EDA中的AI與汽車中的AI有什么區(qū)別

AI 技術(shù)正在徹底改變它所涉及的每個(gè)領(lǐng)域，而在 EDA 中融入 AI 技術(shù)正在重塑整個(gè)汽車行業(yè)。隨著 AI 技術(shù)在電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化（EDA）中的應(yīng)用，汽車行業(yè)也正在經(jīng)歷深刻的變革。專家預(yù)計(jì)，2022 年到 2030 年，全球 AI 市場(chǎng)的復(fù)合年增長(zhǎng)率（CAGR）將達(dá)到 39.4％，總規(guī)模達(dá) 207. 6 億美元。這些變革正帶來眾多創(chuàng)新。

其中，AI 對(duì)高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）的開發(fā)已經(jīng)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。消費(fèi)者不僅希望汽車能夠提供交通服務(wù)，更希望汽車能夠智能互聯(lián)、自主駕駛、舒適安全。隨著 AI 技術(shù)在電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化（EDA）工具研發(fā)中的應(yīng)用，汽車正變得更加智能與自主。同時(shí)，AI 也在很大程度上改變了半導(dǎo)體行業(yè)，從片上系統(tǒng)（SoC）的設(shè)計(jì)、驗(yàn)證到封裝莫不如此。

AI 技術(shù)在產(chǎn)品設(shè)計(jì)和開發(fā)團(tuán)隊(duì)中的廣泛應(yīng)用，有助于量身定制所有未來產(chǎn)品，以滿足消費(fèi)者的期望。嵌入到 Cadence 設(shè)計(jì)流程中的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)提高了生產(chǎn)力，涵蓋了從芯片設(shè)計(jì)、功能安全（FuSA）和計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)（CFD）的技術(shù)進(jìn)步。在EDA中應(yīng)用AI/ML技術(shù)，可以在邊緣端（tinyML）快速且準(zhǔn)確地做出決策。因此，可以說 EDA 中的 AI 技術(shù)就像汽車領(lǐng)域中的 AI 一樣。在本文中，我們將深入地探討 AI 在汽車革命中的作用。

AI 如何革新汽車行業(yè)？

隨著半導(dǎo)體技術(shù)和消費(fèi)者期望的提高，汽車行業(yè)正經(jīng)歷一場(chǎng)深刻的變革。預(yù)計(jì)到 2027 年，先進(jìn)輔助駕駛系統(tǒng)（ADAS）、自動(dòng)駕駛汽車、數(shù)字座艙等市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到 700 億美元。此外，隨著 AI 和邊緣計(jì)算技術(shù)的普及，自動(dòng)駕駛汽車已不再是幻想。深度學(xué)習(xí)的 AI 提高了準(zhǔn)確性，有助于采用 ADAS 技術(shù)的汽車實(shí)現(xiàn)更高的自主性。同時(shí)，具備深度感知和全景視野的嵌入式 AI 視覺技術(shù)有助于事故預(yù)防、決策制定和車內(nèi)輔助等。這些技術(shù)的進(jìn)步使我們的汽車更安全、高效、舒適，帶來更愉悅的出行體驗(yàn)。

雖然全自動(dòng)乘用車輛（L5）尚未上路，但業(yè)界正密切關(guān)注著自主駕駛系統(tǒng)的發(fā)展。自動(dòng)駕駛技術(shù)已經(jīng)成功且安全地應(yīng)用于最后一公里配送（LMD）。LMD 車輛以較低的速度行駛，因此對(duì)感知距離、制動(dòng)距離和安全要求更低。此外，AI 技術(shù)的應(yīng)用和自動(dòng)駕駛的車輛有助于提高生產(chǎn)力，降低 LMD 的總體成本。

EDA 中的 AI

SoCs 集成的功能越來越多，但預(yù)算卻十分有限，這給設(shè)計(jì)者帶來了很大壓力。傳統(tǒng)的 EDA 工具使用“經(jīng)驗(yàn)法則”，需要設(shè)計(jì)人員根據(jù)直覺進(jìn)行優(yōu)化。這種建模和仿真技術(shù)存在以下一些問題：

為確保設(shè)計(jì)的正確性，我們必須在制造之前進(jìn)行設(shè)計(jì)驗(yàn)證。傳統(tǒng)的隨機(jī)/自動(dòng)測(cè)試模式生成（ATPG）方案無法提高故障覆蓋率。人工智能（AI）已經(jīng)徹底改變了 EDA 行業(yè)。AI 中使用的訓(xùn)練和推斷提高了芯片設(shè)計(jì)師的生產(chǎn)力，有助于設(shè)計(jì)出能夠處理計(jì)算和 EDA 工具的芯片，幫助設(shè)計(jì)人員更快地收斂和驗(yàn)證，同時(shí)降低成本并提高結(jié)果質(zhì)量。

AI/ML 如何改善設(shè)計(jì)空間？

AI/ML 非常適合 EDA 和汽車行業(yè)，可以加快設(shè)計(jì)速度，將其引入 EDA 工具無疑節(jié)省了設(shè)計(jì)人員的工作量。使用具有 AI 功能的 EDA 工具可以顯著改變?cè)O(shè)計(jì)工作的軌跡，并有助于應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)。對(duì)設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)的好處包括：

EDA 中的 AI 與汽車中的 AI?

有何相似之處？

在 EDA 和汽車行業(yè)中，提高生產(chǎn)力并更快地取得成果以及改善 PPA 都是主要目標(biāo)。通過各種應(yīng)用和創(chuàng)新，AI 有望徹底改變 EDA 和汽車行業(yè)。無論是自動(dòng)駕駛汽車、ADAS 還是 EDA，AI 和 ML 算法為實(shí)現(xiàn)這場(chǎng)電子革命和創(chuàng)造新復(fù)興提供了機(jī)會(huì)。將 AI 功能融入現(xiàn)有的 EDA 工具，有助于使 EDA 設(shè)計(jì)過程更加高效和富有成效。采用 AI 及其衍技術(shù)有助于汽車廠商利用多學(xué)科分析和優(yōu)化（MDAO）技術(shù)提高整體設(shè)計(jì)，從而實(shí)現(xiàn)更快速、更優(yōu)質(zhì)的結(jié)果。同時(shí)，系統(tǒng)的精確行為建模提高了產(chǎn)品保真度和安全性。

電子設(shè)計(jì)輔助系統(tǒng)（EDAS）

Cadence 產(chǎn)品

Cadence 提供帶有 AI/ML 功能的 EDA 工具，能夠從手動(dòng)到完全自動(dòng)化不同等級(jí)產(chǎn)生更好、更可預(yù)測(cè)的結(jié)果，如下圖所示。我們的工具提供針對(duì)常見問題的解決方案建議，而這些問題如果由設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)評(píng)估可能需要數(shù)周甚至數(shù)月的時(shí)間。同時(shí)，我們還在推動(dòng) ML 和深度學(xué)習(xí)研究，旨在改進(jìn) IC 的設(shè)計(jì)和驗(yàn)證收斂，不斷優(yōu)化設(shè)計(jì)。

Cadence AI/ML 解決方案/技術(shù)

Verisium AI-Driven Verification

Platform

代表了 EDA 算法的一次革命性轉(zhuǎn)變，從單次運(yùn)行、單引擎算法轉(zhuǎn)變?yōu)槔么髷?shù)據(jù)和人工智能優(yōu)化整個(gè) SoC 設(shè)計(jì)和驗(yàn)證中多次運(yùn)行多個(gè)引擎的算法。通過部署 Verisium 平臺(tái)，所有驗(yàn)證數(shù)據(jù)，包括波形、覆蓋率、報(bào)告和日志文件，都被整合到 Cadence ?JedAI 平臺(tái)。我們會(huì)基于這些數(shù)據(jù)建立 ML 模型，并挖掘其他專有指標(biāo)，創(chuàng)建一系列新工具，從而顯著提高驗(yàn)證效率。

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Cadence Joint Enterprise Data and?

AI (JedAI) Platform

可以加速基于 AI 的芯片設(shè)計(jì)。讓設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)從大量的芯片設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)中獲得有用信息，提高生產(chǎn)效率。工程師可以無縫管理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。Cadence JedAI Platform 使設(shè)計(jì)人員更加輕松地應(yīng)對(duì)新興消費(fèi)者、超大規(guī)模計(jì)算、5G 通信、汽車和移動(dòng)應(yīng)用等領(lǐng)域的設(shè)計(jì)復(fù)雜性。

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Optimality Intelligent Chip Explorer

是加快上市時(shí)間以保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵。Optimality Explorer 的多學(xué)科分析和優(yōu)化（MDAO）技術(shù)有助于通過探索完整的設(shè)計(jì)空間實(shí)現(xiàn)最佳的電氣設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn) 10 倍的效率提升，并可用于 Level 3 及以上級(jí)別的汽車駕駛自動(dòng)化。

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Cadence Cerebrus Intelligent Chip?

Explorer

是一種革命性的、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的芯片設(shè)計(jì)流程優(yōu)化方法。它可用于復(fù)雜且大型地 SoC 系統(tǒng)針對(duì) 3 級(jí)及以上地自動(dòng)駕駛技術(shù)，使工程師能夠同時(shí)為多個(gè)模塊優(yōu)化流程，這對(duì)于大型復(fù)雜 SoC 尤為重要。此外，Cadence Cerebrus 采用全流程強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，可以顯著提高工程團(tuán)隊(duì)的效率。

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Xcelium ML

在整個(gè)仿真回歸過程中迭代學(xué)習(xí)。內(nèi)核引擎性能得到強(qiáng)化，通過匹配隨機(jī)測(cè)試套件的覆蓋率來減少仿真周期，從而加快驗(yàn)證吞吐量，非常適合 Level 3 及以上 SoC 設(shè)計(jì)。

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Cadence Tensilica 處理器 IP?

支持用于 ADAS（L2）的激光雷達(dá)、雷達(dá)、自動(dòng)駕駛攝像頭等高性能數(shù)據(jù)處理。

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Cadence Design IP 和

Cadence AWR RF to mmWave 解決方案

可幫助實(shí)現(xiàn)高性能、低成本的汽車?yán)走_(dá)前端和波束天線陣列技術(shù)。

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ADAS 和傳感器融合

除此之外，Cadence 汽車創(chuàng)新平臺(tái)為汽車制造商提供大力支持，推出了 Innovus ML, Allegro ML 和 Virtuoso ML 等工具，用于設(shè)計(jì)應(yīng)用于 Level 2 和 Level 3 級(jí)自動(dòng)駕駛的系統(tǒng)級(jí)芯片和 PCB。

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在 ADAS 應(yīng)用中借助AI技是實(shí)現(xiàn)車輛自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵。AI 正在幫助汽車制造商降本增效，保持市場(chǎng)領(lǐng)先地位。AI 的加入正在改變硬件和軟件設(shè)計(jì)，幫助滿足有限的 PPA 預(yù)算，并提供額外的安全結(jié)構(gòu)。

基于 AI 的視覺和傳感器的盲點(diǎn)監(jiān)測(cè)、車道偏離和深度感知等應(yīng)用可能讓我們離控制自動(dòng)駕駛汽車的夢(mèng)想更加接近。

編輯：黃飛

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