膨大なデザインデータを最大限に活用し、データの本質を洞察

大規模で複雑なSoC(System on Chip)の検証やインプリメンテーションでは膨大な量のデータが生成されますが、必ずしもその潜在能力を十分に引き出せているとは限りません。生成されたワークフローや設計データの本質を容易に見分けることは困難であり、設計者が最大限に活用することはほとんど不可能です。ケイデンスのJoint Enterprise Data and AI (JedAI) Platformは、この豊富なEDAデータを、人工知能(AI)主導のオープンな大規模データ解析環境の下で活用することを可能にします。これにより、エンジニアリングチームはデータを可視化することで隠れたデータのトレンドを発見し、また、設計改善戦略を自動的に生成し、設計性能およびエンジニアリング生産性を向上させることが可能になります。

Cadence JedAI Platformにより、ケイデンスは、AIを活用した新しい論理検証環境Verisium AI-Driven Verification、インプリメンテーションツールCadence Cerebrus Intelligent Chip Explorer、システム解析ツールOptimality Intelligent System Explorerなど複数のシステムにわたりデータ、AIベースのcomputational software(演算ソフトウェア)の革新を統合し、ツールの単一実行、単一エンジンに向けたアルゴリズムから、ビッグデータとAIを活用した複数実行、複数のエンジンの最適化へとSoC設計と検証フローをサポートするEDAの世代交代を実現しました。

主な利点

スケーラビリティ

設計サイクルを通じた垂直的な知識の伝達、複数の設計にまたがる情報の並列的な伝達とともに将来の設計への継承を可能にします。

データの実用化

AIを活用したデータ解析により、EDAデータの全体像を把握し、興味深い設計トレンドを解明することで、設計デバッグの迅速化と性能向上を実現します。

生産性の向上

手作業によるデータのトリアージ(判別)を排除し、膨大なEDAデータを自律的に最適化することにより効率的なデザインクロージャーを可能にします。

Features

  • データサイエンスおよびマシンラーニング(ML)の最新技術を活用し、膨大な量の設計データ、ワークフローデータ、ワークロードデータを保存、最適化する安全で高度に分散化したクラウド対応インフラストラクチャを提供します。
  • ケイデンス専用のデータコネクタを使用することで、多様なデータソースをシンプルかつスケーラブルに取り込むことが可能です。また、汎用的なオープンデータコネクタを提供し、必要に応じてサードパーティのデータを容易に取り込むことができます。
  • ビッグデータ解析とML機能により、EDAデータを洞察的に観察し、設計トレンドを解明、ユーザフレンドリなダッシュボードを生成することにより可視化することで、設計者は複雑なSoCを効率的に設計することが可能になります。
  • 設計上の問題をデバッグ、修正するための手がかりと明確なソリューションを提供し、データを実行可能かつ消費可能な形式で表示することによって、設計者の経験を豊かにし、設計クロージャを加速します。