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驭变科技,智启“芯”元:CadenceLIVE China 2025 中国用户大会圆满落幕!

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2025 年 8 月 19 日,一年一度的 CadenceLIVE China 中国用户大会在上海盛大收官。本次盛会汇聚众多集成电路领域的行业翘楚,吸引了逾千位专业人士参与,大家齐聚一堂,以“智能系统设计”为支点,共同探索技术突破路径、分享行业实践真知,擘画产业创新发展蓝图。


大会聚焦“新能源、人工智能、汽车电子、低空经济、工业自动化、机器人、网络通信、大数据”八大新兴产业支柱,探讨定制模拟设计、数字设计与签核、数字设计中的人工智能、系统设计与分析、验证等集成电路设计领域的核心环节,旨在从芯片与系统设计层面突破关键技术瓶颈,加速前沿应用的创新与落地。

在大会期间,60 余场技术研讨紧扣产业发展脉搏,为参会者提供了极具前瞻性和针对性的思考方向。与此同时,大会现场,Cadence 及数十家合作伙伴带来的多款解决方案直观展现技术落地路径。这些深度研讨与场景化演示共同构筑了连接“技术、场景与生态”的价值网络,为与会者呈现了一场兼具思想深度与实践广度的技术盛宴。

大会现场直击

开幕致辞  驭势前行

CadenceLIVE China 2025

   

KT Moore

Cadence 市场与业务发展副总裁


大会伊始,Cadence 市场与业务发展副总裁 KT Moore 先生向与会嘉宾表达了热烈欢迎与由衷感谢。他表示:第 21 届 CadenceLIVE China 盛会的成功举办,离不开每一位用户的鼎力支持。正是这份信任与陪伴,成为 Cadence 持续创新的不竭动力。

在中国这片充满生机的沃土上,Cadence 保持始终如一的坚定承诺。KT Moore 强调,一直以来,公司都高度重视中国的技术实力、领导力和创新力。目前,Cadence 在中国拥有 1,300 多名员工,其中超过 800 人专注于研发与客户支持,持续为本地及全球客户创造卓越价值。

最后,KT Moore 再次感谢了嘉宾与用户的拨冗出席,并期待与大家共度一个充满启发、富有成果的精彩盛会。

智汇峰会  论见未来

CadenceLIVE China 2025

Cadence 以 Agentic-AI 重构智能系统设计范式

     

Paul Cunningham

Cadence 资深副总裁兼系统验证事业部总经理


Cadence 资深副总裁兼系统验证事业部总经理 Paul Cunningham 博士带来题为《运用代理式 AI 应对智能系统设计挑战》的精彩演讲。他表示,AI 正持续影响着人们生活的各个领域。其中,芯片与系统开发受益尤为显著。面对日益攀升的设计复杂度与严苛的上市时间压力,代理式 AI(Agentic-AI)展现出广阔的应用潜力。Paul Cunningham 指出,将 Agentic-AI 与 Cadence 先进的引擎相结合,可实现前所未有的智能优化与自动化水平,不仅能加速设计迭代周期,更能自主处理高复杂度任务,从而开创一个更高效、更智能的系统设计新时代。

当前,随着技术不断进步,半导体芯片的功能日益复杂,需要集成数万亿个晶体管。这些芯片必须支持高性能计算,并采用先进的工艺节点设计。在此背景下,Cadence 以智能系统设计为核心,提供先进的计算软件、专用加速硬件和 IP 解决方案,能够适应客户动态的设计要求。Paul Cunningham 进一步解释到,为抓住 AI 机遇,Cadence 提出了“three layer cake” 概念,它包括 AI 代理层、核心仿真层以及运行计算的硬件层。借助 AI 释放的创造力,Cadence 能够实现卓越设计,帮助客户满足关键的商业和环境需求,包括上市时间和可持续性。

在 CadenceLIVE China 2025 现场,Paul Cunningham 系统介绍了公司旗下的多种 AI 平台,包括 JedAI Platform、Optimality、Allegro X、Virtuoso Studio、Verisium AI Studio、Cerebrus AI Studio 等。其中,JedAI Platform 可以把所有前中后端的信息集 合起来,并兼容所有主流大语言模型,通过文字或语音描述需求,即可实现对 Cadence 的设计引擎的调用。借助这些工具,用户可以极大提高生产力、缩短设计周期,进而从容应对芯片设计过程中的各项挑战。


全球与本土双向融合,赋能 AI 算力时代生态建设

     

陈锋

安谋科技(中国)有限公司首席执行官


安谋科技(中国)有限公司首席执行官陈锋先生以《全球标准与本土创新双向融合,构建 AI 计算“芯”未来》为主题,深入分享在 AI 重构计算格局的当下,安谋科技立足全球标准与本土创新,助力中国智能计算生态成长繁荣的深度思考。陈锋表示,安谋科技既是连接中国市场与 Arm 全球生态的 “桥梁”,通过引入 Arm 前沿技术与解决方案,助力国内芯片伙伴打造具有国际竞争力的产品。同时,公司更是驱动本土企业高效研发与快速商业化的 “引擎”,依托长期深耕的自研技术积淀,构建起成熟且高效协同的产品矩阵,为国内半导体产业提供强有力支撑。

作为国内领先的芯片 IP 设计与服务提供商,安谋科技将充分释放全球化与本土化双向融合的独特价值,与生态伙伴携手推动国内智能计算产业实现跨越式发展,全面赋能智能物联网、移动终端、智能汽车、基础设施等核心领域创新。


从智能眼镜的开发,探索人机交互新体验

     

周军

杭州灵伴科技副总裁、首席科学家


杭州灵伴科技副总裁、首席科学家周军博士发表了题为《AI+AR 眼镜:人机交互的探索、开发与应用实践》的演讲,探讨 AI+AR 眼镜作为下一代终端的潜力。他表示,AI+AR 眼镜将突破二维屏幕限制,成为连接数字世界与物理空间的终端应用,推动交互进入以人为中心的时代。

在演讲中,周军博士以 Rokid 为例详细介绍了 AR 空间计算眼镜的探索历程,以及其在工业、文旅、消费等领域的应用实践。此外,他还讲解了 AI+AR 轻便眼镜平台的开发工作,并分享了通过智能眼镜、随身终端和云端服务构建的 AI+AR 操作系统。该眼镜平台凭借可以设计出接近普通眼镜的造型及体验赢得市场认可,充分展现了 AI 与 AR 深度融合所带来的交互革新。

创见锋芒  星河闪耀

CadenceLIVE China 2025

   

CadenceLIVE 用户论文征集大赛作为大会的经典环节,始终是激发行业创新思维、沉淀宝贵设计经验的重要平台。本届大赛延续高规格与专业性,吸引了众多业内同仁的踊跃投稿,论文质量与创新性均获得评审会专家一致好评。经过激烈角逐,本届 CadenceLIVE China 2025 用户论文征集大赛共评选出 5 位 Outstanding Paper Award 获得者,以及 1 位 Best Paper Award 的杰出代表。

   

欧阳可青

中兴微电子副总经理兼 IC 平台研发中心主任


在主题峰会结束前,Cadence 特邀本届评委会主席——中兴微电子副总经理兼 IC 平台研发中心主任欧阳可青先生,为 CadenceLIVE China 2025 最佳论文获得者颁奖并致以祝贺。欧阳可青先生高度评价了获奖论文的前沿性和实践意义,并期待未来能够有更多参与者,共同推动关键技术的落地与应用。

随着 CadenceLIVE China 2025 完美落幕,这场汇聚产业智慧与前沿技术的年度盛会也暂时画上了句点。Cadence 向所有倾情分享的嘉宾、鼎力支持的合作伙伴以及热情参与的用户致以最诚挚的感谢。

在瞬息万变的科技浪潮中,新的机遇与挑战正不断涌现。Cadence 希望借助大会的前沿洞察为产业创新注入澎湃动能。同时,我们也期待与您继续携手同行,在探索智能技术边界、应对设计挑战的征途上再创佳绩。让我们明年再会!


来源:Cadence楷登

System电路半导体汽车电子新能源芯片通信UMCadence人工智能
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首次发布时间:2025-08-29
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Cadence楷登
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CFD 博客|在 SSC-EARSM 湍流模型中探索非线性连续性关系

本文翻译转载于:Cadence Blog作者:Gaurav关键要点● 与简化基线显式代数雷诺应力模型(S-BSL-EARSM)相比,分离敏感型修正显式代数雷诺应力模型(SSC-EARSM)旨在更好地预测分离流动。● SSC-EARSM 模型引入了三项关键改进:(1) EARSM 升级增强了对近壁各向异性的处理能力;(2) 剪切应力增强(SSE)可以提高剪切层中的湍流混合; (3) 尺度自适应模拟 (SAS) 可以进一步增强分离区域的混合能力。实现 SSC-EARSM 湍流模型的关键技术SSC-EARSM 是 Menter 等人 [2009] 提出的 S-BSL-EARSM 的改进版本。SSC-EARSM 引入了以下三项升级。第一项修正增强了各向异性的近壁表现,这与 EARSM 相关。另外两项修正,SSE 和 SAS,用于增强分离流和自由流之间剪切层中的湍流混合。低雷诺数修正Skote 等人 [2016] 提出了一种对 EARSM 模型的修正方法,以考虑低雷诺数效应,该方法类似 Van Driest 类型的阻尼函数。该函数仅在近壁区域起作用,其作用方式类似于涡粘性阻尼。与传统基于 构建的阻尼函数不同,这种方法使用了,Skote 等人(2016)证明这种方法对分离流动更为适用。 该阻尼函数的定义如下: 其中, S-BSL_EARSM 的修改如下: 后验结果表明,涡粘性阻尼不足以获得平面流动的正确湍流能量峰值。虽然湍流能量的产生可以准确预测,但缓冲区(即湍流强度最大的区域)的耗散率过大,导致湍流能量过度耗散。因此,降低缓冲区的耗散率对于精确的湍流模拟至关重要。为此,使用 Abe 等人 [2003] 提出的阻尼函数来衰减 k 方程中的耗散率。该函数基于湍流和层流粘性之间的比率,仅在壁面附近有效。该阻尼函数如下: 其中, k 方程修改如下: 在非常靠近壁面的区域,耗散率并不准确。然而,由于该区域湍流较弱且粘性扩散占主导地位,这种不现实的耗散被平衡了,因此这一局限性对整体流动没有显著影响。剪切应力增强对 S-BSL-EARSM 的第二个修正是对湍流能量产生进行修改,以增强剪切层分离区域的剪切应力。在特定的流动区域,k 方程中的湍流能量产生会增加,并进行如下修正: 其中是 SSE 函数。当流体发生分离时,流向速度会出现一个拐点。从数学上讲,这个拐点被定义为流向速度的二阶导数为零的位置。因此,该点是流体最强剪切区域的位置,即分离的气泡剪切层。冯·卡门长度尺度是识别该增强区域的极佳方法。其定义为: 冯·卡门长度尺度在拐点附近趋于无穷大。因此,积分长度尺度 与冯·卡门长度尺度的比率在拐点附近的壁面附近趋于零。由此可以构建一个,使得该函数在拐点附近具有统一的值,并在其他位置快速趋于零。为了避免校正影响近壁面区域,该函数与之前为低雷诺数校正定义的 阻尼函数相乘。使用 Spalart [2006] 的函数在边界层中停用该函数,以便在计算附着边界层时最大限度地减少 S-BSL-EARSM 的影响。函数用于混合模型,其中它在LES区域具有单一值,而在其他地方为零。经过进一步研究,其定义如下: 函数中的 1/10 常数控制校正的程度。此外,函数取决于局部雷诺数。对于较低的雷诺数,应增加校正量。函数中的系数也是局部雷诺数的函数。高和低局部雷诺数的常数值使用 进行混合。请注意, 是一个与 类似的阻尼函数,但阻尼程度更大。该常数的值是根据预测各种低和高雷诺数测试案例时获得的最佳折衷值得出的。对分离校正项的敏感度Maduta 等人 [2015] 提出的 SAS 项。它是对 Menter 的 SAS 公式在 Jakirlíc 和 Hanjalíc(2002)雷诺应力模型中的重新校准版本。其表达式为: 对于 SSE 项, 的值是高雷诺数和低雷诺数的混合值。该系数的值源自在不同低雷诺数和高雷诺数测试场景下实现的最佳平衡。在实际应用中,SAS 项在狭窄的分离区域中激活,从而增加了比耗散率的生成,进而导致湍流粘度的上升。这种涡流粘度的增加有助于缓解流动分离。参考文献Menter F., Garbaruk A.V., Egorov Y., 2009, "Explicit algebraic Reynolds stress models for anisotropic wall-bounded flows," EUCASS ‐ 3rd European Conference for Aero-Space Sciences, Versailles.Skote M., and Wallin., 2016, "Near-wall damping in model predictions of separated flows," Int. J. Comput. Fluid Dyn., vol. 30:218-230.Abe K., Jang Y.-J., and Leschziner M. A.,2003, "An investigation of wall-anisotropy expressions and length-scale equations for non-linear eddy-viscosity models," Int. J. Heat Fluid Flow, vol. 24:181‐198.Spalart P. R., Deck S., Shur M. L., Squires K. D., Strelets M. K., and Travin A., 2006, "A New Version of Detached-eddy Simulation, Resistant to Ambiguous Grid Densities," Theor. Comput. Fluid Dyn., vol. 20:181‐195.Maduta R. and Jakirlic S., 2015, "Extending the bounds of steady RANS closures: Toward an instability-sensitive Reynolds stress model," Int. J. Heat Fluid Flow, vol. 51:175‐194.Jakirlíc S. and Hanjalíc K., 2003, "A new approach to modeling near-wall turbulence energy and stress dissipation," J. Fluid Mech., vol. 459:139‐166.Monté S., Temmerman L., Tartinville B., Léonard B., and Hirsch C., 2019, “Towards a Separation Sensitive Explicit Algebraic Reynolds Stress RANS Model,” ERCOFTAC Bulletin 121, P-61.来源:Cadence楷登

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