半导体行业最新 #Cadence 相关新闻

➀ 量子算法必须在经典计算机上进行模拟以验证其行为，但这与传统的逻辑仿真有很大不同；

➁ 倩景科技（Cadence）的 Paul Cunningham 与 Silicon Catalyst 的 Raúl Camposano 探讨了如何在验证领域进行创新以应对这些挑战；

➂ 本文介绍了 SemiWiki 上的一篇深度文章，探讨了量子模拟与电子设计自动化（EDA）的交叉领域。

➀ 量子算法必须在经典计算机上进行模拟以验证其行为，但这与传统的逻辑仿真有很大不同；

➁ 倩景科技（Cadence）的 Paul Cunningham 与 Silicon Catalyst 的 Raúl Camposano 探讨了如何在验证领域进行创新以应对这些挑战；

➂ 本文介绍了 SemiWiki 上的一篇深度文章，探讨了量子模拟与电子设计自动化（EDA）的交叉领域。

➀ 研究提出神经符号方法（NSG），通过结合神经网络与符号静态分析改进Java代码自动生成，模型在1.57万个方法库上实现86%的语法正确率和40%的代码相似度；

➁ Cadence专家指出，NSG在训练阶段整合类似编译器的符号表，有效解决LLM生成代码中变量未声明、类型错误等语义问题；

➂ 该方法在EDA工具验证领域具应用潜力，其语法树生成机制比GPT-3等大规模模型更符合硬件描述语言的严格规则。

➀ 研究提出神经符号方法（NSG），通过结合神经网络与符号静态分析改进Java代码自动生成，模型在1.57万个方法库上实现86%的语法正确率和40%的代码相似度；

➁ Cadence专家指出，NSG在训练阶段整合类似编译器的符号表，有效解决LLM生成代码中变量未声明、类型错误等语义问题；

➂ 该方法在EDA工具验证领域具应用潜力，其语法树生成机制比GPT-3等大规模模型更符合硬件描述语言的严格规则。

➀ 英伟达与楷登电子合作，通过先进仿真技术和动态功耗分析（DPA）解决AI芯片硅前功耗估算难题；

➁ 传统功耗分析方法对数十亿门级AI设计难以实现全面验证，需基于完整AI测试模型进行门级寄生参数建模；

➂ 楷登全新DPA应用在Palladium Z3平台实现每小时数十亿周期仿真，相比流片后实测功耗偏差仅3%，为AI芯片能效优化提供关键技术突破。

➀ 英伟达与楷登电子合作，通过先进仿真技术和动态功耗分析（DPA）解决AI芯片硅前功耗估算难题；

➁ 传统功耗分析方法对数十亿门级AI设计难以实现全面验证，需基于完整AI测试模型进行门级寄生参数建模；

➂ 楷登全新DPA应用在Palladium Z3平台实现每小时数十亿周期仿真，相比流片后实测功耗偏差仅3%，为AI芯片能效优化提供关键技术突破。

➀ Cadence通过"SoC Cockpit"自动化流程，融合标准化工具与IP库，解决芯粒（Chiplet）和SoC设计中的复杂挑战；

➁ 流程涵盖从可执行规范到GDS II生产的全阶段，整合AI驱动的IP选择、验证策略及物理设计优化；

➂ 采用UCIe、Arm CSA等业界标准，助力客户快速实现异构多芯片系统开发，缩短产品上市周期。

➀ Cadence通过"SoC Cockpit"自动化流程，融合标准化工具与IP库，解决芯粒（Chiplet）和SoC设计中的复杂挑战；

➁ 流程涵盖从可执行规范到GDS II生产的全阶段，整合AI驱动的IP选择、验证策略及物理设计优化；

➂ 采用UCIe、Arm CSA等业界标准，助力客户快速实现异构多芯片系统开发，缩短产品上市周期。

➀ 芯片前硅安全验证对于防范侧信道攻击和故障注入等物理攻击至关重要，可在芯片流片前低成本修复漏洞；

➁ Secure-IC的Laboryzr™平台集成EDA工具，模拟真实威胁并验证安全措施，支持FIPS 140-3等认证标准；

➂ 该平台未来将支持后量子密码学和Chiplet架构，并借助被Cadence收购的契机，深度整合至主流EDA设计流程。

➀ 芯片前硅安全验证对于防范侧信道攻击和故障注入等物理攻击至关重要，可在芯片流片前低成本修复漏洞；

➁ Secure-IC的Laboryzr™平台集成EDA工具，模拟真实威胁并验证安全措施，支持FIPS 140-3等认证标准；

➂ 该平台未来将支持后量子密码学和Chiplet架构，并借助被Cadence收购的契机，深度整合至主流EDA设计流程。