新思科技近日宣布，其全流程 EDA 解决方案与业内最广泛的 IP 产品组合，助力瑞芯微打造业界首颗面向具身智能的旗舰 AIoT SoC——RK3588，实现高性能、低功耗与多模态智能的突破。双方在 RK3588 的研发过程中持续深化协同创新，共同推动端侧 AI 与具身智能技术的落地，该芯片已经在具身机器人中落地应用。协同创新新范式：AIoT 芯片引领具身智能发展对于机器人来说，“聪明”不只是算得快、识得准，更关键的是能像人一样看得清、反应快、动作稳。这背后对芯片提出了非常高的综合要求。机器人需要随时理解周
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新思科技
瑞芯微
具身智能
机器人
AI芯片
新思科技（Synopsys, Inc.）今日宣布，首批面向客户商用部署的多物理场融合（Multiphysics Fusion）解决方案正式上市。随着芯片复杂度持续攀升，在先进工艺节点与多芯粒架构下，信号完整性、电源完整性、热完整性、电磁效应、共封装光学等多类物理相关挑战已成为核心设计约束，行业亟需一套一体化电子设计自动化（EDA）与多物理场协同设计方案。这套多物理场融合产品套件，将新思科技搭载 AI 加速的 EDA 解决方案，与安矽思（Ansys）业界黄金标准签核分析工具深度整合，覆盖时序签核、设计收敛、
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新思科技
AI
高性能计算
芯片设计
多物理场融合
车辆逐步迈入软件定义时代，车载半导体厂商面临双重压力：既要持续提升算力性能，同时还要严格满足能效、可靠性以及长期技术支持等硬性指标。高级驾驶辅助系统（ADAS）、整车电动化、车联网以及智能控制系统，共同拉动车载平台算力需求持续攀升。先进制程节点虽不断提升芯片性能与集成密度，但单纯依靠制程微缩已不足以解决全部问题。芯片设计人员需要在算力暴涨、严苛可靠性标准、超长产品生命周期与复杂车载运行环境之间找到平衡。为此，众多企业开始探索将先进制程工艺与面向应用的定制化优化相结合，打造新一代车载计算芯片。FinFET
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IP
车载计算平台
新思科技
在2026 年三星先进晶圆生态论坛（SAFE Forum 2026）上，新思科技宣布与三星晶圆厂的合作取得重大进展，双方针对三星顶尖先进工艺，拓展了由人工智能赋能的设计、验证、测试及知识产权（IP）全套解决方案。此次合作也凸显出，随着半导体企业发力研发结构日趋复杂的人工智能、高性能计算、汽车电子及数据中心相关产品，电子设计自动化（EDA）、设计工艺协同优化（DTCO）与多芯片设计方法的重要性正持续提升。本次合作的核心方向之一，是适配三星晶圆厂第二代、第三代2 纳米制程工艺。新思科技已交付针对上述工艺节点完
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新思科技
三星
AI赋能
设计合作
2纳米
多芯片系统
先进封装已成为下一代半导体产品落地的关键支撑技术，英特尔持续依托 ** 嵌入式多裸片互连桥（EMIB）** 推进技术迭代创新。EMIB 现已成为异构集成的基础封装方案，可实现多颗芯粒 / 裸片之间高带宽、低时延互连，同时规避全硅中介层带来的高成本与工艺复杂度。但随着芯片设计日趋精密，封装落地成败不只取决于制造工艺，还离不开完善的设计方法论与产业链生态协同。英特尔与新思科技深度协作是落地上述目标的关键一环：新思提供全套 EDA 工具，破解先进封装在设计、仿真分析、验证环节不断攀升的技术难题。双方携手帮助设计
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英特尔
EMIB
新思科技
格罗方德（GlobalFoundries，纳斯达克代码：GFS）今日正式宣布，已完成对新思科技（Synopsys）ARC 处理器 IP 解决方案业务的收购。结合格罗方德旗下 MIPS 公司，此次收购标志着格罗方德成为专为物理 AI 量身打造、提供从软件到芯片全流程服务的技术合作伙伴。MIPS 公司业务与 ARC 两大业务整合后，将 RISC-V 处理器 IP、软件工具、定制设计及先进制造结合形成一体化解决方案；同时，通过引入业界一流的处理器和 AI 人才，此次收购进一步加深了格罗方德的工程实力，以加速技术
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格罗方德
新思科技
处理器IP
收购
代工涨价和产能紧缺已经成为众多顶端AI芯片公司面临的严峻挑战，如何帮助AI芯片企业以更低成本和更稳定产能推出AI芯片特别是边缘AI的芯片产品，成为晶圆厂和EDA企业这些设计制造产业链企业追求的新方向。近日，新思科技宣布，面向台积电成本优化的 N6C 与 N4C 工艺，推出了一套广泛的半导体IP（知识产权）产品组合。此举旨在帮助工程师在降低设计风险和制造成本的同时，满足新一代边缘AI、机器人及智能制造应用对高性能计算的需求。新思科技针对台积电 N6C（N6 v1.1）与 N4C 工艺节点制定了专属 IP 产
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物理AI
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台积电
新思科技（Synopsys, Inc.）近日宣布，面向台积公司N6C（也称为N6 V1.1）和 N4C 工艺推出广泛的 IP 产品组合解决方案，帮助工程团队以更低成本实现高能效设计。针对台积公司 N6C 和 N4C 工艺技术的 IP 产品组合，将基于已在台积公司 N6 与 N4P 工艺上经硅验证的 IP 架构与设计，能够在满足性能要求的同时降低整体风险，并降低面向大规模应用的成本。随着人工智能市场的快速扩展，其应用正从云端延伸至边缘 AI 和物理 AI（Physical AI）领域，包括机器人、智能制造、
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新思科技
台积公司
N6C
N4C
IP产品组合
核心要点I/O 与通道修复能力，正成为提升良率的关键。系统级测试可发现边缘缺陷、罕见故障（如静默数据损坏）。新思科技（Synopsys）与台积电（TSMC）联合开发多芯片测试样片，支持芯片全生命周期的测试、监控、调试与修复。AI 芯片中加速器的普及，正深刻影响测试流程：测试插入点增多、分析更深入、设备全生命周期监控需求上升。AI 加速器是定制软硬件平台，专为加速神经网络、机器学习、生成式 AI 并行计算而设计。这类多芯粒模块为自动驾驶、机器人、芯片自适应测试等应用提供实时算力。可测试性设计（DFT）技术正
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新思科技
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台积电
TSMC
AI加速器
现代汽车电子正快速变革，驱动力来自算力需求攀升、功能安全要求提高，以及向可扩展半导体架构的转型。支撑这一变革的关键技术之一，就是多裸片系统集成（Multi‑die Integration）。多裸片设计是将多颗同质或异质芯片封装在一起，实现更好的可扩展性、性能与可靠性。这种架构升级对高级驾驶辅助系统（ADAS）、自动驾驶、数字座舱尤其关键，因为传统单片式 SoC 已难以满足日益增长的需求。汽车是电子器件最严苛的工作环境之一。设备必须耐受振动、极端温度、湿度与电磁干扰，同时保持功能安全；车辆还要求10–15
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SoC
系统级封装
多裸片集成
汽车计算平台
新思科技
Synopsys
网络领域的经典难题是通过数据加密保障连接安全，但以线速运行高强度加密算法往往会影响性能；而如果搭建超高速互联链路却缺乏加密策略，系统又会面临安全漏洞。包含新思科技在内的 UALink 联盟架构师们深知这一课题的关键。UALink 协议为点对点加速器链路制定了交换式架构标准，可将 AI 集群扩展至 1024 个加速器，而最新的 UALink 200G 规范进一步完善了 UALinkSec 安全框架。作为旗下 UALink 控制器 IP 和高性能 224G 物理层（PHY）IP 的配套产品，新思科技推出了 U
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UALinkSec
合规IP
AI集群
UALink
新思科技
安全防护
人工智能正从工作流程、岗位设置和独特的数据管理挑战等方面，深刻影响着半导体设计领域。核心要点将人工智能融入芯片设计流程，正推动企业全面革新数据管理策略，实现从被动存储向主动、结构化、机器可读取系统的转型。随着模型训练与推理工作负载持续增加，数据迁移、网络拥塞和能效问题已成为核心挑战，其重要性往往超越了原始算力本身。电子设计自动化（EDA）领域专属且复杂的数据格式，加之公开数据资源有限，导致针对半导体设计的人工智能模型微调难度极大，在检索增强生成（RAG）和模型微调场景中，需依托大量的数据解析工作和专业领域
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人工智能
模型训练
是德科技
西门子EDA
新思科技
近年来半导体行业发展迅猛，尤其是高性能计算、人工智能和先进汽车系统的需求持续攀升，传统单裸片芯片设计已难以满足当下的功耗、性能、面积（PPA）指标要求。为此，工程师们开始采用多裸片架构，将多个小尺寸裸片集成在单个封装中。该架构虽提升了芯片的可扩展性与性能，却也带来了新的挑战，其中互连规划问题尤为突出。而实现不同裸片间的通信，凸点与硅通孔（TSV）的高效规划，是多裸片集成过程中至关重要的环节。（图 1：基于电子表格的凸点规划示意图）在多裸片设计中，芯片间的互连通过布置在裸片表面的微凸点或混合键合焊盘实现，这
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多裸片芯片
凸点
硅通孔
3D 堆叠芯片
新思科技
硅通孔
摩根士丹利将芯片设计软件企业新思科技的股票评级从 “增持” 下调至 “持股观望”，并将其目标价从 550 美元大幅下调至 480 美元，受此影响，新思科技（SNPS.O）在周一的交易中将迎来新的利空考验。该公司股价上周五收于 414 美元，单日跌幅达 2.8%。当前时间节点至关重要，投资者正试图区分公司的基本面需求与并购带来的短期业绩提振，而背景中中国的出口管制措施仍在压制市场情绪。下周即将发布的另一批重磅研报，或会迅速扭转市场情绪。上周五，新思科技股价在财报发布后的跌势进一步扩大，两个交易日内累计跌幅约
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摩根士丹利
下调评级
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股价
硬件辅助验证技术四十年演进 —— 从在线仿真到人工智能时代的全栈验证十多年来，硬件辅助验证平台一直是验证工具集的核心。如今，任何重要的半导体项目流片，都离不开仿真或现场可编程门阵列（FPGA）原型验证的核心支撑。该技术已深度融入芯片研发流程，以至于人们容易误以为它自始至终都是行业标配。但事实并非如此。若对确切起源稍作放宽，今年大致是硬件辅助验证技术诞生 40 周年，这一概念广义上涵盖硬件仿真和 FPGA 原型验证两大技术。四十年来，硬件辅助验证从一种小众技术，发展成为现代芯片研发不可或缺的核心支柱。从诸多
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新思科技
硬件
硬件辅助验证
现场可编程门阵列原型验证
在线仿真验证
片上系统
电子设计自动化工具会产生海量数据，但这些数据对人工智能的实际价值几何？行业正探寻新方法，助力人工智能发挥更佳效能。半导体设计过程会产生海量数据，但其中有多少能被人工智能工具利用、又有多少具备实际价值？若能获取更优质、更易访问的数据，人工智能的工作效率又能提升多少？这些都是半导体企业和 EDA 工具厂商一直在探索的开放性问题。已有报告显示，将智能体人工智能（Agentic AI）应用于现有工具和数据，已取得显著成效，能为重复性任务或优化工作构建高效的反馈循环。但要充分发挥智能体工作流的价值，行业或许需要先沉
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人工智能
RISC-V
验证接口
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验证
EDA
核心要点自 2023 年起，UCIe 标准保持年度更新节奏，此次 3.0 版本实现带宽翻倍、可管理性提升，同时针对性解决了此前版本难以适配的三类全新应用场景。受单片芯片技术瓶颈制约，人工智能数据中心对芯粒架构的需求持续攀升，芯粒间的通信与互连技术成为关键核心。UCIe 标准最初因功能体系庞大引发行业顾虑，但其多数管理功能为可选配置，这一特性降低了行业落地门槛，也让开发者拥有更高的设计灵活性。随着芯粒在各领域的应用率不断提升，尤其在数据中心场景的规模化落地，UCIe 联盟发布了标准 3.0 版本，延续了 2
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UCIe 3.0
UCIe
芯粒
西门子 EDA
新思科技
UCIe联盟
楷登电子
核心要点芯粒和三维集成电路架构产生了新的热机械应力，可能影响整个系统的可靠性。随着芯粒被集成至封装中，系统内各组件的缺陷率指标要求愈发严苛。传统的技术壁垒正在被打破，设计团队不得不着手解决此前由代工厂负责的材料选择等问题。芯粒架构在数据中心的快速普及，正推动着从芯粒设计、封装到实际应用全流程的全方位变革。相关成本激增，可靠性担忧加剧，以往用于控制成本、保障器件正常工作的方法已逐渐失效。行业关注的焦点不再局限于电迁移和电源完整性，还新增了随工作负载、互连数量与类型、z 轴设计延伸范围变化的热机械应力问题。建
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芯粒
三维集成电路
电气
机械挑战
先进封装
芯粒可靠性
西门子EDA
新思科技
核心要点沿用数十年的开尔文测量法，已无法满足复杂芯片的电阻检测需求。电阻不再集中于晶体管内部，其出现的位置也不再固定、明显。传统的合格 / 不合格二元检测方法，需被更精细化、更灵活的分析方法与体系取代。在半导体行业发展的大部分时间里，开尔文测量法成功解决了一个特定的关键问题：若要测量某一器件的电阻，必须剔除引线、探针、线缆、插座等所有连接部件带来的电阻干扰。这一方法设计精妙，且在很长一段时间内都能满足检测需求 —— 通过一条通路施加电流，另一条通路检测电压，将激励与检测相分离，就能精准测得器件本身的电阻值
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先进封装
电阻
爱德万
全域开尔文测量法
摩德斯测试
新思科技
泰瑞达
春节前是职场人“毕业”最频繁的时段，但对于新思科技和葛群来说，这份“毕业”所引发的意外程度震撼了很多从业人士。
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葛群
辞职
新思科技
EDA
据媒体报道，近日，新思科技在致销售的内部信中宣布，全球资深副总裁、中国董事长兼总裁葛群即将离职。内部信中称，葛群经深思熟虑后决定离职，以便休息并陪伴照顾家人。同时宣布，姚尧（Raymond Yao）将担任新思科技中国区临时销售负责人，并加入市场拓展团队。据了解，葛群于2006年加入新思科技，曾先后领导中国区技术服务部门、IP业务部门、武汉研发中心，及至全面负责中国区整体市场及业务。2017年被任命为新思科技全球副总裁，2021年被任命为新思科技中国区董事长兼总裁。在新思科技近二十年职业生涯中，葛群是公司中
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新思科技
葛群
格芯（GlobalFoundries ，GF）今日宣布已签署最终协议，收购新思科技（Synopsys）的ARC处理器IP解决方案业务，涵盖其工程师与设计师团队。不过，格芯对新思科技ARC及ARC-V处理器IP解决方案业务的收购，尚需满足常规交易完成条件，其中包括获得所需的监管机构批准，预计将于2026年下半年正式完成。本次拟收购的业务包括ARC-V、ARC经典系列、ARC VPX-DSP数字信号处理器及ARC NPX神经网络处理器产品线，同时囊括专用指令集处理器（ASIP）开发工具，具体包含ASIP设计工
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格芯
新思科技
Synopsys
MIPS
2025年12月1日，英伟达宣布以每股414.79美元的价格投资20亿美元购买新思科技（Synopsys）普通股，入股规模占新思科技已发行股份的2.6%。此举旨在通过战略合作，加快开发计算和AI工程解决方案。双方的新合作内容包括：· 将英伟达的设计工具集成进新思科技的EDA应用· 为芯片设计部署AI智能体· 展开联合市场推广据介绍，此次合作将涵盖英伟达CUDA加速计算（CUDA accelerated computing）、智能体与物理人工智能（agentic and physical AI）、以及Omn
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英伟达
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新思科技
摘要：● 该开源框架作为实现数字化转型的蓝图，集成了GPU原生的Ansys Fluent®流体仿真软件，其集成了英伟达Omniverse库和云计算，进而实现可扩展部署。● 该解决方案已被Krones AG率先采用，通过物理精确的虚拟装配线，实现实时优化和场景对比。● 该框架可根据企业特定需求进行定制部署，为行业垂直化解决方案奠定基础，提供基于物理的洞察，助力下一代敏捷制造。新思科技近日携手技术合作伙伴在微软Ignite大会上发布了一套
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新思科技
Ignite
数字孪生
制造流程优化
芯片设计EDA巨头新思科技（Synopsys）宣布将裁员约10% —— 截至2024会计年度末共有约2万名员工 —— 即约2000名全球员工，并关闭部分营运据点。此举旨在整合先前并购Ansys后的业务，重新聚焦于高成长领域并提升营运效率。根据向美国证券交易委员会（SEC）提交的文件，新思科技预期大部分裁员将于2026会计年度(自11月1日开始) 执行，并在2027年底前基本完成重整；此次重整将产生3亿至3.5亿美元的税前费用，主要涉及资遣费与一次性终止补偿，以及关闭部分据点所需成本。今年早些时候，以350
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EDA
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Synopsys
简介：硬件辅助验证的历史根源半导体创新的不懈步伐继续遵循一个不可阻挡的趋势：给定硅面积内晶体管密度呈指数级增长。丰富的可用半导体织物激发了设计团队的创造力，实现了指数级先进的片上系统 （SoC）。然而，赋予新可能性的规模也给设计验证带来了严峻的挑战。随着芯片变得越来越大、越来越复杂，验证它们所需的测试环境在范围和复杂性上都成比例地扩大。这些测试工作负载需要更长的执行时间才能实现有意义的覆盖范围。不断膨胀的设计规模和更重的测试工作负载相结合，将传统的硬件描述语言 （HDL） 仿真环境推向了极限。在许多情况下
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在线仿真
新思科技
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关键Synopsys 速度适配器通过在仿真过程中允许真实硬件交互来显着增强系统验证，这有助于发现虚拟环境可能遗漏的关键设计缺陷。高保真在线仿真 （ICE） 平台可以暴露与低级系统行为相关的错误，这些错误在虚拟平台中逃脱检测，正如在硅前识别错误的案例所证明的那样。采用新思科技速度适配器可以实现准确的物理层表示，从而实现高效的硅前测试，并将编程和训练 PHY 所需的时间从数月缩短到数周。最近，我有机会与新思科技在速度适配器和在线仿真 （ICE） 方面的杰出专家进行了交谈。许多了解我专业背景的人都认为我是基于交
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在线仿真
新思科技
Synopsys
在为我关于将人工智能融入 EDA 工具的文章进行采访时，新思科技高级总监兼人工智能产品管理主管 Anand Thiruvengadam 表示：“人工智能有潜力改变客户的芯片设计方式。人工智能可以颠覆整个 EDA 流程。他并不是唯一一个发表这种声明的人。每年，我都会做一篇预测文章，询问人工智能将如何颠覆 EDA。令人失望的是，除了他们最近的新闻稿之外，没有人给我一个好的答案。颠覆是很难预见的——我理解这一点，但人们似乎能够想到的最好的办法是，代理会让人们更有效率。我不认为这是破坏。这是一种生产力辅助工具，使
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