利用英偉達GPU，Cadence顛覆PCB設計

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今天，Cadence發布了基于Allegro AI Studio平臺的AuraStack AI超級代理。它引入了業界首個面向PCB和先進封裝設計的全流程智能體AI環境，可將產品上市時間縮短2倍，并將工程效率提升高達15倍。

隨著下一代人工智能基礎設施在超大規模數據中心、自動駕駛汽車和航空航天應用領域不斷擴展，其核心工程挑戰已遠遠超出硅芯片本身。現代硬件的性能日益受到連接、供電和冷卻這些芯片的復雜系統的制約。

設計先進封裝和印刷電路板 (PCB) 的工程團隊發現自己深陷于碎片化的設計工具、孤立的工作流程和手動迭代的泥潭中。根據 Cadence 的數據，硬件工程師每天大約 65% 的時間都花在處理這些互不關聯的任務和跨領域交接上，而不是真正投入到設計工作中。

雖然成熟的設計自動化技術使得復雜的 3 納米或 2 納米芯片的實現可能需要 9 到 10 個月，但最終完成配套的先進系統封裝可能需要超過 12 個月的時間。Aurastack PCB 的設計旨在打破這一系統瓶頸。

為了更深入了解 AuraStack PCB，我們采訪了Cadence 公司系統設計與分析集團的企業副總裁Vivek Mishra 。

幾十年來，EDA 工具已成功實現了諸多獨立任務的自動化，例如運行 IR 壓降仿真或計算走線阻抗。然而，真正的瓶頸仍然在于如何將這些工作流程整合起來，而這需要人工協調。

當布局工程師完成電路板布局后，通常會將其“交給”機械或熱學專家。如果Celsius熱分析或Sigrity信號完整性仿真檢測到違規，則必須手動修改布局，重新開始驗證流程。

AuraStack將這種模式從簡單的任務自動化轉變為真正的工程智能。作為 Cadence 值得信賴的設計和分析工具之上的原生 AI 層，AuraStack 利用底層設計意圖的“心智模型”。系統無需等待用戶觸發各個工具，即可理解設計約束、供應鏈實際情況和物理布局之間的關系，并并行協調工作流程。

米什拉說：“智能體人工智能使工程知識普及化。它可以問‘你想讓我幫你設置熱分析嗎？’，然后它會幫你設置好熱分析，而在此之前，工程師可能根本不知道該怎么做。”

AuraStack 的框架結構是一個統一的“三層蛋糕”，它集成了加速計算、原生物理引擎和對話式 AI：

編排層：頂層是智能體 AI 工作流。AuraStack 接受對話式自然語言提示（支持多種語言，包括英語、日語和韓語），以自主設定目標、評估工程權衡，并跨領域執行多步驟修改。

物理層：其核心由 Cadence 久經考驗的多物理場仿真和簽核引擎組成。其中包括 Celsius 熱求解器、用于 3D-EM 的 Clarity 3D 求解器、用于信號和電源完整性的 Sigrity X，以及用于線性和非線性機械應力、跌落、振動和疲勞分析的 MSC Nastran 和 Marc。

計算層：該基礎架構由定制的加速硬件提供支持，利用 NVIDIA Blackwell GPU 和 NVIDIA CUDA 架構，通過 Cadence Millennium M2000 超級計算機平臺實現。

通過在閉環環境中運行這些層，多物理場分析從后期階段的把關人轉變為積極的實時設計護欄。

為了展示超級代理如何管理全流程系統設計，Cadence 向我們展示了一個復雜的 5G 智能手機板的成本優化工作流程演示，該板具有 66 頁原理圖和 10 層堆疊結構。

設計師可以使用自然語言命令，操控由人工智能完全控制的整個優化和布局流程：

1. 供應鏈和物料清單 (BOM) 優化

當需要優化設計物料清單 (BOM) 以降低成本時，AuraStack 會充分考慮供應鏈因素。它會分析各個組件，識別冗余，并建議合并封裝類型，從而立即降低組件成本 28%。

2. 自主組件采購和庫創建

在識別替代元件時，如果本地數據庫中缺少推薦電源管理集成電路 (PMIC) 的已驗證庫模型，AuraStack 將啟動一個子代理。該代理會從網絡內容提供商處查找元件，直接從原始 PDF 數據手冊中提取幾何形狀和引腳數據，并自動生成原理圖符號和封裝以更新設計文件。

3. 連續多物理場護欄

元件布局完成后，AI 會協調布局和布線代理，同時運行后臺仿真。在自動布局過程中，Celsius 熱分析可能會標記出結構熱點。AuraStack 無需等待人工審核，即可自動計算布局方案，并在布線開始前向設計人員提供滿足散熱要求的布局修改方案。

4. 互動式地點和路線

設計人員可以查詢代理程序，以識別未布線的高速網絡，例如 MIPI 差分對。AuraStack 會分析現有約束，自動布線關鍵時鐘走線，布線其余互連線，并確保布局通過所有設計規則檢查 (DRC)。最終的布局后評估會提取拓撲結構以模擬信號完整性，并確認眼圖張開度符合嚴格的運行規范。

Cadence表示，他們正在半導體、汽車和工業領域的知名合作伙伴中積極部署AuraStack，并取得了顯著的性能提升。Nvidia方面則表示，Cadence AuraStack AI超級代理和Millennium M2000超級計算機使多物理場性能提升高達20倍。

在先進封裝環境中，多芯片系統布局時間會帶來重大的進度風險。Cadence 報告稱，通過與臺積電多年專注于自動化基板布線的合作開發，臺積電表示，其部署已幫助客戶在布線實施方面實現了 100 倍的生產效率提升，同時保持了與嚴格的手動布線相同的質量。

汽車行業也出現了類似的結構性改進。據 Cadence 公司稱，Forvia Hella 公司表示，利用該平臺的 AI 輔助元件布局功能，將一項繁瑣的 300 個元件的布局任務（以往需要長達四天的手動工程布局時間）縮短至僅需四分鐘。

AuraStack 匯集了數十年的機構工程專業知識，并將其直接嵌入到自動化、硬件加速的循環中，從而確保復雜的設計調整能夠自然地收斂。這最大限度地減少了后期設計修改，并幫助團隊安全地應對現代系統級設計中嚴格的熱裕度和電氣裕度限制。

Vishhra 指出，AuraStack 可以滿足各個級別工程師的需求。

“AuraStack 讓初級工程師更像中級工程師，讓中級工程師成為高級工程師，讓高級工程師成為超級工程師。”

（來源：編譯自allaboutcircuits ）

*免責聲明：本文由作者原創。文章內容系作者個人觀點，半導體行業觀察轉載僅為了傳達一種不同的觀點，不代表半導體行業觀察對該觀點贊同或支持，如果有任何異議，歡迎聯系半導體行業觀察。

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