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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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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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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西门子已收购法国初创公司 Canopus AI，旨在通过用于半导体制造的人工智能基量测与检测软件，扩充其电子设计自动化（EDA）产品组合。此举将计算与人工智能驱动的量测能力，更深层次地融入西门子半导体领域 “从设计到制造” 的数字主线中。该交易意义重大，因其瞄准了先进芯片生产中最紧迫的痛点之一：随着芯片几何尺寸不断缩小、复杂度呈爆炸式增长，如何控制工艺变异并保障良率。同时，这也凸显了人工智能正从实验阶段，逐步渗透至半导体价值链各环节的核心生产工具中。人工智能赋能大规模量测随着器件制程节点不断迭代、产能持续
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片上网络（NoC）是当下系统级芯片（SoC）解决方案的核心组成部分，这类 SoC 通常集成了图形处理器（GPU）、人工智能加速器，以及由存储器和中央处理器（CPU）构成的核心模块。绝大多数电子设计自动化（EDA）工程师极少从零开始自主设计片上网络。Arteris 公司的 FlexNoC 是一款 EDA 工具，可根据工程师的设计规范生成片上网络逻辑，实现芯片内部各组件的互连。工程师只需定义组件间的连接关系与所需功能，后续的细节实现均由 FlexNoC 完成。该工具支持硬模块化和软模块化设计，同时融入人工智能
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Accellera系统倡议是一个标准组织，致力于推动电子设计自动化（EDA）标准，涵盖设计和自动化领域。它与IEEE等组织合作，推动下一代EDA和IP标准的采用。对于不熟悉的人来说，什么是Accellera系统计划（Accellera），它在电子行业扮演什么角色？Accellera是一个非营利、会员驱动的全球标准组织，专注于提升设计和验证的生产力。其使命是制定开放、供应商中立的标准，以应对行业的真实挑战并加快上市时间。通过联合工程师、EDA供应商、IP提供商和终端用户，Accellera提供了一个协作平台
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随着中国加速推进芯片自给自足，EDA——常被称为“芯片之母”——正逐渐成为公众关注的焦点。据《EE Times China》报道，总部位于上海的Univista于12月26日提交了IPO指导申请，这标志着这家成立五年的本土EDA公司进入资本市场的重要里程碑。根据TrendForce的数据，Synopsys、Cadence和西门子在2024年市场份额分别占32%、29%和13%，全球市场份额合计为74%。EE Times China显示，他们在中国的市场份额超过80%。正如《EE Times China》所
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开发先进半导体芯片越来越困难，这促使电子设计自动化（EDA）厂商在工具和方法上不断创新。他们不断努力提升容量和性能，同时支持最新的硅芯片节点。他们还寻求提高抽象水平的方法，如高级合成（HLS）和通用验证方法（UVM）。近年来，一项较为显著的创新是阿切拉系统倡议标准组织引入了便携式刺激标准（PSS）。众多芯片开发商和EDA厂商为该标准做出了贡献，确保其解决了现实世界的挑战。PSS 1.0 版本由便携刺激工作组（PSWG）于2018年6月发布，3.0 版本自2024年8月起发布。PSS提高了芯片设计验证和确认
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半导体芯片 EDA 便携式刺激标准 PSS
人工智能进入我们的世界看似突然且意想不到，但EDA已经悄悄地采纳它十多年。变化在于，随着大型语言模型（LLM）日益强大，以及将其应用于更具挑战性的多物理问题的需求，这一概念现在变得更加显眼。人工智能日益重要的两个根本性转变。首先，热量正成为更大封装尺寸和更高集成度的障碍。因此，权力，热成像而机械则紧密结合于用于建筑材料的物理特性。其次，左移——即希望在流程更早获得更好信息以便做出更明智决策的愿望——正与自上而下的设计实践相结合。这两项变化都将物理影响引入了建筑决策，如2.5D和3D组件的楼层规划、分区和集
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近日，英伟达宣布入股新思科技，并开启多年深度合作，引发行业广泛关注。作为一家以算力和应用见长的芯片公司，为什么要亲自“下场”绑定一家 EDA 工具商？与之相呼应的是，台积电早已与楷登电子在先进制程与 3D 封装上形成紧密合作，把工艺规则直接嵌入设计工具之中。 这一系列动作清晰地揭示了一个深层趋势：在摩尔定律逼近极限、先进封装成为算力增长核心引擎的今天，半导体产业的竞争范式正从单一的制程竞赛，转向系统级的协同优化。想要继续提升性能、控制成本，就必须实现“工艺 + EDA + 设计”的深度协同，而
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算力巨头 EDA 晶圆厂 3D IC
EDA（电子设计自动化）工具作为IC设计最重要的工具，随着中国IC产业的变革经历着前所未有的机遇与挑战。作为国内EDA行业的领军企业，华大九天凭借其深厚的技术积累和前瞻性的战略眼光，在AI赋能与产业协同的道路上迈出了坚实的步伐。近日，EEPW在ICCAD2025现场采访了华大九天副总经理郭继旺，深入探讨了公司在技术革新与产业层面的最新进展。 AI+EDA：双向赋能，引领工具链智能化升级随着AI技术的飞速发展，AI助力EDA提升设计效率成为整个行业发展的主基调。郭继旺指出，AI与EDA的融合不仅是
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华大九天 AI赋能 产业协同 EDA
在半导体行业与人工智能技术深度融合的今天，芯片设计领域正经历着一场前所未有的变革。作为这场变革中的先锋力量，伴芯科技以其独特的AIEDA智能体技术，在芯片设计领域开辟出了一条全新的道路。近日，EEPW有幸在ICCAD2025现场采访了伴芯科技的CEO朱允山博士，深入探讨了伴芯科技的产品特色及其AI智能体在Agentic EDA的竞争优势。创业初心：瞄准大模型与芯片设计的交汇点伴芯科技成立于2020年，正值全球大模型技术蓬勃发展的初期。朱允山崛起之际。朱博士及其团队敏锐地洞察到，大模型技术在芯片设计领域具有
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伴芯科技 AI智能体 芯片设计 EDA
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 EDA 新思科技
Caliber Interconnects Pvt. Ltd. 宣布，已在复杂的芯片组和自动化测试设备（ATE）硬件项目中实现了加速周转时间和首次正确结果。公司完善了其专有的设计与验证流程，整合了强大的Cadence解决方案，从设计初期阶段起就优化性能、功耗和可靠性。Caliber先进的方法论显著提升了设计高复杂度集成电路封装和密集PCB布局的效率和精度。通过利用Cadence Allegro X设计平台进行PCB和高级封装设计，该平台具备亚原始管理和自动路由功能，Caliber团队能够在不同电路块间并行
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Cadence 工具 芯粒 ATE 硬件设计 EDA/PCB
无论芯片设计师和架构师采用何种工艺技术或目标市场，电压和功率完整性正变得越来越关键和具有挑战性。各种特征不均地争夺电流，增加了工程师们需要理清的约束和可能的交互，以确保可靠性。这些问题包括电压转换挑战、不同技术节点中低压与高压特性的混合，以及因工作负载和使用情况而变化的热量管理。一般来说，晶体管越多，对电流的需求越大。问题在于需求不稳定，可能导致电压下降和电源完整性问题，因为SoC或多芯片组件中的多个设备试图同时抽取电流。更高的电流需求可能导致导线和器件失效，而现代芯片晶体管数量增加和更高工作频率的加剧了
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芯片 EDA 电压稳定
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