IP 博客 | 借助 Cadence 人工智能驱动的 DSP 加速了汽车系统设计

Cadence 以 Conformal AI Studio 结合强化学习与分布式架构，全面升级 LEC、低功耗验证和 ECO，在 AI 设计时代开创新范式。 随着人工智能（AI）浪潮席卷半导体设计，验证技术正处于关键转折点。由 ASPENCORE 出版集团旗下《EE Times》与《EDN》联合主办的 EE Awards Asia，今年迎来第五届，持续表彰亚洲工程技术社群在电子设计与创新上的杰出贡献。Cadence Conformal AI Studio 在本届 EE Awards Asia 上荣获“年度最佳 EDA 产品奖”，这不仅体现了业界的高度肯定，更彰显了其在应对 SoC 设计复杂度不断攀升中的核心价值。Cadence 研发副总裁李卓（Zhuo Li）日前接受《EE Times Asia》专访，分享 Cadence 最新平台如何引入新一代 AI 技术，全面升级逻辑等效检查（LEC）、低功耗签核（low power signoff）与工程变更指令（ECO）流程，为 SoC 验证开创新范式。复杂度交织下的“完美风暴”Cadence 研发副总裁李卓（Zhuo Li）在接受《EE Times Asia》专访时指出，过去十年 SoC 复杂度急剧攀升，传统验证方法已难以应对。他总结了三大结构性挑战：设计规模与电源域爆炸式增长、LEC 搜索空间指数扩张，以及 ECO 数量与频率显著提升，共同形成验证流程的“完美风暴”。李卓强调，如今 SoC 电源域已从十余年前的个位数扩展至数十甚至上百个，设计规模更因激进的 PPA 目标与先进数据路径合成膨胀近百倍，部分 SoC 中数据路径逻辑占比已高达 70%。在此背景下，传统布尔引擎逐渐力不从心，而 ECO 已占整体设计周期 5–20%，对自动化与补丁优化提出更高要求。 李卓直言：“这正是 Cadence 推出全新 Conformal AI Studio 的根本原因，目标是从底层架构出发，解决传统等效验证的关键瓶颈。”Conformal AI Studio：三大核心引擎重塑 IC 验证面对验证复杂度的全面升级，Cadence 从系统层级重新思考验证架构，其核心策略建立在三大高度整合、相互呼应的 AI 引擎之上。1Conformal AI LEC — 分布式、AI 加速的逻辑等效验证全新 LEC 引擎采用分布式架构与增强型数据路径推理，并引入强化学习，在庞大解空间中自动探索最佳路径，解决过去需专家手动调校的复杂案例。同时率先支持时序优化（sequential optimization），包括时序时钟门控与时序重置技术，使其成为首个可在 SoC 尺度下完整验证新一代 PPA 优化成果的平台。2Conformal AI Low Power — 扁平化、多线程、可扩展在低功耗验证领域，Conformal AI Low Power 推出业界首个完全分布式引擎，可在十亿级门规模设计上进行扁平化分析，避免局部遗漏风险。结合数据驱动诊断，大幅加速根因分析。3Conformal AI ECO — 补丁缩减高达百倍在 ECO 实作方面，Cadence 引入三项创新：RTL 层级差异比对、引擎内布尔合成优化，以及基于强化学习的补丁优化机制。三者结合使补丁大小平均缩减 10 倍，最高可达 100 倍，确保在严苛进度压力下，仍能实现可实施的 ECO。 全新验证典范Cadence 研发副总裁李卓（Zhuo Li）指出，Conformal AI 已彻底突破传统「单次执行」的验证模式。每次验证结果都会回馈至共享数据平台，支持趋势分析、HTML 仪表板呈现及持续自我调适的学习机制，从而不断优化整体模型表现。他强调，这是我们首个真正导入历史数据平台的产品，随着设计演进，机器学习模型也同步成长，为工程师带来显著且可量化的生产力提升。从产业角度来看，AI 已成为 EDA 市场增长的关键引擎。根据 MarketsandMarkets 预测，全球 EDA 市场将从 2024 年的 115 亿美元增长至 2030 年的 183 亿美元，主要动能来自 AI 在设计流程的应用以及 SoC 复杂度的持续攀升。在此趋势下，半导体企业愈发依赖 AI 技术，以弥合工程资源与设计需求之间不断扩大的差距。李卓强调，AI 并非取代人类专长，而是推动生产力跃升的关键催化剂。他指出，目前已有超过一半的半导体设计在某种形式上导入AI，从强化学习驱动的优化流程到到新兴的大型语言模型（LLM）驱动工作流智能代理，Cadence 将 AI 视为自动化引擎，也是帮助设计者聚焦系统架构与高阶决策的重要伙伴。下一步发展自 Conformal AI Studio 推出以来，市场与客户关注度迅速升温。Cadence 一方面持续精进核心引擎，另一方面积极布局下一波技术浪潮——用于辅助等效验证的 Agentic AI。李卓透露，内部已有多项研发项目推进，包括 LLM 驱动的智能代理，可为 Conformal 流程提供智能问答、自动化工作流指导，以及智能错误解析与调试辅助，并已取得令人振奋的初步成果。生态协作：成功的关键李卓将 Conformal AI Studio 的成功归功于 Cadence 背后完整的生态合作，包括设计团队、晶圆代工伙伴与客户的紧密协作。他直言，在高度复杂的 SoC 环境下，没有任何 EDA 工具能单打独斗，唯有产业生态的深度合作才能打造真正成功的解决方案。随着 Cadence 持续迈向全面 AI 化的设计未来，Conformal AI Studio 已不仅是一款产品，更是重要的里程碑。在 EE Awards Asia 2025 获得高度肯定的同时，它也宣告：为兆级晶体管系统时代而生的新一代验证技术，已正式登场。 来源：Cadence楷登