9月1日，Cadence一年一度的CadenceLIVE China用戶大會成功以線上的形式舉辦，此次“CadenceLIVE China 2020”的主題為“釋放想象”，由主題峰會、12場技術分論壇和線上設計者展會組成，匯聚Cadence的技術用戶、開發(fā)者與業(yè)界專家，涵蓋從IP/SoC設計、驗證仿真、封裝和板級設計及系統(tǒng)分析全流程的技術分享。在主題峰會部分，嘉賓們從產(chǎn)業(yè)趨勢，到技術革新，發(fā)布了深度見解。

　　大會一開始，Cadence公司副總裁、中國及東南亞地區(qū)總經(jīng)理徐昀表示，隨著科創(chuàng)板助推產(chǎn)業(yè)發(fā)展騰飛，優(yōu)秀的半導體企業(yè)開始不斷走到臺前，中國一直是Cadence投資重地，本地化支撐是我們的服務宗旨，對中國半導體未來充滿信心。

　　Cadence公司副總裁、中國及東南亞地區(qū)總經(jīng)理徐昀

　　Cadence公司CEO陳立武（Lip-Bu Tan）帶來了主題為《推動以數(shù)據(jù)為中心的革命》的演講，他表示，目前業(yè)內(nèi)有5大技術潮流：5G、超大規(guī)模計算（Hyperscale Computing）、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛以及AI，背后推動力則是芯片。大數(shù)據(jù)推動整個半導體行業(yè)的發(fā)展，包括數(shù)據(jù)收集、傳輸、存儲、處理、分析，需要各方面的創(chuàng)新，包括架構、設計EDA、IP以及整個生態(tài)的創(chuàng)新。

　　Cadence公司CEO陳立武

　　如今我們正在步入超大規(guī)模計算時代，一方面數(shù)據(jù)指數(shù)級上升，過去兩年時間產(chǎn)生的數(shù)據(jù)達到了約90%，其中非結(jié)構化的數(shù)據(jù)占到80%，只有低于2%的數(shù)據(jù)是被分析和處理的。另一方面，性能和延時需要滿足從端到5G固定無線接入，再到邊緣計算，以及后面的數(shù)據(jù)中心的各自需求。超大規(guī)模的資本投入也使得產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型成為可能，再加之受到從年初以來的疫情影響，人們的工作、生活、娛樂行為開始轉(zhuǎn)為線上方式，使得相關的資本支出將繼續(xù)增加。

　　截取自陳立武演講

　　陳立武表示，數(shù)據(jù)中心的革命正在推動產(chǎn)業(yè)多方面的需求以及技術創(chuàng)新，在數(shù)據(jù)處理方面，應用開始驅(qū)動系統(tǒng)設計，特定領域的加速變得非常重要，管理軟件堆棧也日益重要；在存儲方面，出現(xiàn)以內(nèi)存為中心的計算，對延遲、帶寬、容量和成本有了更高要求，下一代存儲技術如PCM、MRAM、QVM、3D NAND需求旺盛；在數(shù)據(jù)連接方面，需要超高帶寬，市面上已經(jīng)出現(xiàn)從12.8 Terabits到25.6 Terabits傳輸能力的方案，51.2 Terabits的方案明年也將出現(xiàn)；在數(shù)據(jù)分析方面，數(shù)據(jù)訓練需要大量的標記數(shù)據(jù)集，也需要對數(shù)據(jù)進行標簽和分析的新方法，此外啟發(fā)式函數(shù)和圖分析會有很大發(fā)展。

　　如此的時代大背景下，AI/ML、系統(tǒng)設計以及EDA的發(fā)展正在推動產(chǎn)業(yè)從設計到系統(tǒng)再到智能化的發(fā)展，因此，Cadence也成立了Intelligent System Design策略，其中包括整合EDA、系統(tǒng)設計和AI；貫穿整個設計的智能化；以計算軟件為基礎；系統(tǒng)、硬件、軟件的協(xié)同優(yōu)化；跨多個系統(tǒng)域。

　　截取自陳立武演講

　　摩爾定律速度的放緩，設計成本的不斷增加，行業(yè)內(nèi)開始探索新的突破口，其中異構集成、SiP、Chiplets等都實現(xiàn)了創(chuàng)新，陳立武表示，Cadence可以在3D封裝方面提供完整的設計解決方案，尤其擅長混合融合設計。

　　在演講期間，陳立武透露Cadence大力投資了Green Hills公司，加強了在安全嵌入式方面的投入，進一步完善Cadence智能系統(tǒng)設計的策略，幫助客戶設計更優(yōu)質(zhì)的芯片以及更快的上市時間，滿足不同需求。

　　在云服務方案，給客戶不同應用方式，目前有125家大小公司在使用Cadence的方案，其中包括臺積電、三星等客戶。目前，Cadence的工具可以在云上操作。

　　Cadence公司總裁Anirudh Devgan博士的演講主題為《計算軟件驅(qū)動智能系統(tǒng)設計》。Anirudh Devgan表示：“未來十年，科技將驅(qū)動更多的計算軟件、更多的數(shù)據(jù)分析以及更多的數(shù)學軟件。無論是EDA還是AI系統(tǒng)方面，Cadence的軟件都處于非常有利的位置?！?/p>

　　Cadence公司總裁Anirudh Devgan博士

　　其中，驗證芯片和系統(tǒng)是一個非常大的問題，據(jù)Anirudh Devgan介紹，Cadence的客戶運行了非常多的驗證和仿真加速周期，其中CPU核心是10的13次方，GPU設計是10的15次方。如果運行10個15次方的周期，對于芯片驗證來說是非常龐大，但永遠不知道什么時候是足夠的。

　　截取自Anirudh Devgan演講

　　隨著時間推移，在軟件和硬件驗證需求會越來越大。Anirudh Devgan稱“我們使用了多個引擎，包括仿真器，形式驗證引擎，使得每個引擎性能達到一流?！?/p>

　　當然，一流的引擎遠遠不夠，背后的計算運籌也值得思考，它決定了使用更好的不同引擎的程度，以及驗證解決方案的整體有效性。在驗證中，計算運籌使用數(shù)學算法來管理不同的引擎，并知道什么時候使用什么。

　　在回歸測試例子中，過程中包含了大量的驗證仿真，那么回歸測試的有效性決定了整體驗證的有效性。Anirudh Devgan表示Xcelium ML使用了機器學習，來提高整體回歸和驗證的吞吐量。運行Xcelium ML可以獲得相同的驗證覆蓋率、相同的設計覆蓋率，但速度加快了5倍。

　　截取自Anirudh Devgan演講

　　Anirudh Devgan介紹了Cadence驗證方案的另一亮點——Palladium硬件仿真加速器和Protium原型驗證平臺的動態(tài)組合，Palladium是SoC調(diào)試中最好的引擎。而Protium在軟件調(diào)試方面堪稱一流，運行速度比Palladium快得多，兩者結(jié)合就有兩個相同的前端，因此可以非常容易的從硬件驗證過渡到軟件驗證，這種組合對客戶非常有益。兩者的使用多少取決于客戶的靈活調(diào)整。

　　截取自Anirudh Devgan演講

　　在數(shù)字實現(xiàn)設計方面，Anirudh Devgan回顧了Cadence的產(chǎn)品——Innovus，Genus，Tempus，Quantus。最早的產(chǎn)品追溯到2013年，期間，Cadence的目標是提供一個完全的整合方案。當工藝節(jié)點走到16nm、7nm以下，引擎需要被完全整合，Cadence需要持續(xù)提供最好的PPA產(chǎn)品（功耗、性能和面積）。

　　而數(shù)字全流程的關鍵技術就是運用ML，當客戶設計他們的芯片時，他們并不是只運行一次這些工具。工具一次次被運行，使用者在運行中獲得知識，然后將其轉(zhuǎn)換到下一次運行中進一步優(yōu)化，這是過去幾十年常規(guī)設計過程。只有使用機器學習，它提供精確的框架，將之前的知識應用到下一次運行中，Anirudh Devgan稱之為非常強大的轉(zhuǎn)變。不僅運行一次，而且從一次運行到下一次運行知道怎樣優(yōu)化。使用ML是一個強大的科技，來對設計規(guī)格進行更有效的搜索，它將會在工具中找到最佳的選擇，最好的流程，供客戶使用。

　　截取自Anirudh Devgan演講

　　在3D-IC方面，“我們正在努力使Allegro與Innovus和Virtuoso結(jié)合，這就是IC設計實現(xiàn)系統(tǒng)以及封裝實現(xiàn)系統(tǒng)，為客戶提供一個整合的方案?！?Anirudh Devgan表示，“Cadence處在一個特殊位置，作為僅有的能真的無縫整合先進封裝和IC設計的公司，在這上面，我們正在加入許多分析工具。產(chǎn)業(yè)正在發(fā)生巨大的變化，Cadence正在大量投資，為客戶提供正確的方案?！?/p>

　　截取自Anirudh Devgan演講

　　Anirudh Devgan還提到一項收購案，即收購InspectAR，一款增強現(xiàn)實的平臺?！暗谝淮芜M入增強現(xiàn)實領域，從Allegro平臺開始服務Allegro用戶，我相信增強現(xiàn)實能真的幫助PCB和封裝設計。”

　　“AR是一個特殊的價值點，正在飛速發(fā)展，但還沒有應用在EDA設計工具以及系統(tǒng)工具中，但我們覺得這是應用AR到Allegro和SoC產(chǎn)品的絕好機會?！?/p>

　　在《大芯片量產(chǎn)，硬科技落地》的主題演講中，燧原科技CEO趙立東做開場白：“2020年已過大半，充滿了機遇與不確定性，本著做大芯片，拼硬科技的初心?！?/p>

　　燧原科技CEO趙立東

　　從英偉達市值超過英特爾這一標志性事件來看，趙立東表示：“英偉達憑借著在AI領域的龍頭地位和重倉押注數(shù)據(jù)中心，這也是燧原定位的市場，說明我們戰(zhàn)略方向是正確的，在互聯(lián)網(wǎng)、垂直市場和新基建三個方向積極拓展業(yè)務，以技術創(chuàng)新和業(yè)務盈利雙輪驅(qū)動業(yè)務發(fā)展?！?/p>

　　從具體產(chǎn)品來看，據(jù)燧原科技COO張亞林介紹，燧原科技DTU云端訓練芯片系統(tǒng)的架構是GCA（General Compute Architecture）架構，在以往，AI的通用架構是GPU，隨著時間發(fā)展與技術迭代，英偉達和AMD不再把GPU作為加速手段，而是把游戲加速卡與AI加速卡分開。

　　燧原科技COO張亞林

　　張亞林表示：“燧原科技一直遵循最先進的架構設計原則，在DTU云端訓練芯破系統(tǒng)里，完全通用化了計算系統(tǒng)，其中囊括四個模塊：通用計算引擎、通用數(shù)據(jù)引擎、通用智能互聯(lián)和通用編程模型?！?/p>

　　其中，通用計算引擎負載AI計算部分，可以進行全數(shù)據(jù)精度的計算，同時內(nèi)置特定加速器對點/向量/矩陣運算，還有內(nèi)置核心對超越函數(shù)加速，同時支持多線程和多核心同步。通過數(shù)據(jù)引擎對L1/L2/L3分布式存儲，且內(nèi)置計算部分，還是指令驅(qū)動的數(shù)據(jù)流，對帶寬/能耗進行深度優(yōu)化，以及稀疏處理。在通用智能互聯(lián)部分，內(nèi)置了強大互聯(lián)引擎，構建2D Mesh的拓撲結(jié)構，也支持定制拓撲結(jié)構，燧原分布式運算支持多機多卡部署。在通用編程模型上，充分設計自己編程語言，對計算流和運算核心進行高效編程，也支持自動算子生成和融合。

　　具體規(guī)格來看，云燧T10支持20TFLOPS的在FP32的單卡算力，以及80TFLOPS在BF16的算力，支持PCIe 4.0互聯(lián)，最大功耗225W。涵蓋了人工智能大部分場景，計算機視覺、語音、自然語言處理、推薦、強化學習等復雜模型訓練。

　　此外，云燧T10-Matrix是一個面向數(shù)據(jù)中心的人工智能訓練集群系統(tǒng)，目前已完成大規(guī)模部署的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心的商用集群系統(tǒng)（可擴展到千卡規(guī)模）。

　　“大芯片的設計難度比小芯片是指數(shù)級上升，挑戰(zhàn)主要在芯片、板卡、服務器以及軟件上。”張亞林表示大芯片的量產(chǎn)并不是觸手可得，芯片端需要保證可靠性、在性能/頻率/電壓調(diào)協(xié)下保持性能、良率、功耗/散熱；板卡端要保持可靠性、信號完整性、良率、功耗/散熱問題；服務器方面，需要進行兼容性測試、壓力測試、質(zhì)量認證以及系統(tǒng)工具；軟件端，需要考慮可靠性/穩(wěn)定性、靈活的編程模型和開發(fā)接口、多模型覆蓋以及完整工具鏈。

　　真正的大芯片量產(chǎn)，硬科技落地要走過非常長的路，其中架構完成只是完成5%，流片完成只進行了20%，芯片點亮完成了30%，芯片功能測試完成只是達成了50%，此后還要從芯片、板卡、服務器、軟件等多方面保證，才能確保最終的大芯片量產(chǎn)。

　　最后，張亞林表示，大芯片是中國挺起科技脊梁的必要方向，我們需要實現(xiàn)真正的業(yè)務落地和算力普惠，為中國的科技界帶來更多更好的解決方案，實現(xiàn)整個人工智能規(guī)?；膽茫@才是當下科技時代應該做的東西。

　　亞馬遜網(wǎng)絡服務副總裁、Annapurna Labs聯(lián)合創(chuàng)始人/ CTO Nafea Bshara演講主題為《云計算和工業(yè)合作如何幫助改變芯片開發(fā)的曲線》，演講一開始，Nafea Bshara從一款芯片產(chǎn)品說起。

　　亞馬遜網(wǎng)絡服務副總裁、Annapurna Labs聯(lián)合創(chuàng)始人/ CTO Nafea Bshara

　　幾個月前，亞馬遜發(fā)布了第二代自研服務器芯片Graviton2，基于ARM架構自研的第二代服務器處理器芯片Graviton2，相比1代Graviton，Graviton2的性能提升7倍。在此前的發(fā)布會上，亞馬遜還將其與配備Intel至強鉑金（最高3.1GHz）的第五代實例進行對比，單核心性能全面領先。

　　截取自Nafea Bshara演講

　　也因為此，外界對Annapurna Labs的關注度不斷提高。據(jù)Nafea Bshara介紹，Annapurna Labs成立于2011年，專注于IT基礎設施，起初是一個非常小的團隊，資本也不是很多。隨著市場的炒作，人們開始關注云計算的初創(chuàng)公司，但在2011年，人們對云計算的關注度還不是很高。

　　資料顯示，2015年時，Annapurna Labs與亞馬遜進行了合作，亞馬遜推出了EC2 C4實例系列。除了將網(wǎng)絡虛擬化裝載到定制硬件之外，這些實例還得到了為存儲服務優(yōu)化的ASIC的支持。隨后是收購讓亞馬遜如虎添翼，不斷在服務器芯片上有自己的動作。

　　Nafea Bshara表示，半導體行業(yè)有一個獨特的產(chǎn)業(yè)鏈，囊括EDA、IP、代工廠、封裝等，而芯片設計又是一個高風險的業(yè)務，依賴于全球技術和供應商的支持。

　　此外，芯片的開發(fā)還遵循著開發(fā)成本、價值時間、工程人員不斷指數(shù)級增長的規(guī)律。起初亞馬遜采取與Arm等合作伙伴合作的方式，來進入到市場，并從18個月內(nèi)完成從0到投產(chǎn)的目標。隨后困難接踵而至，先進工藝的追求開始影響亞馬遜的突破。Nafea Bshara表示，此時的亞馬遜開始思考如何通過強大的工具來制定計劃和降低成本，與此同時，亞馬遜開始與Cadence緊密的合作。

　　截取自Nafea Bshara演講

　　Nafea Bshara聲稱，利用Cadence JasperGold，通過形式驗證是提高質(zhì)量的關鍵所在，而這也是亞馬遜提高芯片質(zhì)量和工程生產(chǎn)率的最佳工具，同時可以優(yōu)化上市時間以及降低開發(fā)成本。整體來說，在完成關鍵任務所需的時間上縮短了10倍以上。

　　此外，使用亞馬遜Graviton2可以處理大部分的EDA工作負載，據(jù)Nafea Bshara介紹，從2016年-2017年推出的R4到2020年的R6g實例來看，AWS最新的Graviton2在R6g上的實例，比前一代R5上英特爾的芯片提高20%運算速度，以及20%的功耗降低。從2017年到2020年的進化來看，整體運算速度提高了44%，功耗優(yōu)化了89%。

　　從基于云的EDA開發(fā)趨勢來看，有了質(zhì)的轉(zhuǎn)變，曾經(jīng)需要考慮服務器購買、服務器更新、購買怎樣服務器的抉擇。如今基于云的EDA開發(fā)，可以挑選最理想的服務器，對產(chǎn)品上市和IT成本有了很大優(yōu)化，團隊擁有自己的預算并且開支受到監(jiān)控，更可以在預算之內(nèi)選擇更多服務器，最后還有安全監(jiān)控、管理、存儲/備份等服務。

　　作為集成電路產(chǎn)業(yè)上游的領軍企業(yè)，Cadence在過去30多年見證了全球半導體的技術創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。如今，數(shù)據(jù)的爆炸式增長正在助推數(shù)據(jù)中心的革命，而軟件工具在背后支撐起整個產(chǎn)業(yè)鏈的健康快速的發(fā)展，一場軟件創(chuàng)新時代已經(jīng)來臨。