從晶片、系統到生物科技 Cadence致力實現更多設計創新

作者 : Judith Cheng,EE Times Taiwan

經過三、四年努力,Cadence目前已經擁有非常具競爭力的多物理模擬工具產品組合...不只如此,Cadence還準備進軍生物科技與製藥領域。

EDA領域的年度技術盛會之一,由益華電腦(Cadence Design System)主辦的CadenceLIVE Taiwan台灣使用者大會,在過去兩年因為新冠疫情轉為線上虛擬形式舉行,終於在2022年重回實體,再次讓數百位現場參與者感受到與人面對面交流的溫度。

Cadence台灣區總經理宋栢安在開場致詞中,將EDA代表的「Electronic Design Automation」中的「Electronic」改成了「Essential」,強調自動化工具從電子設計初期就扮演不可或缺的角色,而且不僅是半導體設計,今日複雜系統設計所需的熱、電磁分析,甚至是生技領域的設計,都是運算軟體(Computational Software)──即EDA工具──可發揮力量的空間。此外他也指出,近兩年EDA工具與人工智慧(AI)、機器學習(ML)的結合,為設計者節省了大量人力、時間與成本,大幅提升各種創新應用的開發效率;不過,「AI永遠不可能完全取代人類,但絕對可以幫助人類做更好的設計…AI做得好不好,還是要由人類來做最後決定。」

 

Cadence多物理系統分析業務部門研發副總裁Ben Gu表示,透過這三、四年來的積極自主研發與戰略收購,目前該公司已經擁有非常具競爭力的多物理模擬工具產品組合。

(攝影:Judith Cheng)

接下來Cadence總裁暨執行長Anirudh Devgan透過視訊發表的專題演說,也提及該公司在AI驅動設計最佳化(AI-Driven Design Optimization)方面的創新,藉由機器學習,能將原本需要幾個月的複雜系統設計流程縮短至幾周;此外他亦指出,未來的電子設計重點將是系統級封裝(SiP),特別是Chiplet與3D IC技術,因此運算流體力學(CFD)多物理場模擬工具的重要性日益顯著。而如特別從美國來台參與大會的Cadence多物理系統分析業務部門研發副總裁Ben Gu (顧鑫)所介紹,該公司從2019年起就透過自主研發與一系列的戰略性收購,積極擴展相關技術實力,可支援包括電磁分析、熱分析、空氣動力學、RF設計、資料中心最佳化,甚至生物模擬等。

經過三、四年努力,Cadence目前已經擁有非常具競爭力的多物理模擬工具產品組合,包括Clarity 3D求解器、Celsius熱求解器、訊號/電源完整性(SI/PI)解決方案Sigrity X,以及成功結合該公司運算軟體技術與2021年收購自NUMECA 和Pointwise兩家公司技術、在今年4月推出的Fidelity CFD軟體平台。Ben Gu指出,Fidelity是一套完整的點對點CFD模擬工具,能支援客戶改善車輛、飛機、發電機等等各種系統的流體力學相關設計問題,讓Cadence能進軍更多有趣的新應用;如一級方程式(F1)賽車麥拉倫車隊(McLaren Racing)就在5月宣佈成為Cadence的合作夥伴,雙方將利用Fidelity改善車輛的動力系統設計。

針對這項合作案,Ben Gu表示:「我們在與麥拉倫車隊開會時,提到希望能幫助他們讓車輛的速度再提升2秒;」但車隊知名車手Lando Norris的回應卻是,「喔Ben…你不知道F1,我只需要再快0.2秒就能戰無不勝!」這意味著藉由CFD模擬工具,Cadence將能進軍更多有趣的全新應用領域。而他也指出,CFD模擬具備非常龐大的市場潛力,估計可達16億美元規模,遠超過任何一個EDA細分市場,因此Cadence將持續進行相關投資──該公司在7月才又宣佈完成對Future Facilities的收購,預期能藉此強化在Celsius熱求解器在資料中心最佳化、CFD電子散熱模擬等方面的應用。

不只如此,Cadence還準備進軍生物科技與製藥領域,在7月下旬宣佈收購一家運算分子建模(computational molecular modeling)與模擬軟體供應商OpenEye Scientific Software;根據官方新聞稿,OpenEye的產品已經獲得全球前20大製藥商中的19家採用,包括知名的新冠疫苗研發供應商輝瑞(Pfizer)與AZ (AstraZeneca)。Ben Gu表示,藥品的研發流程與IC設計其實非常類似,需要透過分子建模以及反覆驗證新產品,而這同樣是運算軟體工具能發揮的空間,結合AI技術,可望在未來能加速新藥的開發、造福所有人類。

針對台灣本地的客戶觀察,宋栢安則表示,尖端半導體製程的微縮步伐仍然持續,不過先進節點的設計於以較大規模的公司為主;另一個發展方向則是較成熟製程節點的精緻化。此外,他看到本地客戶有更多在系統方面的設計應用。整體看來,台灣市場的需求在這兩年是持續提高,而且在疫情期間人力吃緊的情況下,看到更多公司希望能藉由AI技術來支援設計;「在兩年前我們提AI,很多人可能都不聽;但現在是有更多客戶主動提到希望能利用AI來解決設計人力短缺的問題;」Cadence最新推出的Optimality 智慧系統引擎,正能因應這樣的需求。而他也指出,在先進製程設計方面,客戶也更注重全流程(full-flow)、而非單點的最佳化,Cadence的數位全流程工具將協助客戶因應包括3D IC、Chiplet等更複雜設計的挑戰。

本文同步刊登於《電子工程專輯》雜誌2022年10月號

 

 

 

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