Socionext., ein Unternehmen im Bereich des kundenspezifischen SoC-Designs und der SoC-Entwicklung, treibt seine SoC-Design- und Entwicklungsfähigkeiten durch agentische KI aktiv voran und erweitert die Anwendung KI-gestützter Designverfahren auf das physikalische Design von groß angelegten System-on-Chip-Lösungen (SoCs) unter Verwendung fortschrittlicher Prozesstechnologien. Für die Ausweitung auf das physikalische Design arbeitet Socionext mit Cadence zusammen.
Aktive Förderung im Bereich agentischer KI im SoC-Design
Socionext integriert agentische KI bereits seit einiger Zeit in das Front-End-Design, um die Effizienz von Design- und Verifizierungsaufgaben zu verbessern, technische Analysen und Entscheidungsfindungen zu unterstützen sowie das gesammelte Designwissen und Fachwissen zu nutzen. Über die Verbesserung der Effizienz einzelner Aufgaben durch KI hinaus integriert Socionext zudem KI-Agenten in seine Design- und Entwicklungsprozesse, um die Produktivität der Ingenieure und die Designqualität weiter zu steigern. Durch diese Initiativen strebt Socionext die Schaffung einer Entwicklungsumgebung an, die es Ingenieuren ermöglicht, sich auf höherwertige Designentscheidungen und Innovationen zu konzentrieren.
Ausweitung des KI-gestützten Designs auf das physikalische SoC-Design
Socionext weitet seine KI-gestützten Designansätze auf das physikalische Design aus. Da das physikalische Design bei groß angelegten SoCs mit fortschrittlichen Prozesstechnologien immer komplexer wird, ist die effektive Integration von KI-Agenten in fortschrittliche EDA-Tools und Design-Flows entscheidend, um diese Herausforderungen zu bewältigen und die Designeffizienz weiter zu verbessern. Durch die Zusammenarbeit mit Cadence treibt Socionext diese Bemühungen voran und wendet KI-gestütztes Design auf das physikalische Design eines groß angelegten 3-nm-SoC an. Im Rahmen dieser Bemühungen setzt Socionext den „Cadence InnoStack AI Super Agent“ ein und plant, dessen Einsatz auf weitere SoC-Entwicklungsprojekte auszuweiten.
Integration von Ingenieurswissen in physikalische Design-Workflows
Mithilfe von „Retrieval-Augmented Generation“ (RAG), der Unterstützung des „Model Context Protocol“ (MCP), maßgeschneiderten KI-Fähigkeiten und KI-Agenten integriert Socionext internes Designwissen in praktische physikalische Design-Workflows. Zu den aktuellen und geplanten Anwendungen gehören Floorplanning, benutzerdefinierte Timing-Analyse-Prüfungen und die zukünftige Automatisierung von Checklisten, wodurch firmeneigenes Fachwissen projekt- und teamübergreifend leichter zugänglich und wiederverwendbar wird.
„Angesichts der zunehmenden Komplexität des Halbleiterdesigns benötigen Entwicklungsabteilungen bessere Möglichkeiten, um Fachwissen projekt- und teamübergreifend zu erfassen und wiederzuverwenden“, sagte Chin-Chi Teng, Senior Vice President und General Manager der Digital and Signoff Group bei Cadence. „Die Implementierung von Socionext zeigt, wie der offene und erweiterbare ‚InnoStack-AI-Super-Agent‘ es Kunden ermöglicht, ihre eigenen Methodiken und ihr firmeneigenes technisches Wissen in KI-gestützte Designumgebungen zu integrieren. Gemeinsam sorgen die Technologie von Cadence und das technische Know-how von Socionext dafür, dass wertvolles Designwissen im gesamten Unternehmen leichter zugänglich und umsetzbar wird.“
„Socionext hat KI bereits in Front-End-Designaktivitäten integriert und wendet KI-gestütztes Design auf das physikalische Design eines groß angelegten 3-nm-SoC an“, sagte Hisato Yoshida, Präsident und COO von Socionext. „Aufbauend auf diesen Bemühungen treiben wir unsere KI-gestützten Designfähigkeiten durch unsere Zusammenarbeit mit Cadence voran und setzen den Cadence-InnoStack-AI-Super-Agent bei SoC-Entwicklungsprojekten ein. Wir erwarten, durch den agentenbasierten KI-Workflow von Cadence eine bis zu fünffache Steigerung der Gesamtproduktivität zu erzielen. Durch die Kombination unseres gesammelten Designwissens, unserer Methodiken und unserer technischen Erfahrung mit der Cadence-Technologie wollen wir die Designqualität verbessern und es den Ingenieuren ermöglichen, sich auf höherwertige Innovationen im gesamten SoC-Entwicklungsablauf zu konzentrieren.“
Ausweitung des KI-gestützten Designs auf die gesamte SoC-Entwicklung
Über die Automatisierung hinaus ist Socionext bestrebt, wertvolles technisches Know-how als gemeinsames Unternehmenskapital über Projekte, Teams und zukünftige Ingenieurgenerationen hinweg zu bewahren und wiederzuverwenden. Dieser Ansatz unterstützt die fortlaufende Transformation des Designprozesses und gewährleistet gleichzeitig die Qualität und Zuverlässigkeit, die Kunden von Socionext erwarten. Mit Blick auf die Zukunft plant Socionext, seine KI-Initiativen im Front-End-Design mit seinen wachsenden KI-gestützten Fähigkeiten im physikalischen Design zu verknüpfen und so einen stärker integrierten Ansatz über den gesamten SoC-Entwicklungsablauf hinweg zu schaffen. Im Bereich des physikalischen Designs wird Socionext seine Zusammenarbeit mit Cadence fortsetzen und die daraus resultierenden Fähigkeiten auf weitere SoC-Entwicklungsprojekte anwenden. Das Unternehmen entwickelt zudem maßgeschneiderte KI-Agenten und technische Assistenten, die internes Fachwissen nutzen, um die Produktivität und die Wiederverwendung von Wissen im gesamten Unternehmen zu stärken.
