Cadence推出革命性产品，扩大数字设计领导地位

全球电子设计创新领导厂商Cadence Design Systems, Inc.（益华计算机）今天宣布推出Cadence Cerebrus智能芯片设计工具（Cadence®Cerebrus™Intelligent Chip Explorer），这是一款以机器学习为技术基础所开发的新型工具，可实现数字芯片设计自动化和规模化，让客户能够更快速地达到定制化芯片设计的目标。相较于人工操作方式，Cerebrus和Cadence托管器传输级到签核流程（RTL-to-signoff）的结合，使高端芯片设计人员、计算机辅助设计团队和硅知识产权开发者，能提高多达10倍的工程生产力，以及优化高达20%的功耗、性能与面积（PPA）。

Cerebrus的问世，不仅成为Cadence众多数字产品的一员，也让Cadence提供业界最先进以机器学习为基础的数字全流程，其范围涵盖合成（synthesis）、实现（implementation）到签核（signoff）等。该新工具可在云计算平台运行，它可利用高度且可扩展的计算资源，快速满足市场上广泛多样的设计需求，包括消费性、超大规模运算、5G通信、汽车和移动设备等。更多消息，请看Celebrus产品页面。

Cerebrus可以为客户提供下列益处：

• 强化机器学习性能：快速找到工程师可能不会主动尝试或探索的流程解决方案，从而提高功耗、性能、面积（PPA）和生产力。
• 机器学习程序可重复运行：可以让前一次的设计学习，自动应用在未来的设计工作上，缩短达到更佳产出的时间。
• 提高生产力：让单一工程师能够同时针对多个模块，进行完整的RTL到GDS流程自动优化，提高全设计团队的生产力。
• 大规模分布式运算：提供可扩展式的本地部署（on-premises）或云计算的设计探索，以加快流程优化。
• 方便使用的人机接口：强大的操作功能，让用户可以进行交互式结果分析与运行管理，获得芯片设计指标相关的重要见解。

Cadence资深副总裁暨数字与签核业务群总经理滕晋庆（Chin-Chi Teng）博士指出：“过去，设计团队无法使用自动化方式，重复运行前次的设计程序，导致每个新项目耗费过多时间在人工学习上，并造成利润损失。Cerebrus的问世，标示着机器学习技术所带动的数字芯片电子设计自动化产业的革新，让工程团队可以释放人力操作，进而有机会在组织中产生更大的影响。随着产业继续朝先进节点、设计尺寸和复杂性渐增发展史，Cerebrus正可以让设计人员更有效地实现功耗、性能与面积（PPA）的优化目标。”

Cerebrus是Cadence数字全流程多样产品的一部分，能与既有产品无缝协作，包括Genus™合成解决方案、Innovus™设计实现系统、Tempus™时序签核解决方案、Joules™RTL电源解决方案、Voltus™电源完整性解决方案，以及Pegasus™验证系统。此无缝协作可以提供客户快速的设计收敛途径以及更佳的可预测性。此新工具及其多样的流程应用，将能更完善Cadence智能系统设计（Intelligent System Design™）的整体策略，使无所不在的智慧成为卓越设计的基石。

客户的认可

瑞萨电子公司共享研发EDA部门数字设计技术部总监Satoshi Shibatani指出：“为了使采用最新流程节点的新产品性能极大化，我们工程团队使用的数字实现流程必须不断更新。自动化设计流程的优化，对于在更高产量需求中完成产品开发，至关重要。Cerebrus以其创新性的机器学习能力，和Cadence RTL-to-signoff工具，提供了自动化流程优化和布局规划开发，将设计性能提高10%以上。在取得这一成功之后，我们将能够在最新设计项目中，采用此新方法来开发。”

三星芯片代工设计技术副总裁Sangyun Kim表示：“随着三星芯片代工不断采用最新的制程节点，效率对我们设计技术协同优化（DTCO）计划至关重要，我们一直在寻找创新方法以在芯片设计实现方面优化PPA。作为我们与Cadence长期合作伙伴关系的一部分，三星芯片代工多个应用程序中已使用了Cerebrus和Cadence数字设计流程。我们观察到，与耗时长月的手动工作相比，一些最关键模块的功耗在短短几天内降低了8%以上。此外，我们使用Cerebrus进行自动化布局规划配电网络规模调整，这使最终设计时序提高了50%以上。由于Cerebrus和数字设计实现流程提供了更好的PPA和明显的生产力优化，该解决方案已成为我们DTCO计划宝贵的一部分。”详细信息，请见Cadence官网。

（首图来源：Shutterstock；数据源：Cadence）