欧宝电竞Cadence 的低功耗、3D-IC 和人工智能/机器学习 (AI/ML) 技术可支持超大规模计算的数据之旅——从存储和传输，到传感器和设备的数据处理要求；从近/远边缘处理，到本地云数据中心的工作负载优化计算。

　　新一代电子系统将显著影响我们的日常生活。从智能汽车应用、网络连接，到智能家居安全和防护领域，航空航天和国防，乃至医疗等更多领域，这些和我们日常生活相关的一切都是互联的。它们在边缘运行的大量传感器生成了海量数据。

　　高性能计算（简称HPC）是一项进行高速计算和数据处理的技术。HPC作为计算机科学的一个分支，研究集群架构、并行算法和相关软件基础，通过分布式计算实现单台计算机无法达到的运算速度。

　　算力是高性能计算的第一要素,要达到每秒万亿次级的计算速度，对系统的处理器、内存带宽、运算方式、系统I/O、存储等方面的要求都十分高，在满足算力的同时，低延迟欧宝电竞、低功耗和数据的安全性也是行业关注的重点。

　　计算服务器通过网络连接到一个集群，软件程序和算法同时在集群中的服务器上运行。集群通过网络连接数据存储。

　　要以最佳性能运行，每个组件都必须与其他组件保持同步，存储组件必须能够在处理数据时尽快将数据馈送和载入计算服务器。

　　如今，高性能计算现已迈入百亿亿次时代， HPC、云计算、AI技术的相互融合，使得数据价值能够被更充分地挖掘欧宝电竞。各个新兴行业应用的发展引起数据量激增，给芯片开发领域带来了诸多挑战。

　　使用小芯片（Chiplet）和 2.5D/3D-IC 封装来解决设计尺寸接近或超过光罩尺寸导致的良率问题。

　　此时，Cadence 在计算软件领域超过 30 年的专业技术积累和多年与客户密切合作的经验便派上了用场。

　　针对上述挑战，Cadence提供设计、验证、实现的各个环节的解决方案，帮助客户优化适用于超大规模应用的 IP、芯片和系统。提供行业领先的虚拟云计算、快速的验证引擎以及智能的验证应用，让客户以低成本在短时间内找到并修复更多漏洞。解决针对SoC芯片架构复杂度增加带来的芯片设计挑战。

　　针对SoC芯片架构复杂度增加带来的芯片设计挑战Cadence Design IP提供高性能欧宝电竞、低延迟的网络基础设施和存储解决方案:

　　针对SoC设计规模超大带来的芯片验证效率降低，Cadence 提供更快的仿真速度、更大的设计容量：

　　NVIDIA作为GPU的发明者和人工智能计算的引领者世界上最大的SoC芯片的缔造者之一，随着芯片和系统复杂性的增长，NVIDIA需要利用与时俱进的硬件仿真技术来应对芯片、系统和软件方面的挑战。

　　NVIDIA的工程师现在可以在 4 个小时内，处理一个数十亿门级的设计，对之进行编译并创建一个硬件仿真模型，然后将其导入硬件仿真加速器，而在不久之前，完成同样的过程还需要 48 小时甚至 72 小时，现在只需 4 个小时。这是硬件仿真技术领域的一项突破性技术。

　　凭借 Cadence的解决方案，您可以在超大规模计算设计中实现性能与低功耗、能耗和成本的最佳平衡。优化软硬件、系统级热、流动性和热效应。凭借 3D-IC 集成超越摩尔定律，以更短的周转时间实现最复杂的设计。

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