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    英伟达20亿美元入股新思,加深与EDA龙头绑定

    编者: 曾颖@芯闻道 阅读25 来源: 界面新闻 2025/12/11 01:09:07 文章 外链 公开

    据界面新闻消息,当地时间12月1日,英伟达(NVIDIA)宣布与电子设计自动化(EDA)领域龙头企业新思科技(Synopsys)扩大战略合作关系,并以约20亿美元认购新思普通股,认购价格为每股414.79美元,持股比例约2.6%,成为新思第七大股东。


    英伟达表示,目前,在半导体、航空航天、汽车及工业等领域的研发团队正面临严峻挑战,包括工作流程复杂度攀升、研发成本上涨、产品上市时间压力增大。


    这次合作,则是整合英伟达在AI与加速计算领域的技术优势,以及新思科技领先市场的工程解决方案,重塑从芯片到系统的整个设计流程。


    千芯科技董事长陈巍博士向界面新闻记者解读称,从英伟达角度看,此次入股和合作的动机之一,是希望在产品设计阶段更早通过EDA等手段,提升其对先进3D架构GPU的综合技术能力,在芯片定义和架构阶段提前应对B200等先进GPU在散热等方面暴露出的工程问题,从而提升整体设计与验证能力。


    陈巍向界面新闻记者进一步表示,英伟达的另一层动机在于,其有意借助新思在EDA市场的话语权,切入与AI相关的EDA算力需求,为后续AI EDA相关算力市场打基础。


    英伟达创始人兼CEO黄仁勋(Jensen Huang)在当晚的新闻发布会中称,“这将开辟前所未有的机会。”


    界面新闻记者从英伟达获悉,双方将利用英伟达CUDA-X™库与AI物理技术进一步加速新思科技在芯片设计、物理验证、分子模拟、电磁分析、光学仿真等计算密集型应用。


    双方还计划把Synopsys AgentEngineer与英伟达的智能体AI技术栈对接,其中包括NIM微服务、NeMo Agent Toolkit和Nemotron模型,用于为EDA与仿真分析工作流提供一定程度的自主设计能力。


    在数字孪生领域,两家公司将基于英伟达Omniverse和Cosmos等平台,为半导体、汽车、机器人、能源、工业、医疗等行业构建更精细的虚拟设计与测试环境,并通过云化方式,把这套方案推广给更多工程团队。


    黄仁勋称,基于CUDA的GPU加速计算正在改变设计方式,使得从原子到晶体管、从芯片到完整系统的仿真在计算机中完成,形成可运行的数字孪生。


    他在当晚的新闻发布会上进一步解释称,过去十年里,加速计算在科学计算领域已经从边缘(2016年的10%)转为主流,如今约九成物理仿真超算算力已经采用GPU加速,他预期类似的算力结构变化会延伸到EDA和更广泛的工程仿真领域。


    新思科技总裁兼CEO萨辛·加齐(Sassine Ghazi)指出,下一代智能系统的开发复杂度和成本,要求工程工具更深度地融合电子、电磁、结构与热等多学科物理,并通过AI能力和算力实现加速。


    他将此次合作总结为,“把新思的工程软件与英伟达的加速计算和AI技术结合,在多个行业重新设计工程本身,让研发团队在成本可控的前提下更快完成系统级设计和验证。”


    在EDA领域,新思处于绝对头部地位。TrendForce今年6月发布的数据显示,2024年,新思、Cadence和西门子EDA在全球EDA市场的份额约为32%、29%和13%,三家合计占据约七成以上市场。


    Technavio发布的数据显示,2024年至2028年,全球EDA市场规模将增加约86.9亿美元,年均复合增速达10.26%。这种增长下,彭博社研究指出,新思、Cadence等龙头将成为最大受益者。


    面对增速较快的EDA市场以及AI应用对开发工具提出的更高要求,业内普遍认为,包括EDA厂商在内的各方都在寻求新的技术路径。同样,在摩尔定律接近极限、芯片设计难度指数级提升的背景下,引入GPU加速和AI算法正成为一大突破方向。


    实际上,Synopsys前期已官宣在其EDA平台上引入AI辅助布局布线、自动验证等功能,以应对设计周期缩短和人力成本上升的压力。这次与英伟达的合作,则在此基础上进一步把关键工作负载迁移到GPU平台,将加速计算的应用范围从AI训练和推理,延伸到更上游的工程设计和仿真环节。


    对于英伟达而言,此次入股新思是其今年一系列AI相关资本动作的一部分。


    公开信息显示,此前,英伟达已宣布对OpenAI、Intel等公司进行大额投资,并与云厂商、服务器供应商建立深度绑定关系,引发市场对其“AI闭环交易”的讨论。


    不过,黄仁勋在接受媒体采访时多次强调,与新思的合作是“非排他”安排,是对新思“在英伟达平台上全力投入”的一种承诺,没有附带新思必须采购英伟达GPU的条款。


    黄仁勋提到,目前,在工程设计领域GPU的采用仍处在较低水平,大量EDA工具仍运行在传统CPU服务器上。他预计在未来几年,随着更多应用迁移到加速计算平台,这一领域的算力结构会出现类似科学计算从CPU向GPU迁移的变化。


    萨辛·加齐给出了具体的时间表,到2026年,新思计划优先将部分关键工作负载迁移到英伟达GPU平台,并在客户项目中验证加速效果。


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    李明骏
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