EDA再掀熱潮，中國積極投身其中成為重要參與者

EDA正在從一個沉淀已久的領域轉變為一個熱門的市場，這得益于市場中對定制設計的呼聲，以及人工智能等先進技術的推出，這些工具將需要開發具有更高性能的芯片架構。

因為市場更需要定制芯片，這意味著更多的芯片設計工作正在發生，這對EDA行業來說是個好消息。?

這種轉變是由幾個因素驅動的。ChatGPT的大規模增長始于去年，需要大幅增加算力，以及多樣化的計算引擎來滿足這一需求。

1、CPU正在被異構計算所取代，我們看到云成為 CPU、GPU、AI 處理器、定制加速器、FPGA 等的混合體。其中許多新處理器是由初創公司開發的，這對于提高不同類別計算的效率至關重要。

2、這些定制處理器中的許多都超出了光罩限制，迫使芯片制造商使用先進封裝來分解不同的功能，例如 2.5D、3D-IC ，這都需要更先進的EDA工具。

3、第三個驅動因素是加速EDA和系統空間之間的協同作用。復雜性呈指數級增長，但可以使用的勞動力卻沒有。那么，當芯片制造商無法擴大員工隊伍規模時，如何處理復雜性呈指數級增長的問題呢？芯片制造商必須自動化工作流程。由于許多不同的原因，單個供應商無法處理所有這些事情，這是一場涉及整個生態系統的游戲。

EDA 和 RISC-V

另一個轉變是RISC-V的快速采用和接受。隨著生態系統的發展和成熟，越來越多的公司開始冒險開發自己的定制處理器，他們迫切需要工具。這些類型的工具很早以前就存在，但當 Arm 成為 CPU IP 市場的主導供應商時，這些工具就減少了。雖然可擴展的處理器開發工具繼續存在于 Cadence （Tensilica） 和 Synopsys （ARC） 中，但它們的范圍相當有限?，F在這種情況（RISC-V）正在擴大。

預計 2024 年將有許多新的創新 RISC-V 產品投放市場。例如，Meta公司正在將 RISC-V 用于視頻轉碼器、推理加速器和訓練芯片。此外，高通強調，它已經出貨了10億臺配備RISC-V微控制器的設備，并將基于RISC-V的可穿戴設備解決方案推向市場。

RISC-V的一些問題仍然存在，一些關于驗證的問題正在得到解決。芯片自由的創新伴隨著巨大的驗證責任，RISC-V生態系統將需要進一步成熟以支持市場的增長。除了驗證之外，RISC-V用戶在RISC-V峰會上還指出，IOMMU、調試和跟蹤、中斷控制器、電源管理和SoC 一致性等方面需要RISC-V生態系統的支持。

2023 年底，Synopsys 悄悄收購了 Imperas，后者是 RISC-V 參考模型的領先供應商，也是針對 RISC-V 的不斷增長的驗證工具套件。此外，Synopsys 還宣布了 ARC-V，該合資企業利用他們在 ARC 可擴展處理器方面的多年經驗并將其應用于 RISC-V 架構。

雖然開源硬件越來越受歡迎，但開源 EDA 卻沒有。好的EDA需要很多錢。EDA的采用者是那些非常關心質量和上市時間的公司，他們想一次把事情做對。這些公司，尤其是世界老牌芯片公司，并沒有向開源、稍微便宜的EDA工具敞開大門。不幸的是，開源 EDA 還沒有在 RISC-V 領域切入。造成這種情況的最大原因是RISC-V芯片供應商以及所有構建芯片的公司都沒有投資開源EDA。

EDA中的AI?

EDA廠商有一個武器——人工智能。在過去十年中，EDA公司一直在有選擇地采用人工智能，其實用性正在擴大。

正如 ChatGPT 等工具所展示的那樣，EDA 中使用的 AI 類型可能不如生成式 AI 那么性感。然而，強化學習已被證明可以很好地取代目前由人類執行的一些更重復的任務，特別是當涉及到許多因素之間的復雜關系時。例如，驗證工作中工程師難以分析的覆蓋率，以及后端工程師難以收斂的timing。

人工智能取代芯片設計師的可能性很小。人工智能是經過訓練的，如果你訓練你的人工智能，它會從已經完成的事情中學習。如果我用 1,000 個加法器設計來訓練 AI，它就知道加法器是什么。然后，我可以要求它設計一個具有一組某個特征的加法器。但我不會讓人工智能提出chiplets的想法，因為它以前從未做過。

在EDA領域和設計領域，我們所做的最重要的部分是創新。每次我們制造新芯片時，我們都會發明一些比上一個更好的東西。我們沒有做同樣的事情，而人工智能非常擅長執行重復性任務。

工程是創造性和有條不紊的結合。我們會有較少的創意部分，然后是一絲不茍的執行部分。開發代碼，完成功能測試和物理實現，這需要大量的工程時間。EDA會提高工程師的生產力 ，通過自動化更多“一絲不茍”的工作，就可以讓芯片工程師有更多時間考慮其他需要創意的部分。

在過去的一年里，像Synopsys這樣的公司，已經做了40年的邏輯綜合，突然因為人工智能而提供了更好的結果，AI確實也足夠神奇！其中大部分收益來自利用強化學習。但現在，生成式人工智能正在解鎖一些全新的功能。

未來還有更多的可能性，人工智能可以繼續提高自動化，在未知中發現規律。

EDA受到尊重

在很長一段時間內，EDA一直不被視為一個值得投資的行業，即使也一直在改變世界。半導體和EDA又酷起來了，今天又開始被看到了。

高估值往往使收購的可能性更大，我們看到該領域的資本活動有所增加，Synopsys和Ansys的合并完成是很長一段時間以來最大的交易。

大多數EDA工具都是由美國公司制造的。這些工具是如此先進，包含如此多的知識，以至于沒有人試圖嘗試重新創造它們。但隨著中美之間的貿易挑戰，中國將在開發EDA工具方面投入大量精力。

事實上，美國是在創造一個競爭對手，或者在EDA工具領域創造一個參與者。

正如我們在傳統 EDA 中看到的那樣，當一家公司領先足夠遠時，只要他們繼續投資，就很難趕上他們，甚至不可能。

有時，當你從頭開始構建時，你可以做一個更好的解決方案，因為你可以在開始時使用更好的技術。但對于EDA來說，很難從頭開始構建更好、更快的解決方案，因為有太多的知識和努力已經融入了一堆代碼中。需要很長時間才能趕上。

結論
無論從哪個角度來看，對于EDA來說，這都是偉大的一年。新技術和新機遇確保了未來幾年的好日子。中國有很大機會可以誕生一個EDA巨頭。

審核編輯：黃飛

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