Arm携手Cadence加速AI时代芯片开发

随着人工智能 的快速发展，使用经优化的芯片对于打造新一代应用至关重要。Arm 凭借其 CPU、GPU 和相关技术，以及诸如 Arm Neoverse 计算子系统 [1] 等开创性解决方案，为芯片的优化创新奠定了基础。
CSS 是经过验证和性能优化的子系统，可令构建模块无缝集成到系统级芯片 上，旨在降低风险，减少非经常性工程 成本并加快产品上市进程。Arm Neoverse CSS 为合作伙伴提供采用这些构建模块所需的灵活性，使合作伙伴能够针对前沿的工艺节点进行定制，并为新的 AI 应用提供定制加速。鉴于 CSS 日益增加的复杂性，并且构建具有竞争力的 CSS 需要一定的专业知识水平，软件成为每个环节交付的关键组件，并搭配用于优化性能和功耗的合作伙伴专用的工作负载。
此过程中会采用 Arm Neoverse 平台 IP，并利用先进的代工工艺对 IP 进行精炼，从而提高性能、能效并优化面积。这一举措是 Arm 全面设计 生态项目中不可或缺的部分，该生态项目旨在顺利、快速地交付定制 SoC，这也是 AI 时代的关键环节。
合作使得加速
然而，要兑现变革性 AI 应用的承诺，不能只靠单打独斗。我们长期的主要 EDA 合作伙伴 Cadence 一直在帮助业界克服设计和实施方面的高阶挑战。Cadence 作为独家的 EDA 合作伙伴加入 Arm 全面设计，以加速开发基于 Neoverse CSS 的定制 SoC。基于这项合作，Arm 和 Cadence 的客户可访问 Cadence 的全流程系统级设计验证和实现解决方案来加速 SoC 设计流程。
Cadence 全流程数字设计、验证和设计 IP 解决方案经过验证，可支持 Neoverse CSS，该解决方案中的产品涵盖 Cadence Joint Enterprise Data and AI 平台[2]，以及基于生成式 AI 的解决方案，其中包括 Cadence Cerebrus Intelligent Chip Explorer[3] 和 Verisium AI-Driven Verification Platform[4]。此外，双方共同客户还可以一站式访问 Cadence Design Services[5]，从基于 Arm 平台的系统概念设计到流片，实现芯片流片一次成功。
为什么选择现在？部分原因是我前面提到的技术复杂性日益增加。另外，据 Omdia Research 指出，在 AI 时代，数据中心的 85% CPU 周期和计算周期实际上将用于驱动推理，而推理的规模化运行能力仍处于起步阶段。我们希望能够在云数据中心和边缘设备中运行推理，甚至是在如今大家随身携带的移动设备中进行这项工作。
Arm 一直致力于为定制芯片开辟更广泛的生态系统，从而构建不仅可满足专用工作负载需求，还能解决数据中心功耗预算问题的硬件。事实上，只有高效利用电力，才能扩大计算规模，而 Neoverse CSS 正是为了实现这一目标而创建。
我们在许多方面与 Cadence 进行合作，目前主要集中在以下三大领域>
Arm SystemReady 芯片投产前验证,Neoverse 上的 EDA 工作负载,未来技术,每个领域的基本目标都是简化创新者的工作和提高其效率，从而在市场中引入新的创新。
SystemReady[6] 是一组可使合作伙伴快速、轻松地在其硬件上直接运行现有软件的规范。Arm 与 Cadence 合作开发芯片投产前验证工具，以确保芯片从一开始就符合 SystemReady 标准，从而确保客户在开发产品时，这些产品能在一开始就得以正常工作。
与传统架构相比，在基于 Neoverse 平台的 AWS Graviton2 实例上运行 Cadence EDA 工具时，总体拥有成本 最多可降低 40%。
Cadence 已经移植了 Xcelium、Liberate、Spectre 和 JasperGold，且结果令人惊叹[7]。相比于在 AWS Graviton2 上运行时的性能和成本，在 Graviton3 上运行时，Xcelium 的性能提高 22%，成本降低 12%；Liberate 的性能提升 33%，成本降低 21%；Spectre 的性能提升 35%，成本降低 22%；JasperGold 的性能提升 30%，成本降低 18%。
事实上，Arm 已经在内部使用这些工具来验证新一代 Neoverse IP 核心。由此可见，这是一个良性循环。
Arm 很高兴能继续与 Cadence 合作研发未来的技术。我们在 Cadence Cerebrus AI 产品方面的合作就是一个很好的例证，该产品可帮助工程师轻松优化功耗、性能和面积。
押注芯片
鉴于利用诸如 2nm 的先进工艺开发芯片时，每个项目的成本可能高达五至七亿美元，其中包括项目开发中的芯片成本和软件成本，这突显了 Arm 和 Cadence 的独特合作伙伴关系的重要性。对于当今的许多云服务运营商和 OEM 厂商而言，押注芯片是一项重大决定。这段合作关系确保我们将共同竭尽全力实现回报最大化。
AI 时代需要更快速、安全地实现定制芯片，而实现 SoC 通常有三种方法>
通过第三方 IP 集成,全定制芯片,计算子系统,前两种方法的开发工作量大、成本高、周转时间长，而且风险相当大。计算子系统则为创新者提供了一种成本合理、工作量适当、周转时间短且风险低的快速方法。
Arm 和 Cadence 的合作关系则能够保障这样的设计环境与预期成果得以实现。