CDNLive日本發(fā)布新技術(shù),Tom Beckley

7月20日，我們Cadence公司的日本用戶大會在富士山旁成功舉辦。想知道我們與日本用戶有何互動，Cadence又發(fā)布了什么新技術(shù)嗎？小編來為大家揭曉答案~

在CDNLive日本站，Cadence公司資深副總裁、兼定制IC芯片和 PCB事業(yè)部總經(jīng)理Tom Beckley發(fā)表了主題演講“實現(xiàn)第四次工業(yè)革命（工業(yè)4.0）”。同時，他宣布了Sigrity?2018的最新版本正式發(fā)布，該版本是Sigrity電源和信號完整性分析工具的最新版本，融合了大量的機械設(shè)計和剛?cè)嵩O(shè)計支持功能，幫助用戶解決日益復(fù)雜的多板系統(tǒng)問題。

其后，Brad Griffin(Cadence Product Management Group Director)發(fā)表演講“如何攻克多板系統(tǒng)的仿真難題”，就Sigrity 2018最新版的更多細(xì)節(jié)內(nèi)容做出了詳細(xì)解釋。

TomBeckley

配圖：Tom Beckley與機器人互動

想象一下反烏托邦式的未來：我們所有的工作都被機器人接管，Tom Beckley的演講也被機器人Pepper所取代——Pepper歡迎大家來到CDNLive日本，然后請Tom走上臺；當(dāng)Tom開始談?wù)摂?shù)據(jù)時，Pepper則溫順地站在一旁… 這就是機器人的時代。

即使是電子行業(yè)之外的人也已經(jīng)意識到大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域正在引領(lǐng)著一場變革。

2020年數(shù)據(jù)預(yù)測

你可能聽過 “數(shù)據(jù)是新時代的石油” 這一說法。但正如一桶原油在經(jīng)過全面處理之前無法真正發(fā)揮作用，數(shù)據(jù)也需要進行處理。

第一次工業(yè)革命始于18世紀(jì)晚期的英格蘭北部，最初使用水力而后改用蒸汽來自動化鋼鐵和紡織業(yè)。

第二次工業(yè)革命是以電力和內(nèi)燃機為“驅(qū)動力”的大規(guī)模生產(chǎn)的時代。石油作為汽車、卡車、飛機和船舶的燃料，成為了經(jīng)濟與社會的命脈。

第三次工業(yè)革命則是計算機及信息技術(shù)革命，它橫跨了很長一段時間，從第一臺計算機發(fā)明到大型主機、PC、直到互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)。然而我卻認(rèn)為這場大變革開始于這一天：2007年1月9日，一名男子打電話給一位名叫Hannah Zhang的星巴克咖啡師，并訂購了4,000份拿鐵。這名男子正是Steve Jobs，而那是第一次iPhone通話（外部測試）。從此，智能手機改變了一切。

它改變了所有相關(guān)公司的價值。第一次和第二次工業(yè)革命以原料為主，尤以石油為重。1975年，頂級公司都是石油公司或石油消費公司：?？松梨?、通用汽車、福特汽車、殼牌石油、美孚石油、雪弗龍集團等。

而今天，當(dāng)我們開始經(jīng)歷第四次工業(yè)革命時，我們心中的頂級公司卻是：蘋果公司、谷歌公司、阿里巴巴、騰訊、百度、微軟、亞馬遜、Facebook（臉書）、三星、英特爾等。

數(shù)據(jù)，作為新時代的石油，已經(jīng)掌控了我們的股市、經(jīng)濟與社會。

那么未來將如何發(fā)展？機器人技術(shù)（“Hi Pepper”）、人工智能、納米技術(shù)、量子計算、物聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛汽車和生物技術(shù)，這些領(lǐng)域（主要）都是利用大量數(shù)據(jù)再將其應(yīng)用于訓(xùn)練新的算法。我們不再像1999年那樣埋頭編程; 我們正在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成我們甚至都不知道如何編程的事情。

一個取得驚人進展的領(lǐng)域是自動駕駛汽車。DARPA（美國國防部高級研究計劃局）在2004年開展了第一次挑戰(zhàn)。當(dāng)年的無人車在120英里的賽道上最多只能自動行駛7.3英里。

但是到了2005年，技術(shù)發(fā)展的速度令人難以置信。200萬美元的獎金和全新的賽道（包括100個彎道、三個隧道和最后一段一側(cè)陡坡一側(cè)懸崖的通道）吸引了23位決賽選手；除了一位選手之外，其他選手都比前一年7.3英里的獲勝成績更進一步， 更有五輛車完成了全部132英里的路程。

2005年DARPA挑戰(zhàn)

工業(yè)4.0為IC芯片和系統(tǒng)公司提供了巨大的商機和風(fēng)險：傳感器、電氣、機械、射頻、軟件以及芯片融合在一起；機器學(xué)習(xí)正在改變系統(tǒng)（特別是涉及視覺的系統(tǒng)）的組裝方式。傳統(tǒng)的“系統(tǒng)”公司界限正在消失——OEM的界限變得模糊：Alphabet（谷歌）在制造汽車; 蘋果和華為在設(shè)計手機芯片而不再從半導(dǎo)體公司購買；硅谷的創(chuàng)業(yè)公司已被 “人工智能” 這個詞語淹沒。5G將改變更多我們認(rèn)知領(lǐng)域里的界限。

而機遇也正在從風(fēng)險中醞釀：正如Mentor Graphics 的CEO Wally Rhines在DARPA ERI活動的演講中所言，“許多深度學(xué)習(xí)的芯片公司將無法生存… 但與此同時，它們都需要EDA軟件?！?誠然，但是比起任何時候，即使像Cadence這樣的公司也無法單獨實現(xiàn)一切，“系統(tǒng)設(shè)計實現(xiàn)”（SDE）需要各個垂直行業(yè)的不同合作伙伴。

在機器人Pepper回到臺上結(jié)束主題演講之前，Tom提到了一些關(guān)于機器人的有趣數(shù)據(jù)。下表顯示了每100名工人對應(yīng)的機器人數(shù)量。然而最令人驚訝的數(shù)據(jù)則是：日本自2015年推出“新機器人戰(zhàn)略”以來，他們使用的機器人已經(jīng)節(jié)省了25％的勞動力（落后于韓國和新加坡），但他們卻出口了75%所制造的機器人，占日本出口總量的11％。2022年，機器人預(yù)計將擁有價值250億美元的商機，大約是價值500億美元智能手機市場的一半。

是時候讓機器人Pepper為日本出口做出自己的貢獻了。

Brad Griffin

電源和信號完整性的挑戰(zhàn)之一，實際上也是對于任何形式的完整系統(tǒng)分析挑戰(zhàn)之一，都是電源和信號不遵從技術(shù)和組織結(jié)構(gòu)的邊界。在某種復(fù)雜的實際情況下，信號可能必須經(jīng)過芯片、復(fù)雜封裝、電路板、電纜連接器、雙絞線，再通過另一個連接器，經(jīng)過電路板而到達另一個封裝從而進入接收芯片?！安蛔駨募夹g(shù)邊界”是指該過程需要很多不同的技術(shù)：硅、封裝、電路板、3D連接器、電纜。“不遵從組織結(jié)構(gòu)邊界”則是指這兩個芯片可能需由不同的設(shè)計團隊（甚至是不同的公司，尤其對于存儲器而言）進行設(shè)計。電路板可以由不同的設(shè)計團隊完成，連接器和電纜可以直接購買。但是誰會對系統(tǒng)的完整性負(fù)責(zé)？ 誰又能將所有不同的分析方法匯集在一起來實際完成任務(wù)？

對于芯片運行速度越來越快、封裝技術(shù)越來越復(fù)雜、功耗越來越低的情況… 以及人力更少、時間更緊的進度表而言，我相信你一定大有可言。

而對于能將所有分析技術(shù)集成在一起來解決實際問題的答案則是Cadence Sigrity 2018最新版及其3D workbench技術(shù)。該版本將電氣和3D機械結(jié)構(gòu)集成到系統(tǒng)完整性流程中。上圖給出了需要分析的結(jié)構(gòu)類型的復(fù)雜性。本節(jié)開頭的GIF顯示了復(fù)雜的多位插頭和插槽的復(fù)雜程度。

Brad舉了一個例子：相機及其外殼。 底座的一部分帶有鏡頭，一部分帶有電纜。

如上圖，相機由兩塊電路板組成：連接器、網(wǎng)絡(luò)接口，并假設(shè)有一個由2或3個非常薄的尺寸相同的相連芯片組成的CMOS圖像傳感器（當(dāng)今CMOS圖像傳感器的光由背面薄薄的芯片透過，就像你試圖從背面看電視機一樣）。

我們想要分析的問題是相機如何與通風(fēng)孔協(xié)作。系統(tǒng)完整性的挑戰(zhàn)在于任何因素都會影響其它一切。如果孔太大，設(shè)計會降溫，但EMI可能是不可接受的。溫度受功率影響，但功率也受溫度影響，信號完整性則受二者同時影響。

新聞發(fā)布中的重點內(nèi)容如下：

? 熱，信號完整性，電源完整性，ESD，EMI分析

? 使用合并連接器和PCB的3D模型對多板系統(tǒng)進行高級精度仿真

? 考慮電纜和連接器的系統(tǒng)級影響，優(yōu)化PCB的信號和電源完整性

更多關(guān)于Cadence Sigrity 2018最新版及其3D workbench技術(shù)的新聞發(fā)布內(nèi)容，請點擊查看：

Cadence Sigrity 2018最新版集成3D設(shè)計與分析，大幅縮短PCB設(shè)計周期

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