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AI算力走向系统级,2026芯和半导体用户生态大会聚焦STCO与AI for EDA

发布时间:2026-11-02 09:00


10月30日,2026芯和半导体用户生态大会在上海举办,主题为“芯跃系统,智驭万变”。超千名产业链企业和高校代表围绕STCO(芯片到系统的协同优化)、系统级EDA和AIforEDA展开交流。芯和半导体在会上发布了EDA2027版本。

中国半导体行业协会副秘书长陈文在致辞中表示,人工智能正在推动半导体产业创新从制程微缩转向系统集成。她肯定了芯和近年来沿“从芯片到系统”方向持续拓展系统级EDA能力的探索,并期待芯和继续夯实多物理仿真这块“压舱石”,推动AI多智能体与EDA的融合。

赛迪研究院集成电路所所长周峰则从产业规划角度指出,先进封装、多芯片集成和EDA已被列为“十五五”产业基础能力的重点,EDA需要从单点工具进一步走向系统化、智能化。

算力看系统,设计要协同

芯和半导体董事长凌峰博士在开幕演讲中指出,AI正在改变衡量算力的方式。过去芯片性能以单颗芯片为准;进入AI时代,计算单元已扩展为机柜乃至集群,算力高低要看整个系统的Token产出效率和综合成本。

他用木桶理论解释:系统算力取决于算力、存力、运力、电力中最短的一块,任何一个环节掉队,芯片再强也难以发挥。而这几块“木板”之间相互牵连,热会影响电,电又会影响信号,各自优化已难以解决问题。

因此,凌峰认为STCO势在必行:要求设计从一开始就站在系统层面,以整体能效和成本为目标,把芯片、封装、板卡直至机柜放在一起考虑,让电、热、力、光等多物理问题在设计前期得到协同解决。

据其介绍,芯和以系统级设计与多物理场仿真能力为基础,向上引入AI智能体,向外将仿真工具从芯片一路扩展到整机,并已通过与产业链伙伴的多项合作推动STCO落地。

圆桌:AI时代的STCO系统设计

上午的《AI时代的STCO系统设计》圆桌由芯和半导体总裁代文亮博士主持,沐曦CTO彭莉、立讯技术CPO陈琼南、村田SVP封明安、武汉新芯CTO周俊、江波龙高级技术专家田福俊参与讨论,覆盖AI芯片、存储、先进封装、高速互连、核心器件和互连整机等AI硬件产业链关键环节。

来自不同产业位置的嘉宾形成了一致的判断:AI时代,局部最优已经越来越难以保证系统最优。芯片、封装、存储、互连、供电和散热之间的相互影响日益增强。立讯技术CPO陈琼南提到,如果缺少系统级联合仿真,问题往往要到后期才能发现,一次设计修改带来的成本可能高达数千万元。

这也正是STCO的价值所在:让不同环节围绕同一个系统目标更早协同,让模型、数据和多物理仿真真正贯穿设计过程。随着设计空间不断扩大,AI也将承担更多方案探索和优化工作,但最终仍需要专业EDA和可信物理仿真完成工程验证。“系统级EDA让我们从芯片看到系统,AIforEDA则让AI真正进入设计主流程。”代文亮博士总结道。

AI真正进入设计主流程

联想集团首席工程师&总监莫志坚分享了联想与芯和历时一年多联合打造EDAAgent2.0的实践。联想集团首席工程师&总监莫志坚分享了联想与芯和历时一年多联合打造EDAAgent2.0的实践。现场演示中,EDAAgent已经从单点辅助走向多智能体协同,从解答设计规范、承担建库和布局布线,到边设计边检查,覆盖了多个研发环节,从读取器件手册到输出DDR分析报告,全程自动完成。该流程使设计迭代效率提升约5倍,人工操作减少约90%。

芯和半导体研发副总裁蒋历国现场发布EDA2027版本。除全新的3DICPDK和光电联合仿真平台外,本次发布更重要的变化是:AIforEDA开始从单点功能走向平台化和产品化。AgenticAI超级智能体平台AgentEvo负责理解设计任务、编排工程流程并调用专业EDA工具,推动AI从辅助操作进一步进入真实设计流程。PhysicsAI可信物理智能底座XAI则利用AI进行建模、预测和优化,扩大工程师可探索的设计空间。这两大核心AI能力最终都建立在芯和系统级EDA和多物理仿真能力之上,形成“AI探索、专业EDA验证”的闭环。

分论坛:STCO与AIforEDA真实工程实践

下午分论坛环节,芯和联合用户生态合作伙伴进一步把STCO与AIforEDA落到真实工程实践中。围绕从芯片到系统的协同优化,海光信息、豪威、昂瑞微从芯片设计出发,芯耀辉、易卜半导体聚焦先进封装与CPO,一博科技、安捷利美维从PCB与板卡切入,光本位科技、烽火通信延伸到高速光电互连,爱德万、季丰电子则从测试验证环节补上设计闭环,共同呈现出从芯片、封装、板卡、互连到系统验证的完整链路。在AIforEDA方向,诺瓦星云分享了AI进入板级设计和多物理仿真的实际应用。上海交通大学、浙江大学也分享了相关学术研究成果。

从本届大会可以看出,沿着STCO与AIforEDA两条主线,芯和系统级EDA正在不断拓展国产EDA的价值边界,也为中国EDA进入AI计算基础设施和下一代智能系统设计提供了新的实践样本。

 

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