让生成式 AI 在芯片、系统和产品设计中大放异彩

芯片、系统和产品设计是一个复杂的领域，设计师每天都要努力解决许多挑战。传统的设计流程虽然可靠，但往往无力满足效率、定制和创新方面日益增长的需求。本白皮书深入探讨了这些挑战，阐述了生成式人工智能 (AI) 在应对上述挑战并革新设计流程方面的巨大潜力。

芯片和系统设计涉及很多方面，所以错综复杂。设计人员的任务非常艰巨，要均衡性能、功耗和面积 (PPA)，同时要遵守严苛的设计规则，优化芯片设计。另一方面，系统设计涉及整合多个组件和子系统，这个过程既耗时又容易出错。客户对定制设计的需求不断增长，进一步增加了设计流程的复杂性，设计人员需要在不牺牲性能和质量的前提下满足多样化的需求。

生成式 AI 有望解决这些挑战。利用机器学习算法，生成式 AI 能够实现设计流程的自动化，有助于快速进行原型验证和探索设计空间。它可以优化设计、改进 PPA 并加快产品上市。此外，生成式 AI 有助于推动创新，助力设计人员打造新颖独特的定制解决方案，满足多样化的需求。

用于芯片、系统和产品设计的生成式 AI 是一个大型语言模型组合，用于衔接人类的语言沟通和技术设计，强化学习用于在设计上进行优化和操作时决策的自动化，迁移学习则用于将过去的解决方案应用到新的项目当中。

在芯片、系统和产品设计中部署生成式 AI 需要采用一种全面的方法。其中包括数据收集和预处理，训练机器学习模型，并将这些模型整合到设计流程之中。仿真和分析工具对于验证和优化设计非常重要。此外，设计人员需要适应新的工作流程，接纳以数据驱动设计的方法。

在芯片设计中，生成式 AI 能够自动执行布局布线，优化 PPA，确保符合设计规则。它可以探索设计空间，找到传统方法可能忽视的最佳解决方案。生成式 AI 还可以精简验证流程，减少错误，提升设计质量。

在系统设计中，生成式 AI 能够优化组件和子系统的集成，提升系统效率和性能。它可以管理功耗和散热问题，确保产品的可靠运行。生成式 AI 还有助于推动创新，助力设计人员打造新颖独特的系统架构，满足多样化的需求。

在产品设计中，生成式 AI 可用于支持定制和个性化设计，迎合多样的用户需求。它可以优化可制造性设计，降低成本，提高产品质量。生成式 AI 还有助于提升用户体验，打造出功能齐全且造型美观、易于使用的产品。

Cadence 提供全方位的生成式 AI 解决方案，涵盖从芯片到系统再到产品的各个环节。该解决方案与 Cadence 现有的设计工具和平台无缝集成，助力设计人员充分发挥生成式 AI 的优势，同时不会对其工作流程造成干扰。Cadence 生成式 AI 解决方案已成功用于多个行业领域，从制药到生命科学，从规格定义到生产制造。

在药物研发过程中，生成式 AI 有助于加快新药和新分子的设计，提升药物疗效和安全性。在生命科学领域，生成式 AI 能帮助设计创新的生物医疗设备和系统，改善患者护理和治疗效果。

在规格和生产制造领域，生成式 AI 可以简化流程，减少错误并提高效率。它能够优化制造过程，提高产品质量，降低成本。生成式 AI 还有助于增强质量控制，检测传统方法可能忽视的缺陷和异常。

总而言之，生成式 AI 在革新芯片、系统和产品设计方面具有巨大的潜力。生成式 AI 克服了传统设计流程中的挑战，从而帮助设计人员打造性能更佳的创新和定制解决方案。Cadence 生成式 AI 解决方案提供全面的集成式方法，助力设计人员在整个设计流程中充分利用生成式 AI。有了生成式 AI 的加持，芯片、系统和产品设计将迎来前所未有的发展和创新。