新思科技携手英伟达加速芯片设计，提升芯片电子设计自动化效率

摘要：

· 在今年GTC主题演讲中，新思科技作为生态系统的一部分，展示了全栈EDA解决方案在英伟达 GPU和英伟达 CUDA-X库上所实现的加速

· 基于英伟达 GB200 Grace Blackwell超级芯片，新思科技PrimeSim预计将电路仿真的速度提升达30倍

· 基于英伟达B200 Blackwell架构，新思科技 Proteus预计将计算光刻仿真的速度提升达20倍

· 英伟达NIM推理微服务集成将生成式AI驱动的Synopsys.ai Copilot实现2倍的解答速度提升

· 2025年，超过15个新思科技解决方案将利用Grace CPU平台技术优化

加利福尼亚州桑尼维尔，2025年3月18日——新思科技(纳斯达克股票代码：SNPS)今天宣布，携手英伟达深化合作，通过英伟达 Grace Blackwell平台将芯片设计加速高达30倍。

为了实现这一速度提升，新思科技在GTC全球AI大会上宣布，正在使用英伟达CUDA-X库优化其下一代半导体开发解决方案。公司还在扩大对英伟达Grace CPU 架构的支持，并将于2025年在该平台启用超过15个新思科技解决方案。

新思科技总裁兼首席执行官Sassine Ghazi表示：“在GTC上，我们展示了英伟达Blackwell平台加速芯片设计工作流的最新成果，这将显著提升新思科技众多明星EDA产品线的性能。新思科技的领先技术，对从芯片到系统的一系列工程团队的工作效率提升和产出提升都至关重要。借助英伟达加速计算技术所产生的性能提升，我们可以帮助合作伙伴不断实现全新突破，更快地交付创新成果。”

英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“芯片设计是人类历史上最复杂的工程挑战之一，通过英伟达Blackwell和CUDA-X，新思科技将仿真时间从几天缩短到几小时，从而加速芯片设计，以推动AI浪潮的发展。”

新思科技和英伟达正在深化一项持续多年的合作，以加速电子设计自动化(EDA)软件的工作效率。新思科技将进一步采用英伟达加速计算架构，包括英伟达 GB200 Grace Blackwell超级芯片，以加速电路仿真、计算光刻、技术计算机辅助设计(TCAD)、物理验证和材料工程在内的计算负载，从而显著缩短求解时间。这些得到加速的计算负载具体包括：

· 电路仿真：利用英伟达Grace Blackwell平台，新思科技PrimeSim™ SPICE仿真工作负载预计将实现30倍的加速。如今，合作伙伴可以利用英伟达GH200超级芯片实现高达15倍的速度提升。英伟达加速计算架构将助力复杂电路的仿真。若以SPICE级精度实现签核，其运行时间可从几天缩短到几小时。

· 计算光刻：二十多年来，新思科技Proteus™一直是加速计算光刻的生产验证的绝佳之选，该解决方案提供光学邻近校正(OPC)软件和反向光刻技术(ILT)以面对先进技术节点的挑战。得益于英伟达技术的加速，新思科技正在这些计算密集型算法的实现中达到领先水平，甚至改变游戏规则。如今，新思科技Proteus已针对英伟达 H100 GPU进行了优化，并与英伟达cuLitho库集成，将OPC的速度提升了15倍。利用英伟达Blackwell平台，新思科技Proteus预计实现高达20倍的计算光刻仿真加速。

· TCAD仿真：先期实验表明，如将GPU支持以及英伟达 CUDA-X库应用于新思科技Sentaurus™ TCAD工艺和器件仿真解决方案，可将计算时间缩短10倍。该解决方案目前正在开发中，预计今年晚些时候向合作伙伴提供。

· 材料工程：新思科技QuantumATK®提供用于半导体和材料研发的原子级建模。在英伟达Hopper架构上使用CUDA-X库可以将计算时间缩短100倍，助力合作伙伴更高效地模拟和分析各种材料。

新思科技计划继续在英伟达平台上推进其整个产品线的计算加速。

加速新思科技解决方案与英伟达 AI软件集成

新思科技和英伟达共同合作，将通过英伟达 NIM微服务，利用生成式AI技术提升芯片设计效率：

· 用于芯片设计的生成式AI软件：如今，合作伙伴通过使用新思科技生成式AI驱动的知识助手——Synopsys.ai Copilot，与以往相比，生产力平均提高了2倍。英伟达NIM微服务的集成预计将实现额外2倍的加速，可以更快地获得答案。

基于Grace CPU优化新思科技 EDA解决方案

· 此外，新思科技针对Grace CPU架构优化超15个前沿EDA解决方案，涵盖电路仿真、物理验证、静态时序分析和功能验证。公司计划在2025年进一步增加对Grace CPU架构的支持。

新思科技深度参与GTC 2025

新思科技深度参与GTC 2025，在设计与仿真展馆(222号展位)展示与英伟达的技术和生态合作成果，除产品演示外还将举办有关半导体制造和材料工程，以及AI驱动的芯片设计的相关研讨会。