电子产品世界

汽车行业正在经历重大变革，因为它采用自动驾驶技术和超互联生态系统等创新。这一变化的核心是对紧凑型、高性能半导体解决方案的需求不断增长，这些解决方案能够应对日益复杂的现代汽车架构。一项有前途的发展是三维集成电路 （3D-IC），这是一种创新的半导体设计方法，有可能重塑汽车市场。

通过垂直堆叠多个芯片，3D-IC 提供卓越的性能、带宽和能源效率，同时克服车辆系统的关键空间和热限制。然而，尽管 3D-IC 具有潜力，但其设计和实施仍面临重大挑战。这就是人工智能驱动的电子设计自动化 （EDA） 工具发挥至关重要作用的地方，使工程师能够探索 3D-IC 创新的新领域。这些技术共同为汽车应用创造了新的机会，从高级驾驶辅助系统 （ADAS） 到信息娱乐平台，最终为未来的汽车铺平了道路。

开创性的半导体进步

半导体在汽车创新中的作用怎么强调都不为过。碳化硅 （SiC） 和氮化镓 （GaN） 等半导体技术改变了电力电子设备，在减少能量损失的情况下提供高效率。这些进步对于电动汽车 （EV） 和混合动力系统至关重要，因为性能和能源优化至关重要。然而，随着行业向先进节点（例如 3nm 或 5nm 工艺）迈进，出现了重大挑战：

• 成本上升：高级节点需要更高的制造成本，导致每个晶体管的成本增加。这一趋势颠覆了摩尔定律所承诺的传统成本效益。

• 产量限制：更大的芯片设计会导致较低的良率，使得更大的 SoC 变得越来越不切实际。

• 模拟和射频电路的复杂性：由于固有的设计复杂性，模拟电路和射频 I/O 通常与先进节点技术不太兼容。

• 内存带宽瓶颈：对高速内存访问的需求刺激了高带宽内存 （HBM） 集成和芯片堆叠方面的创新，使内存更接近处理核心以提高性能。

AI 驱动的 EDA 工具如何改变游戏规则

为了应对这些挑战，该行业正在采用分解解决方案，将大型 SoC 设计分解为更小的小芯片。这些小芯片通过 UCIe 等强大的接口互连，形成模块化系统。这种方法可确保更好的成本管理、提高性能和设计灵活性。更重要的是，人工智能驱动的 EDA 工具介入——不是作为一种演变，而是一场革命。这些下一代平台将智能和自动化带入了 3D-IC 设计的复杂过程。

人工智能驱动的 EDA 工具正在重新定义半导体设计的格局，特别是在 3D-IC 和模块化小芯片时代。这些创新平台不仅在进步，而且能够将智能和自动化集成到传统复杂的工作流程中，从而从根本上改变设计过程。通过利用先进的智能功能，EDA 工具可以实现成功应对分解系统挑战的设计环境。这样的环境必须无缝连接芯片和封装域，同时确保多个小芯片的模块化组装以实现自下而上的集成，并提供自上而下的系统视角以实现有效分区。包括对热行为和功耗等因素的早期系统级反馈等功能，可确保始终保持设计意图，从而推动整个芯片封装生态系统的融合。这种整体方法使设计人员能够在多芯片系统中实现前所未有的性能、灵活性和效率水平。

人工智能驱动的集成设计平台的作用

传统的脱节工作流程，IC、PCB 和封装设计工具不同，加剧了数据不一致、流程容易出错和设计周期延长等低效率问题。为了解决这些限制，Cadence 的 AI 驱动的集成 3D-IC 平台提供了一个统一且高度协作的环境，将所有设计领域集成到一个连贯的工作流程中。这使团队能够在流程的早期优化性能、功耗和热相互作用，减少昂贵的重新设计并缩短上市时间。

通过跨域协作解决复杂性

现代汽车和高性能系统依赖于处理器、内存、互连和电源系统等不同组件之间的无缝协调。借助集成的 3D-IC 平台，Cadence 打破了设计孤岛，为 Virtuoso Studio、Innovus+ 综合和实现系统、Allegro X 设计平台和 Sigrity X 平台等工具提供用于专业任务的工具，所有这些都在集中式数据库下同步。这种级别的集成确保了协同设计过程是协作的而不是孤立的，使工程师能够有效地可视化和分析系统范围的交互。

例如，该平台使封装和PCB工程师能够直接与IC设计人员一起工作，在工作流程的早期识别芯片堆叠层的信号完整性问题或热点。这种一致性确保仿真和实施工作流程保持紧密结合，从而降低设计风险并消除冗余迭代。

左移方法，提高效率

Cadence 的主动方法优先考虑“左移”方法，该方法强调前置关键分析，如热、信号完整性和电源性能。通过在设计周期的早期集成这些检查，工程师可以实现效率和精度。这种方法可以立即识别高密度汽车雷达系统中的电压下降或电磁干扰等问题，从而显着减少下游瓶颈。

Cadence 装配设计套件 （ADK） 对此进行了补充，它提供了针对特定工艺技术量身定制的标准化模板和合规性规则。这些套件使工程师能够从强大的设计基础开始，最大限度地减少重复性任务，并最大限度地利用工程资源进行项目创新。

智能自动化和数据驱动优化

集成 3D-IC 平台中嵌入了 Cadence JedAI 解决方案，这是一个人工智能驱动的分析系统，旨在进一步简化和增强复杂的工作流程。通过利用基于机器学习的预测分析，Cadence JedAI 可以自动执行设计规则检查和时序分析等关键流程，从而节省宝贵的工程时间。此外，它还通过分析历史趋势来识别设计迭代中的潜在瓶颈或关键路径，使设计人员能够根据数据驱动的见解做出明智的决策。

Cadence JedAI 的功能对于 5G 基站和 AI 加速器等不断发展的系统尤其有影响，在这些系统中，性能优化和严格的设计容差至关重要。通过利用智能自动化，Cadence 的平台确保这些行业特定设计不仅可行，而且高效、准确地完成。

为先进封装量身定制的解决方案

先进封装是 3D-IC 架构的关键推动因素，Cadence 支持一系列封装技术，包括硅中介层、扇出晶圆级封装，甚至无凸块堆叠方法。该平台支持创新的工作流程，例如硅到硅布线、沟槽电容器集成和跨芯片供电优化。特别是对于射频系统，其 Virtuoso Studio 集成工作流程通过结合 PCB 和封装设计模拟准确结果来解决寄生引起的性能下降问题。

通过提供这些量身定制的解决方案，Cadence 重新定义了行业如何有效地设计异构、高性能系统。通过消除孤立的工程流程并提供一套尖端的人工智能驱动工具，Cadence 集成 3D-IC 平台确保自信而精确地应对汽车、电信和人工智能市场的复杂挑战。

未来之路：AI + 3D-IC = 汽车芯片的未来

3D-IC 封装和人工智能设计的融合将重新定义汽车电子产品。随着车辆变得更加智能、安全和互联，底层芯片必须不断发展，而 3D-IC 提供了完美的基础。

但如果没有智能 EDA 解决方案，设计复杂性可能会阻碍创新。好消息？人工智能正在迎接挑战，为汽车芯片制造商提供加速开发、降低成本并确保关键任务应用可靠性所需的工具。

关键词： 汽车应用 3D-IC 人工智能 EDA工具