2018年是Cadence增長非常強勁的一年，我們甚至上調了本財年的財務預期。中國市場一直是Cadence的戰(zhàn)略重點，持續(xù)的技術創(chuàng)新以及與包括中國在內全球關鍵合作伙伴和客戶的密切協作，是我們獲此佳績的基礎。
2018年是Cadence增長非常強勁的一年，我們甚至上調了本財年的財務預期。中國市場一直是Cadence的戰(zhàn)略重點，持續(xù)的技術創(chuàng)新以及與包括中國在內全球關鍵合作伙伴和客戶的密切協作，是我們獲此佳績的基礎。
陳立武(Lip-Bu Tan)，Cadence公司CEO
步入2019年，半導體行業(yè)和電子產業(yè)將保持持續(xù)增長態(tài)勢，我們也將在2018年基礎上再創(chuàng)佳績。新的一年里，人工智能(AI)、機器學習和汽車應用將成為市場的主要驅動力，為即將頒布的5G標準鋪平道路的各種應用也將成為重要推手。我們對未來5年半導體產業(yè)的前景十分看好，相信5年后將會比目前的成長高出2倍。
除了AI和機器學習之外，神經擬態(tài)計算、量子計算和硅光集成器件的發(fā)展也非常值得關注，未來5至10年將迎來前景良好的發(fā)展時期。
對EDA行業(yè)來說，將人工智能引入EDA工具將不再是紙上談兵，這對2019年和未來而言都是至關重要的。AI算法可以幫助客戶設計達到最優(yōu)化的PPA目標(功耗、性能、面積)，開發(fā)性能更高的終端產品。不僅如此，AI還可以提出建議，幫助設計師精準決策，更智能化的判斷設計折衷，進一步減少設計迭代，縮短設計周期，加快上市速度。最終，具備AI特性的EDA工具將助力客戶設計出更好的芯片，并快速推向市場。
美國國防高級研究計劃局(DARPA)六個新項目之一的電子資產智能設計(IEDA) 項目就極具代表性。通過將機器學習與EDA設計工具相融合，賦予設計過程更高水平的自主權，開發(fā)真正由設計意圖驅動的產品，為系統(tǒng)設計實現奠定基礎。其中， 先進的機器學習算法、7nm以下芯片設計支持、布線和設備自動化等都是這個項目的關注點，旨在解決迫在眉睫的半導體設計人才的巨大缺口和經濟成本壓力。
與此同時，EDA上云端也是未來的趨勢。這種方案不但可以解決芯片創(chuàng)業(yè)者獲取EDA工具成本的問題，也能解決某些芯片大企業(yè)臨時使用某些工具的問題。同時還可以利用云端龐大的運算能力解決仿真耗時的問題， 這是一個雙贏的決定。
盡管摩爾定律出現放緩跡象，但并未停止。作為EDA供應商，持續(xù)推動技術進步并實現先進節(jié)點工藝是發(fā)展的關鍵。Cadence已經大舉投資了7納米和5 納米工藝研發(fā)并取得了巨大成功，接下來，繼續(xù)投資3納米工藝技術以及更先進的制程工藝，是我們的使命所在。
除了工藝本身的復雜性外，新一代人工智能應用芯片需要更小的尺寸以及更高的復雜度，這對EDA工具提出了更為嚴苛的要求，必須要擁有能與設計需求實現同步的可擴展化能力。正如前文所述，將AI引入EDA工具，支持大規(guī)模并行運算，且可以部署在云端正是為實現該目標所提出的解決方案。
另一方面，一些被稱作“超越摩爾定律(More than Moore)”的技術也是未來數年內值得我們重點關注的。包括以堆疊晶片和3D-IC為代表的先進封裝技術，能夠幫助用戶無需依賴摩爾定律或者Dennard縮放效應 ；我們提出的系統(tǒng)設計實現(System Design Enablement)戰(zhàn)略，則可以實現性能和功耗屬性的持續(xù)優(yōu)化。
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