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高性能運算需要EDA支持

HPC會被EDA所推動,無論是大數據,還是AI芯片,還是最后的云上服務,所有一切都離不開EDA的支持。例如智能平臺和自動駕駛,都需要EDA的幫助將軟硬件相結合,甚至還有一些IP,最后要做到板上也需要EDA系統級仿真,當然最核心的是芯片。實際上EDA是貫穿了從智能平臺到系統設計,再到板級設計和封裝,最后到芯片設計的所有的過程。

劉淼表示,HPC主要被兩個因素驅動:

個因素是人工智能和機器學習,到2025年市場規模大概會到達1900億美金。75%的商業軟件都會采用人工智能技術,人工智能將使員工效率提升40%的,人工智能不僅會帶來技術上的革新,對社會也會產生非常大的影響。

個因素是5G通信,到2022年5G通信會是4G的2.6倍。使用5G的V2X使駕駛更安全,并能減少20%的污染。包括醫療輔助在內的可穿戴市場會增長400%,越來越多的人選擇智能手表。

Cadence助力應對系統分析的3大戰略挑戰

市場上出現了越來越多的芯片公司:一些是特殊的細分領域,例如最近在中國非常火的GPGPU(通用性GPU);很多系統廠商開始做定制化芯片,包括阿里巴巴、、京東,甚至美團;也有新廠商愿意做小而美的芯片;最后一些是傳統行業或者新興行業,他們愿意做自己的芯片,比如說電動車企業、自動駕駛、航空、醫療等。據統計,從2018~2027,先進工藝芯片流片量的年復合增長率達到27.8%。

圖靈講的獲得者艾倫·凱在1982年說過:如果你真的重視軟件,就應該做自己的硬件。因此,越來越多的系統公司跳進了芯片設計的藍海,比如華為、中興、紫光都在做自己的芯片。很多互聯網企業,如、阿里、字節跳動、百度、美團也開始做自己的硬件等。“為什么這么多系統廠商要做硬件呢?”劉淼說,“其中一個很重要的原因是硬件可以更好地維護他們軟件的護城河。”

而系統廠商所做的硬件對傳統的EDA提出了新的挑戰。無論是通訊、自動駕駛、還是工業互聯,都需要系統級EDA的支持,例如真正的3D分析。劉淼認為,系統分析的戰略挑戰主要來源于三個方面:

  • 系統速度越來越快、尺寸越來越小,需要更快速的擴展;
  • 傳統的仿真技術不足以支撐現在的需要,所以不得不依賴于人工干預;
  • 對下一代仿真技術的需求,需要更快更大更強。


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