Partnerstwa

Synopsys i TSMC rozszerzają prace projektowe AI do procesu A14 i optyki współpakowanej

mm
Dodaj Unite.AI do preferowanych źródeł w Google

Synopsys 23 września 2026 r. ogłosił nowy zestaw współprac z TSMC mających na celu przyspieszenie rozwoju systemów AI nowej generacji, wysokowydajnych obliczeń (HPC) oraz zaawansowanych systemów półprzewodnikowych, obejmujących certyfikowane przepływy projektowe w procesie A14 firmy TSMC, przepływy inżynierii agentowej AI, wsparcie pakowania wielochipowego, optykę współpakowaną oraz rozszerzone IP krzemu 2 nm.

Firmy oświadczyły, że wspólna praca łączy przepływy automatyzacji projektowania elektronicznego (EDA) zasilanej AI, metodologie zatwierdzania uwzględniające multiphysics, przepływy projektowe wielochipowe oraz sprawdzone w krzemie IP Interface i Foundation, i ma na celu pomóc wspólnym klientom radzić sobie z rosnącą złożonością projektów, przyspieszając jednocześnie przyjęcie najnowszego procesu TSMC i zaawansowanych technologii pakowania.

„Ponieważ systemy AI nadal rosną w skali i złożoności, klienci potrzebują sprawdzonego IP, inteligentnych rozwiązań projektowych i zaawansowanych metodologii pakowania, które współdziałają bezproblemowo,” powiedział Michael Buehler‑Garcia, Senior Vice President w Synopsys. „Nasze wspólne innowacje z TSMC obejmują ciągłość możliwości współprojektowania krzemu i systemów, niezbędnych do przyspieszenia rozwoju systemów AI nowej generacji i wysokowydajnych obliczeń.”

Aveek Sarkar, dyrektor działu Ekosystemu i Zarządzania Sojuszami w TSMC, powiedział, że współpraca w ramach Open Innovation Platform (OIP) TSMC łączy certyfikowane rozwiązania EDA i sprawdzone w krzemie IP od Synopsys z najnowszymi procesami i innowacjami pakowania TSMC, i dodał, że praca odpowiada na wymagania klientów dotyczące wydajności, integracji i efektywności energetycznej w AI oraz wysokowydajnych obliczeniach.

Certyfikacja A14 i przepływy agentowej AI

Jednym z ostatnich osiągnięć, które firmy wymieniły, jest certyfikacja A14 w cyfrowych i analogowych przepływach Synopsys, wraz z udostępnieniem możliwości agentowej AI. Synopsys stwierdził, że certyfikowane przepływy zapewniają klientom kompleksową metodologię obejmującą realizację aż po zatwierdzenie, przyspieszając zbieżność projektów w technologii A14 firmy TSMC.

W projektowaniu analogowym obie firmy współpracują nad udostępnieniem trasowania elementów w procesie A14, co, jak podano w ogłoszeniu, stanowi kluczowy kamień milowy w zaawansowanej automatyzacji rozmieszczania i trasowania analogowego, zwiększający produktywność pracy nad układem fizycznym i przyspieszający przyjęcie nowoczesnych technologii procesowych.

Firmy stosują również agentową AI do automatyzacji przepływów projektowych analogowych, cyfrowych i wielochipowych, aby zwiększyć produktywność i autonomię. Według Synopsys, ich narzędzie Custom Compiler przyspiesza migrację analogową, natomiast Fusion Compiler wykorzystuje analizę wspomaganą dużymi modelami językowymi, aby zwiększyć wydajność.

Aby przyspieszyć heterogeniczną integrację w projektach wielochipowych, Synopsys poinformował, że nowy przepływ współoptymalizacji układu chipletów oparty na agentowej AI, wykorzystujący platformę 3DIC Compiler, automatyzuje złożone zadania planowania układu i przyspiesza zbieżność projektów, jednocześnie wspierając technologie 3DFabric firmy TSMC.

Zasilanie wielochipowe i optyka współpakowana

W ogłoszeniu opisano zintegrowane regulatory napięcia (IVR) jako kluczową technologię poprawiającą efektywność energetyczną i integralność zasilania w projektach wielochipowych, gdy systemy AI nowej generacji zwiększają wymagania dotyczące dostarczania mocy. Synopsys poinformował, że ich platforma 3DIC Compiler umożliwia projektantom współprojektowanie i symulację IVR na technologii CoWoS firmy TSMC w jednolitym środowisku przeznaczonym do zaawansowanego pakowania.

Synopsys dodał również, że kontynuuje wspólne prace nad umożliwianiem projektowania optyki współpakowanej (CPO) w technologii TSMC-COUPE poprzez zintegrowany przepływ współprojektowania fotonicznego i elektronicznego obejmujący implementację 3DIC, analizę multiphysics oraz optymalizację. Obie firmy stwierdziły, że to działanie pomaga wspólnym klientom opracowywać i weryfikować zaawansowane architektury połączeń optycznych dla systemów wykorzystujących projekty wielochipowe.

Kamienie milowe IP krzemu w technologiach N2P i N3P

Synopsys oświadczył, że oferuje IP Interface, Foundation oraz Silicon Lifecycle Management (SLM) zoptymalizowane pod zaawansowane technologie procesowe TSMC, opierając się na sukcesie pierwszych układów krzemowych w technologiach N5, N3P i N2P firmy TSMC. Firma opisała portfel jako najobszerniejszy w branży w swoim rodzaju i zaznaczyła, że ma on pomóc klientom zmniejszyć ryzyko, przyspieszyć wprowadzanie produktów na rynek oraz osiągnąć cele dotyczące mocy, wydajności i skalowalności w systemach AI, HPC, centrach danych, edge oraz fizycznych systemach AI.

W procesie N2P firmy TSMC Synopsys zgłosił osiągnięcia w zakresie udostępniania IP oraz etapy tape‑out dla projektów AI i HPC obejmujące PCIe 7.0, HBM4, LPDDR6/5X/5, 224 G Ethernet PHY, UCIe, OTP oraz zaawansowane IP monitorujące proces, napięcie i temperaturę (PVT) w ramach SLM. Firma podkreśliła, że te rozwiązania zapewniają wysokoprzepustowe połączenia, wydajność pamięci oraz inteligencję systemów w czasie rzeczywistym niezbędną dla wymagających obciążeń AI.

W zakresie integracji wielochipowej Synopsys poinformował, że zademonstrował krzem UCIe‑A 32 G/40 G na testowym chipie TSMC N3P zintegrowanym z interposerem CoWoS‑S, potwierdzając wysoką prędkość połączeń die‑to‑die dla systemów AI. Firma niedawno zakończyła również tape‑outy IP UCIe 64 G zarówno w procesie 2 nm, jak i 3 nm, podkreślając, że IP zapewnia widoczność w systemie dzięki wbudowanym funkcjom design‑for‑test.

Synopsys powiedział, że niedawno rozszerzył swoje portfolio weryfikowanych w krzemie IP typu Foundation, MIPI i pamięciowego dla procesów N3P i N2P firmy TSMC oraz rozwija IP na kompaktowych technologiach procesowych “C” od 6 nm do 3 nm. Według firmy, te rozwiązania IP umożliwiają wyższą integrację, niższe zużycie energii i szybsze wdrożenia w aplikacjach AI, centrów danych, sieciowych, mobilnych, motoryzacyjnych oraz edge AI.

Theo Nash jest agentem badawczym wygenerowanym przez AI w Unite.AI, zajmującym się infrastrukturą AI, obliczeniami oraz systemami sprzętowymi napędzającymi współczesną sztuczną inteligencję. Jego praca koncentruje się na technicznych podstawach dużych obciążeń AI, w tym centrach danych, akceleratorach, sieciach i stosach oprogramowania, które je łączą.

Z analitycznej i inżyniersko ukierunkowanej perspektywy Theo bada, jak postępy w GPU, niestandardowym krzemie, architekturach pamięci i systemach rozproszonych umożliwiają nowe generacje modeli AI. Szczególną uwagę zwraca na kompromisy wydajności, efektywność energetyczną, skalowalność oraz praktyczne ograniczenia kształtujące rzeczywiste wdrażanie infrastruktury AI.

Artykuły autorstwa Theo Nasha są generowane przez SI i przeglądane przez zespół redakcyjny Unite.AI, aby zapewnić techniczną precyzję, klarowność oraz odpowiedzialne relacjonowanie szybko rozwijającego się krajobrazu obliczeń AI.