Cadence Conformal AI Studio重塑AI驅動SoC邏輯驗證流程

值此人工智慧(AI)浪潮席捲半導體設計之際，驗證技術正面臨前所未有的轉捩點。全球電子設計創新領導廠商益華電腦(Cadence Design Systems, Inc.)旗下Conformal AI Studio平台榮獲2025年《亞洲金選獎》(EE Awards Asia 2025)「年度最佳EDA產品」，不僅彰顯業界高度肯定，也凸顯其專為因應當代SoC設計複雜度急遽攀升而生的關鍵定位。

由全球電子工程領域專業媒體《EE Times》及《EDN》出版集團ASPENCORE主辦之EE Awards Asia，今年已邁入第五屆，持續以產業高度為亞洲工程技術社群喝采，表彰過去一年在電子設計與工程創新的卓越貢獻。

Cadence研發副總裁李卓(Zhuo Li)日前接受《EE Times Asia》專訪，闡述該公司最新平台如何結合新一代AI技術，全面重塑邏輯等效檢查(LEC)、低功耗簽核(signoff)與工程變更指令(ECO)的實作流程，為SoC驗證樹立新典範。

複雜度匯流而成的完美風暴

談及產業現況，李卓指出，過去十年來，SoC複雜度的增加速度可謂一日千里，使得傳統驗證方法逐漸捉襟見肘。他歸納出三項結構性轉變，共同構成當前驗證流程的「完美風暴」：設計規模與電源域複雜度爆炸式成長、LEC搜尋空間呈指數型擴張，以及ECO數量與頻率顯著攀升。

李卓表示，回顧10到15年前，SoC設計通常僅包含少數幾個電源域；然而，在當今以低功耗為核心的架構中，電源域數量往往動輒數十、甚至上百個，管理難度不可同日而語。

同時，在激進的功耗、效能、面積(PPA)目標以及進階資料路徑合成技術的推動下，整體設計規模幾乎膨脹了100倍。李卓指出，過去資料路徑邏輯僅占設計約5%，如今在部份SoC中已高達70%，結構性變化極為劇烈。

此外，單是一個32位元多工器，其數學上的狀態空間即高達32!(階乘)。隨著設計持續演進，組合邏輯與循序邏輯交織而成的複雜度，已使傳統布林引擎(Boolean engine)在規模與效率上逐漸力不從心。

壓垮駱駝的最後一根稻草，來自ECO流程的轉變。過去ECO多半集中於設計尾聲的一到兩週，但在嚴苛的上市時程壓力下，如今ECO已占整體設計週期約5–20%。這不僅要求更高度的自動化，也迫使修補(patch)必須大幅縮小，才能兼顧時程與可製造性。

多重因素疊加之下，傳統LEC與ECO流程已顯得窒礙難行。

李卓直言：「這正是我們推出全新Conformal AI Studio的根本原因，目標是從底層架構出發，全面解決傳統LEC領域的關鍵技術瓶頸。」

Conformal AI Studio：三大支柱重塑LEC

面對驗證複雜度的全面升級，Cadence從系統級重新思考，其核心策略奠基於三個高度整合、彼此呼應的AI引擎。

1. Conformal AI LEC — 分散式、AI加速的邏輯等效驗證

全新的Conformal AI LEC引擎自底層重新打造，採用分散式架構，並大幅強化資料路徑推理能力。該系統導入強化學習，可在龐大的解決方案空間中自動探索最佳路徑，有效處理過去必須仰賴資深專家手動調校的邊角案例。

此外，Cadence亦率先導入循序最佳化支援，涵蓋循序時脈閘控與重定時(retiming)等技術，使Conformal AI LEC成為首個能在SoC尺度下，完整驗證新世代PPA最佳化成果的實作平台。

1. Conformal AI Low Power — 扁平化、多執行緒且可高度擴充

在低功耗驗證領域，Conformal AI Low Power推出業界首個完全分散式的驗證引擎，可在「building-gate-scale」等級的設計上進行扁平化分析(flat analysis)。這種全域視角避免局部分析可能遺漏的違規風險，並透過資料導向診斷(data-driven diagnostics)，顯著加速根因分析。

1. Conformal AI ECO — 修補尺寸縮減高達百倍

在ECO實作方面，Cadence以三項關鍵創新帶來突破性進展。首先是RTL層級差異比對，將比較層次從傳統閘級提升至語意層；其次是在ECO引擎內部直接執行布林層級的合成最佳化；最後則是以強化學習為核心的修補最佳化機制，得以依不同模組與成本函數進行高度客製化。

這三者相輔相成，使ECO修補尺寸平均可縮減10倍，甚至高達100倍，確保即使在極端時程壓力下，仍能交付具備實際可製造的工程變更結果。

全新的驗證典範

李卓指出，Conformal AI已徹底跳脫傳統「單次執行」的驗證思維。每一次驗證結果都會回饋至共享資料平台，使專案層級的趨勢分析、HTML儀表板呈現以及持續自我調適的學習機制成為可能，進而不斷優化整體模型表現。

他進一步說明：「這是我們第一個真正導入歷史資料平台的產品。隨著設計持續演進，機器學習模型也同步成長，為設計人員帶來顯著且可量化的生產力提升。」

從產業面觀察，AI已成為EDA市場成長的關鍵引擎。根據市場研究公司MarketsandMarkets預測，全球EDA市場將自2024年的115億美元，成長至2030年達到183億美元，主要成長動能正是AI導入設計流程，以及SoC複雜度持續攀升。在此趨勢下，半導體公司愈來愈依賴AI技術，以彌補工程資源與設計需求之間日益擴大的結構落差。

李卓強調，AI並非取代人類專業，而是推動下一階段生產力的關鍵催化劑。他指出：「AI正在彌合設計複雜度與工程資源之間呈指數型擴大的差距，而且這一切已在發生中——目前已有超過一半的半導體設計，在某種形式上導入AI。」

從以強化學習驅動的最佳化流程，到由新興大型語言模型(LLM)驅動的流程智慧代理(agent)，Cadence將AI視為自動化引擎，同時也是協助設計者聚焦於系統架構與高階決策的重要夥伴。

下一步發展

自Conformal AI Studio正式推出以來，市場與客戶的關注度迅速升溫。Cadence一方面持續精進重新架構後的核心引擎，另一方面也積極布局下一波技術浪潮，即用於輔助等效驗證的Agentic AI。

李卓透露，目前內部已有多項研發專案同步推進，包括以LLM驅動的智慧代理，可針對Conformal流程提供智慧問答、自動化流程引導，以及更具洞察力的錯誤解讀與除錯輔助。

他表示：「我們已看到相當令人振奮的初期成果。」

生態系協作：前進的關鍵道路

在訪談尾聲，李卓將Conformal AI Studio平台的成功，歸功於Cadence背後完整而緊密的生態系合作，包括設計團隊、晶圓代工夥伴與廣大客戶，共同促成平台的成熟與演進。

他直言：「在今日如此高度複雜的SoC環境下，沒有任何EDA工具能夠單打獨鬥。為了打造真正成功的EDA解決方案，必須與設計團隊、晶圓代工團隊，以及整個產業生態系保持緊密協作。」

隨著Cadence持續邁向全面AI化的設計未來，Conformal AI Studio已不僅是一項產品，更是重要的里程碑。它不僅在EE Awards Asia 2025獲得高度肯定，也清楚宣告：為兆級電晶體系統時代而生的新一代驗證技術，如今已正式登場。

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