西门子：AI助力开启EDA新时代白皮书（10页）.pdf

1、 和制造流程和工具内容摘要数十年来，西门子致力于大规模部署人工智能（AI）技术以进行计算机芯片设计和制造，从而帮助我们的客户在全球范围内打造更好的产品。本白皮书以一些解决方案为例，简要地介绍了西门子EDA在人工智能与机器学习（AI/ML）方面的发展历程。今天的社会对更精密、更高效、更快速的技术需求日益增加，导致对半导体支持的产品和系统的需求也在持续增长。随着新的集成电路工艺节点和封装技术被引入借以满足以上需求，设计、制造和实现集成电路（ICs）、先进IC封装和电路板（PCB）系统的复杂性也呈现出指数级增长，需要以软件定义、芯片赋能的系统来推动持续创新和增长，而传统的扩展方法已无法跟上日益增长的

2、需求，这也导致了行业内的资源 缺口。随着半导体在各种系统中的应用前景不断延伸，制造商正在将传统的分割领域（如机械和电气，以及硬件和软件）结合起来，努力整合操作、网络、功耗管理、安全、监控、学习、验证、确认和测试等方面的系统能力。当半导体设计正在不断增长，但学术界培养半导体工程师的速度赶不上未来芯片技术所需。由于教育、技能和人才方面的供需差距，市场亟待能够实现数量级增长的改进解决方案。AI对于弥合半导体工程差距至关重要西门子数字化工业软件2白皮书 AI助力开启EDA新时代西门子EDA运用AI技术来优化EDA软件引擎、流程和工作流。构建利用AI的高质量引擎对于实现可扩展、可靠的结果至关重要。AI算

3、法模型必须可验证、准确和稳健，以确保在整个企业使用时的安全性，并能始终给出一致、可持续的结果。AI技术并不是用来取代工程师，而是帮助提高工程师的工作效率，并助力实现新的可能性。西门子的管理层和开发人员将AI视作帮助新手工程师更快地达到较高的专业水平的工具，同时减少手动或单调重复的任务，使经验丰富的工程师能够专注于创新。目前，西门子EDA应用中使用的AI不仅提高了工程师及其工具的生产力。对于手动、繁琐、重复的任务，设计空间探索中使用的AI算法可以分析哪些变量是有用的，然后反馈如何获得更好设计的建议，加快了工程师的设计和仿真工作。AI技术有助于省去不必要的任务、减少重复工作并减少对设计问题进行原因

4、分析的时间和算力，从而在改进IC设计的同时减轻工程师的整体资源负担。如何利用AI来应对这些挑战？西门子数字化工业软件3白皮书 AI助力开启EDA新时代AI技术在西门子EDA解决方案中被应用于三个不同的重点领域：核心技术、流程优化和提供可扩展的开放平台。其用途主要围绕增强工程师能力，提高工程师的生产力以及捕捉设计团队内的知识。AI可用于深入了解IC设计，帮助理解问题的根本原因，并避免未来可能出现的潜在问题。利用AI实现自动化以及验证AI结果的能力至关重要。可验证、可追溯和开放性是EDA应用对AI的核心需求。在AI赋能的西门子EDA解决方案中，可验证引擎是建立在准确性、稳健性、领域专业知识及可用性

5、的基础上，继而确保在处理数据时，AI算法能够给出可预测、可重复且有价值的结果。在一些情况下，当验证无法自动化时，需要有一位具备专业知识的人参与，以对结果进行评估并确保其正确性。在市场上经过十多年的不断完善和成功，西门子EDA深谙扩展可信、可验证的AI平台的必备条件。如何在当下利用AI助力芯片生产？西门子数字化工业软件4白皮书 AI助力开启EDA新时代AI技术在西门子的软件中得到了多种应用。传统的AI技术在EDA中使用已有一段时间，这些技术能够处理大量数据，并用于解决在将新产品引入制造过程中出现的问题，无论是通过图表分析、强化学习还是计算分析。这种AI技术已经非常成熟，使得它在多年间被用于解决上

6、述问题。新一代的AI技术，包括预测式和生成式AI建模技术，则开辟了更广泛的可能性。例如，Calibre设计和制造解决方案利用AI提供更快速和准确的DRC/LVS/PEX/DFM/REL检查、良率分析和可靠性优化，以及光刻建模、RET和OPC，加速了从设计到大批量制造的NPI过程。AI推动技术进步Calibre智能IC设计软件加速了复杂SoC设计中错误的验证和调试。Veloce仿真结合AI功耗模型，提供了比传统流程快多个数量级的高精度RTL设计功耗估算。西门子数字化工业软件5白皮书 AI助力开启EDA新时代AI可以用于构建新的流程和能力，并获得对数据的全新理解，从而做出以前未知但有价值的权衡。A