新思科技携手AMD革新芯片设计流程

长期以来，芯片开发者和制造商始终信赖新思科技提供的工具与IP解决方案，以打造前沿芯片产品。新思科技不仅为开发者提供用于芯片设计、仿真与验证的EDA软件，更拥有经过硅验证的丰富半导体IP组合，这些现成的“构建模块”使客户无需重复开发行业标准接口或通用设计组件。“预构建电路”也让开发者可直接集成一系列经过验证且符合标准的内存、以太网、USB及最新通用芯粒互连技术（UCIe）等接口，从而能够让客户专注于自身专长领域，如计算、图形或定制加速IP的开发。

新思科技同时提供涵盖系统设计、验证与确认的全套解决方案，包括架构探索、早期软件开发以及软硬件系统验证和确认等工具。这些工具和技术发挥着关键作用，能够支持AMD等客户在先进芯片开发中实施（他们的）创新理念。

推动新思科技“用AI构建AI”的四大驱动力

半导体行业正迈入万物智能的全新时代，AI技术正全面渗透、从云端到边缘、从汽车到电脑及智能手机的各类设备。这些智能设备以软件需求为目标，优化特定工作任务的性能和功耗，创造出软件定义的系统。

在这个新时代中，四大关键因素推动新思科技将AI技术融入自身工具，助力客户构建新的AI技术，以应对各种崭新挑战。具体包括：

半导体与封装复杂度激增–例如，AMD的Instinct MI300X AI加速器中集成了1530亿个晶体管。这种庞大的晶体管数量促使开发者将优化的小型芯片集成在单一封装中，从而组合构建复杂芯片。与AMD EPYC系列所采取的多芯粒封装架构类似，Instinet MI300X 也将AI加速器芯粒、IO芯粒和HBM3芯粒等芯粒采用3D堆叠封装技术集成在一颗Multi-Die芯片之中。

软件复杂性–例如大语言模型（LLM）和数据集的指数级增长推动了对计算能力、存储容量及IO速度的需求。

设计周期压缩–AI技术的快速迭代迫使芯片设计周期从传统的18-24个月缩短至12个月。

功耗和能源效率挑战加剧–国际能源署在今年早些时候发布的一项研究估计，到2026年，全球数据中心、AI和加密货币的功耗将较2022年翻一番，达到1,000 TWh。

为了应对这些挑战，新思科技正在其软件和工具中整合AI功能，以提升产出质量、提高运行速度。公司率先在Synopsys.ai EDA整体解决方案中整合了AI能力。举例来说，当客户在构建芯片时，新思科技可以提供强化学习（Reinforcement Learning，RL）技术，通过设计过程中与用户的实时交互训练来优化芯片设计。再举一个例子，新思科技开发了Synopsys.ai Copilot，这是一个为设计开发者提供全程指导的AI助手，可以激发开发者的创意并节省其查找信息的时间。

AMD首席技术官兼执行副总裁Mark Papermaster：“Synopsys.ai EDA整体解决方案在AMD的先期部署，业已在功耗、性能和面积（PPA）以及开发效率方面带来了关键的提升。”

新思科技下一步将重点扩展生成式AI（Generative AI）的使用，以探索设计新领域并创造多样化方案，进一步革新芯片设计流程。

AI时代的半导体封装新挑战

为了满足现代电子设备的需求，芯片尺寸不断增大，结构也更复杂，裸片的掩膜版尺寸已趋近极限。

过大的芯片迫使客户不得不将它们拆分成多个裸片，采用目前行业主流的单封装芯粒设计，这带来了新挑战。例如，如何让芯粒互连并实现相互通信？

新思科技IP的崭新互连标准UCIe（即通用芯粒互连技术）为行业指明了方向。但开发者仍需解决芯片间的功耗分配、热管理以及相互通信时的信号完整性等挑战。为了解决这个问题，新思科技开发了3DIC Compiler工具 ，致力于帮助客户管理这些复杂性。

AMD作为相关领域的先驱，其现场可编程门阵列（FPGA）率先采用了Multi-Die设计，其Instinct MI300X借助TSMCCoWoS封装技术，通过中介层将8个加速器芯粒和4个IO芯粒连接起来。

3D堆叠高带宽内存

高性能处理器和加速器纷纷开始在内部部署多个计算单元（或称之为核心）。例如，AMD Instinct MI300X配置了304个计算单元，这些单元时刻需要数据供给。对此，高带宽内存（HBM）带来了内存带宽需求的解决方案。HBM速度非常快，互连结构非常密集，通常采用3D堆叠结构。为了满足相关内存带宽需求，AMD Instinct MI300X使用8个HBM3内存堆叠，提供总共192GB的专用内存容量。

基于AMD FPGA的新思科技硬件辅助验证系统

自20年前新思科技启动HAV（Hardware assisted verification，硬件辅助验证）产品线以来，与AMD建立的长期合作关系持续深化。双方合作不仅体现在将AMD FPGA作为新思科技原型验证与硬件加速平台的核心基础，更延伸至优化设计转换的编译器技术开发。新思科技的HAV产品解决方案涵盖了HAPS原型系统，可支持开发者在实验室中开发新IP或子系统；以及机架级ZeBu EP系统，可提供主流SoC原型设计和硬件加速方案；还有ZeBu Server 5集群，可扩展至32个高容量机架，满足超大规模芯片设计需求。借助这些高性能、高可靠性的系统，开发者可以发现极端工况下的异常现象；使用ZeBu Empower选项分析和调整功耗；并在芯片流片之前的数小时、数天或数周，完成运行数十亿时钟周期的实际工作负载软件。

配备多个调控件以优化功耗和能效

OpenAI ChatGPT单次查询功耗约为Google搜索的10倍。能效优化始终是我们协助客户的重点方向。为此，新思科技首先需要探索分析不同芯片组件的架构。然后帮助客户评估工作任务特征，识别并解决热点问题。在硬件加速阶段，ZeBu Empower可以分析芯片设计和软件工作任务的功耗。新思科技客户的仿真结果与实测数据的吻合度高达95-97%。这确实让客户很好地了解了设计，并制定优化方案，以满足功耗目标。最后，新思科技还提供准确性较高的PrimePower工具，可确保在最终设计签核之前，一切都按预期正常运行。对此，AMD表示，你们真的提供了非常全面的调控手段。

衡量成效

新思科技有很多方法来衡量成效，包括评估客户的PPA（功耗、性能和面积指标）以及编译时间，但其核心目标始终是缩短客户的开发周期，保障最优产品质量。

作为两家公司合作成功的最新成果，新思科技利用工具和技术帮助AMD构建了Instinct MI300 GPU，AMD首席执行官Lisa Su在AMD Advancing AI 2024活动上称赞其为“AMD历史上量产最快的产品”！

引领半导体技术演进

在AI驱动的新时代，新思科技正在帮助半导体和系统公司紧跟快速创新节奏。从强化学习（Reinforcement Learning, RL）到Copilot辅助技术，新思科技正在将AI深度整合到EDA整体解决方案中，致力于缩短芯片设计时间，提高开发效率。基于与AMD等行业领袖的成功实践，新思科技将继续推动半导体市场向前发展，解决新兴芯片、封装和软件定义系统的设计、验证和测试挑战。