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Cadence 推出完全基于机器学习设计工具Cerebrus 扩展数字芯片自动化设计流程

【TechWeb】9月27日消息,日前,楷登电子(美国 Cadence 公司)宣布推出首款创新的基于机器学习 (ML)的设计工具Cerebrus,扩展数字芯片设计流程并使之自动化,让客户能够高效达成要求严苛的芯片设计目标。

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Cadence数字与签核事业部产品工程资深群总监刘淼表示,Cerebrus是完全基于机器学习人工智能引擎的一款EDA工具,可以实现数字芯片自动化和规模化。

据官方介绍,Cerebrus采用独特的机器学习 ML 技术,推动 Cadence RTL-to-signoff 实现流程,提供高达 10 倍的生产力,将设计实现 的 PPA 结果提高 20%

刘淼指出,Cerebrus主要拥有四个特点;

第一,对生产力的提升,功耗和PPA改善。基于独一无二的增强型机器学习,同时可以带来大概有10倍生产力的提升,还有20%性能的提升。

第二,全新的从自动化的RTL to GDS。“RTL是指写,比如前端工程师输出就是RTL,我们会把它从RTL变成GDS,写到最后可以拿到晶圆厂流片的文件,这个可能有十几步,是全自动的流程,所以它可以提升我们团队的效率。”

第三,为芯片设计人员提供基础。“刚毕业的学生或者比较缺乏经验的学生,可以利用Cerebrus很快解决他在芯片设计实现的问题。

第四,提供可扩展性。Cerebrus是基于可分布的、可扩展的计算解决方案,它可以用很多计算资源,无论是公有云或者企业的私有云都可以利用起来,利用可利用云的资源完成计算。

“在此之前,没有一种自动化的方式可以帮助设计团队来重复利用过去积累的设计知识,每个新项目都要花费过多的时间进行再次经验学习,这也会影响项目的盈利空间。”Cadence 公司资深副总裁兼数字与签核事业部总经理 Chin-Chi Teng 博士说,“Cerebrus 的面世标志着 EDA 行业迎来了一场颠覆性的革新,以机器学习为核心的数字芯片设计工具将让工程团队有更多机会在项目中发挥更大的影响力,因为他们可以告别重复性的手动流程。随着行业继续向先进工艺节点发展,设计规模和复杂性不断增加,Cerebrus 可以帮助设计人员更有效地实现 PPA 目标。”

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