為降低先進製程設計難度，加快產品開發時程，安矽思(ANSYS)宣布推出新一代解決方案RedHawk-SC，以因應複雜的多層物理場(Multiphysics)挑戰，包括晶片熱效應、老化(Aging)、熱感知統計電子遷移預算(Statistical Electromigration Budgeting, SEB)、靜電放電(Electrostatic Discharge；ESD)及製作給整個封裝與系統做模擬的晶片功率模型(Chip Power Model, CPM)等；該產品應用範圍包含7和5奈米(nm)等先進製程節點。
安矽思半導體事業部副總裁暨總經理John Lee表示，不論是汽車、消費性電子產品、行動裝置等市場的半導體IC設計，皆朝高能源效率、高效能、高可靠性方向發展；特別是走到先進製程階段(7奈米和5奈米)，晶片體積越來越小，但功能不斷增加，使得製程愈來愈複雜，對於物理場的模擬計算需求是過往的十倍以上。
Lee說明，以往2x奈米、1x奈米晶片在設計、驗證的階段，可能只須模擬2~3種物理場狀況(如只測試晶片熱效應、電源損耗等)。然而，隨著晶片製程愈來愈複雜，為確保IC產品的可靠度並降低其電源損耗，晶片在設計和驗證時，須模擬、運算的項目也逐漸增加，不僅僅是基本的電源、產品壽命，像是連ESD、SEB等因素都須納入測試，模擬工具的運算效能也因而須跟著提升。
為此，安矽思推出RedHawk-SC解決方案，該產品以ANSYS SeaScape為基礎，具備大數據架構以因應電子系統設計及模擬設計需求，同時還具有高度可擴展性，能進行參數掃描和分析；並可線性擴展容量和性能，以支援設計人員於封裝和系統設計時提升晶片可靠性，降低開發成本。
Lee進一步說明，RedHawk-SC有兩個主要特點，首先是支援高度擴展性的彈性計算引擎，可透過雲端或是客戶端為主的平台，提供以Linux核心的方案，快速、大量的增加運算規模，進而加產品模擬速度；另外一個特點是大數據分析，在現今的晶片設計當中，有數百、數千萬的資料數據，設計人員很難在短時間內掌握所需的資訊，而透過大數據分析可讓設計人員很快的得知所需資訊，降低搜尋資料時間，加快產品開發時程。
除此之外，Lee提到，RedHawk-SC還具備機器學習功能。在進行IC設計時，由於運算量大，因此會有許多種運算結果(上百或上千)，而究竟哪些是正確答案正確，哪些結果又需要修正，多是仰賴資深研發人員進行判斷。而為了讓資淺的工程師能快速汲取資深人員的經驗，加快產品開發時程，RedHawk-SC便透過機器學習，將這些數百、數千計的運算結果加以分類、歸納，讓設計人員能輕易了解遭遇到何種狀況及如何排除，如此一來便可加快產品設計時程。
