加利福尼亞州山景城，2022年6月2日– 新思科技（Synopsys, Inc.，納斯達克股票代碼：SNPS）近日正式推出全新DesignDash設計優(yōu)化解決方案，以擴展其EDA數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品組合，通過機器學習技術來利用此前未發(fā)掘的設計分析結果，從而提高芯片設計的生產(chǎn)力。作為新思科技業(yè)界領先的數(shù)字設計系列產(chǎn)品和屢獲殊榮的人工智能自主設計解決方案DSO.ai?的重要補充，新思科技DesignDash解決方案能夠實現(xiàn)全面的數(shù)據(jù)可視化和AI自動優(yōu)化設計，助力提高先進節(jié)點的芯片設計生產(chǎn)力。該解決方案將為所有開發(fā)者提供實時、統(tǒng)一、360度視圖，以加快決策過程，通過更深入地了解運行、設計、項目之間的趨勢來加強芯片的開發(fā)協(xié)作。

Socionext全球開發(fā)事業(yè)部總監(jiān)Hiroshi Ikeda表示：“作為助力眾多關鍵行業(yè)實現(xiàn)轉型的領先SoC供應商，我們非常自豪能夠突破設備性能極限，同時幫助客戶加速產(chǎn)品上市。新思科技此次推出的全新DesignDash分析解決方案讓我們感到非常激動，它能以可擴展的方式系統(tǒng)性地捕捉、使用和評估我們龐大的設計開發(fā)工作，協(xié)助我們在全球設計團隊中共享專業(yè)知識，提高生產(chǎn)力和生產(chǎn)效率。

釋放海量數(shù)字設計數(shù)據(jù)的潛力

數(shù)字設計流程蘊含著海量不同來源的信息，若使用得當，能夠幫助團隊加速優(yōu)化日益復雜的設計。Gartner?報告指出，到2023年，在垂直特定領域的增強分析解決方案的驅動下，整體分析采用率將從35%提高到50%。

全新推出的DesignDash是新思科技多年來跨學科開發(fā)工作的最新成果，其目標是在系統(tǒng)復雜性大規(guī)模增長、市場窗口不斷縮小、資源備受挑戰(zhàn)的情況下，實現(xiàn)設計生產(chǎn)力的指數(shù)級提升。

云端優(yōu)化的新思科技DesignDash設計優(yōu)化解決方案可以通過以下方式大幅提高設計生產(chǎn)率：

·通過強大的可視化交互儀表板提供全方位的實時設計動態(tài)

·部署深度分析和機器學習，從大量結構化與非結構化的EDA指標及工具流數(shù)據(jù)中提取并發(fā)掘可執(zhí)行的設計分析結果

·快速對設計趨勢進行分類，識別設計限制，提供指導性的根源分析，并提供可執(zhí)行的流程、規(guī)范性的解決方案

借助更深入的設計洞察，開發(fā)者可以實現(xiàn)更有效的調試和優(yōu)化工作流程，改善設計質量，并顯著提高整體設計和項目流程的效率與效果。這種廣泛的洞察力和實時的可視化還提供了涵蓋所有設計工作的全面的資源監(jiān)控與跟蹤，確保在整個設計過程中實現(xiàn)更多數(shù)據(jù)驅動管理并降低風險。新思科技DesignDash可與數(shù)字設計系列產(chǎn)品原生集成，實現(xiàn)無縫的數(shù)據(jù)采集，從而加速實現(xiàn)設計收斂。該解決方案很好地補充了SiliconDash產(chǎn)品——芯片生命周期管理平臺的重要組成部分，形成了從硅前（pre-silicon）到硅后（post-silicon）的數(shù)據(jù)連續(xù)體，在整個設計到芯片的生命周期中極大地增加了有價值的數(shù)據(jù)分析機會。

Cambrian-AI Research創(chuàng)始人兼首席分析師Karl Freund表示：“隨著功能和性能的要求越來越高，所有應用領域的SoC復雜性都在持續(xù)攀升。借助新思科技DesignDash的數(shù)據(jù)分析和機器學習能力，開發(fā)者現(xiàn)在可以有效地分享和利用有價值的洞察，而以前需要花費數(shù)小時手動編譯，有時甚至無法獲得這樣的洞察。”

新思科技芯片實現(xiàn)事業(yè)部副總裁Sanjay Bali表示：“半導體行業(yè)亟需大幅提高設計流程的生產(chǎn)效率，通過一個綜合EDA數(shù)據(jù)分析平臺來提高工程決策的質量和速度，是朝著這個方向邁進的關鍵一步。新思科技DesignDash釋放了不斷增長的海量EDA指標及設計流程數(shù)據(jù)的潛力，通過廣泛部署先進的數(shù)據(jù)分析和有針對性的機器學習技術，來有效指導設計團隊實現(xiàn)甚至超越其產(chǎn)品目標和計劃，預示著更智能的IC設計新時代的到來。”

Gartner，Market Guide for Augmented Analytics Tools，Austin Kronz，David Pidsley, 2021年6月28日

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