AI正稳步改变半导体行业，这一趋势在领先EDA公司和硅片代工厂表现得尤为突出。三大EDA工具制造商(Cadence、Synopsys和西门子EDA)已宣布与台积电合作，致力于为先进芯片制造节点开发AI驱动的设计流程。本文将简要回顾这些合作的现状。
人工智能(AI)改变半导体行业的前提正在稳步形成，而衡量实际进展的两个关键场所是领先的EDA公司和硅片代工厂。三大EDA工具制造商——楷登电子(Cadence)、新思科技(Synopsys)和西门子EDA(Siemens EDA)——最近宣布了他们各自与台积电的合作计划，竞相为台积电的先进芯片制造节点开发AI驱动的设计流程。
首先，半导体晶圆厂必须拥有精确的光刻模型，以便在先进制造节点中进行光学邻近校正。IBM研究院全球半导体研发和奥尔巴尼运营副总裁Huiming Bu认为，利用AI和机器学习(ML)可以加速开发高精度模型的开发，从而在硅片制造过程中获得最佳结果。
在设计方面，基于AI的EDA软件正在帮助优化复杂的IC设计，同时促进向2D/3D多芯片架构的迁移。Synopsys EDA集团总经理Shankar Krishnamoorthy表示：“复杂性的增加、工程资源的限制和更紧迫的交付时间，都是对从架构探索到设计和制造的全套AI驱动的EDA软件堆栈的挑战。”
下面简要回顾一下EDA工具制造商目前与台积电围绕先进工艺节点的AI驱动设计流程开展的合作。
首先是Cadence Design Systems，该公司与台积电密切合作开发Cadence.AI，这是一个芯片到系统的AI平台，涵盖设计和验证的各个方面，同时利用AI工具促进数字和模拟设计自动化。两家公司还在Cadence联合企业数据和AI(JedAI)平台上开展合作，该平台采用生成式AI进行设计调试和分析。
图1：面向生成式AI应用的JedAI平台提供工作流自动化、模型训练、数据分析和大型语言模型(LLM)服务。(来源：Cadence)
Synopsys也有自己的AI驱动EDA套件Synopsys.ai，用于先进数字和模拟芯片的设计、验证、测试和制造。Synopsys.ai包括用于优化布局实现工作流程的AI应用DSO.ai和AI驱动的验证解决方案VSO.ai。
该公司首席执行官Sassine Ghazi在Synopsys用户组(SNUG)会议上表示，Synopsys.ai迄今已实现数百次流片，与未使用AI的优化相比，性能、功率、面积(PPA)提升了10%以上，验证覆盖率提高了两位数，模拟电路优化速度提高了4倍。
图2：Synopsys.ai提供AI驱动的工作流程优化和数据分析解决方案，并与生成式AI功能相结合。(来源：Synopsys)
与Cadence和Synopsys一样，西门子EDA也在扩大其与英特尔代工厂和台积电等领先晶圆厂的以AI为中心的合作。其全新的Solido仿真套件为IC设计和验证提供了AI加速仿真器。该公司还推出了Catapult AI NN软件，用于将神经网络加速器集成到专用集成电路(ASIC)和片上系统(SoC)中的高级综合(HLS)。
图3：Solido仿真套件集成了AI加速的SPICE、Fast SPICE和混合信号仿真器，可帮助工程师加速关键设计和验证任务。(来源：西门子EDA)
半导体行业的AI仍处于起步阶段，这些创建AI优化设计流程的努力标志着将AI引入电子设计领域的初步进展。然而，考虑到先进节点迫切需要智能解决方案来提高产量和硅片缺陷覆盖率，这一时机似乎恰到好处。
（原文刊登于EE Times姊妹网站EDN，参考链接：EDA's big three compare AI notes with TSMC，由Franklin Zhao编译。）
本文为《电子工程专辑》2025年2月刊杂志文章，版权所有，禁止转载。免费杂志订阅申请点击这里。
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