Cadence HPC全系列解决方案介绍

描述

Cadence 的低功耗、3D-IC 和人工智能 / 机器学习(AI / ML)技术可支持超大规模计算的数据之旅 —— 从存储和传输,到传感器和设备的数据处理要求;从近 / 远边缘处理,到本地云数据中心的工作负载优化计算。

高性能计算

High Performance Computing

新一代电子系统将显著影响我们的日常生活。从智能汽车应用、网络连接,到智能家居安全和防护领域、航空航天和国防,乃至医疗等更多领域,这些和我们日常生活相关的一切都是互联的。它们在边缘运行的大量传感器生成了海量数据。

我们要如何传输、处理、分析和存储这些数据?同时确保数据安全无虞?

答案就是采用高性能计算(High Performance Computing,简称 HPC)。

关于高性能计算

高性能计算(简称 HPC)是一项进行高速计算和数据处理的技术。HPC 作为计算机科学的一个分支,研究集群架构、并行算法和相关软件基础,通过分布式计算实现单台计算机无法达到的运算速度。

算力是高性能计算的第一要素,要达到每秒万亿次级的计算速度,对系统的处理器、内存带宽、运算方式、系统 I / O、存储等方面的要求都十分高,在满足算力的同时,低延迟、低功耗和数据的安全性也是行业关注的重点。

高性能计算中,计算、存储、网络三个部件不可或缺:

计算中心:

高性能 CPU + GPU 相结合,是发展高性能计算的基石。

网络中心:

计算服务器通过网络连接到一个集群,软件程序和算法同时在集群中的服务器上运行。集群通过网络连接数据存储。

存储中心:

要以最佳性能运行,每个组件都必须与其他组件保持同步,存储组件必须能够在处理数据时尽快将数据馈送和载入计算服务器。

如今,高性能计算现已迈入百亿亿次时代,HPC、云计算、AI 技术的相互融合,使得数据价值能够被更充分地挖掘。各个新兴行业应用的发展引起数据量激增,给芯片开发领域带来了诸多挑战。

HPC 高速发展给芯片开发

带来哪些挑战?

如何应对数据大爆发

在针对数据中心服务器的 CPU 需要增加更高的计算密度。

在芯片架构方面需要利用多 die 互联,提供更多对外接口。

使用小芯片(Chiplet)和 2.5D / 3D-IC 封装来解决设计尺寸接近或超过光罩尺寸导致的良率问题。

如何应对更高的存储需求

DDR5 / HBM2e 内存处理

PCIe Gen6 / CXL2.0 / UCIe 高速接口

此时,Cadence 在计算软件领域超过 30 年的专业技术积累和多年与客户密切合作的经验便派上了用场。

针对上述挑战,Cadence 提供设计、验证、实现的各个环节的解决方案,帮助客户优化适用于超大规模应用的 IP、芯片和系统。提供行业领先的虚拟云计算、快速的验证引擎以及智能的验证应用,让客户以低成本在短时间内找到并修复更多漏洞。解决针对 SoC 芯片架构复杂度增加带来的芯片设计挑战。

Cadence HPC 解决方案

请点击文章底部“阅读原文”

查看 Cadence HPC 全系列解决方案

▷针对SoC芯片架构复杂度增加带来的芯片设计挑战 Cadence Design IP 提供高性能、低延迟的网络基础设施和存储解决方案:

- 40G UltraLink D2D PHY

- 112G - XSR PAM4 IP

- UCIe PHY and Controller

- DDR / LPDDR / HBM Phy and Controller

▷针对 SoC 设计规模超大带来的芯片验证效率降低,Cadence 提供更快的仿真速度、更大的设计容量:

- Xcelium MC / ML

- Dynamic Duo(Palladium / Protium)

▷针对 SoC 系统级性能分析以及软硬件协同验证挑战,Cadence 提供:

- System Performance Analyzer 分析和解决系统性能瓶颈

- Helium virtual platform 提供由软件驱动的软硬件协同验证

▷针对边缘计算的低功耗和热需求:

- Palladium DPA.

- Xcelium Powerplay back

- Joules + Innovas power analysis and optimization

▷针对从边缘到云端的数据中心及 IoT 应用:

- SBSA 提供 Arm System Ready 架构认证解决方案

▷针对计算密度增加带来的芯片规模超出光罩尺寸:

- Cadence Integrity 3D-IC 平台

Cadence HPC 解决方案

成功案例

Nvidia 与 Cadence 合作应对超大规模 SoC 芯片设计和验证的巨大挑战

NVIDIA 作为 GPU 的发明者和人工智能计算的引领者世界上最大的 SoC 芯片的缔造者之一,随着芯片和系统复杂性的增长,NVIDIA 需要利用与时俱进的硬件仿真技术来应对芯片、系统和软件方面的挑战。

Cadence 的 Palladium Z2 和 Protium X2(系统动力双剑 Dynamic Duo)使得 NVIDIA 能够将设计从硬件仿真加速器转移到基于 FPGA 的系统,NVIDIA 的工程师可以轻松、从容地从 Palladium 硬件仿真加速平台转移到基于 FPGA 的 Protium 系统。

NVIDIA 的工程师现在可以在 4 个小时内,处理一个数十亿门级的设计,对之进行编译并创建一个硬件仿真模型,然后将其导入硬件仿真加速器,而在不久之前,完成同样的过程还需要 48 小时甚至 72 小时现在,只需 4 个小时。这是硬件仿真技术领域的一项突破性技术。

凭借 Cadence 的解决方案,您可以在超大规模计算设计中实现性能与低功耗、能耗和成本的最佳平衡。优化软硬件、系统级热、流动性和热效应。凭借 3D-IC 集成超越摩尔定律,以更短的周转时间实现最复杂的设计。

如您需了解更多这部分的内容请点击“阅读原文”了解 Cadence HPC 全系列解决方案。

注:注册成功且通过 Cadence 审核的用户可获得完整版 PPT 资料。审核通过后 Cadence 会将 PPT 发送至您的邮箱,提供您的公司邮箱地址通过审核的几率更大哦。

审核编辑:汤梓红

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