的广度。三大巨头路径各异，而Cadence的AI驱动战略，尤其是“工具+平台”的双轮驱动模式，已然形成独特的高速赛道。
来源：36kr
| 
9
发表于 2025-4-24 16:06:28