芯華章謝仲輝：看好AI大模型和汽車芯片增長潛力，EDA工具助力客戶創新

正值歲末年初之際，電子發燒友網策劃的《2024年半導體產業展望》專題，收到三十多家國內半導體創新領袖企業高管的前瞻觀點。此次，電子發燒友特別采訪了芯華章首席市場戰略官謝仲輝，以下是他對2024年半導體市場的分析與展望。

圖：芯華章首席市場戰略官 謝仲輝

回顧2023年，下游消費市場的波動、人才成本的增長、研發難度的增加等等，都給今年半導體產業發展帶來了巨大的挑戰。疊加美國對中國半導體產業的持續限制，今年的外部環境可以說充滿了變化和挑戰。

當行業處于高速發展過程中，一切都看上去很順利；速度變慢甚至下行時，才能更好暴露問題與痛點，也就蘊含著技術創新的更大動力和機遇?！斑^去的2023年，很多產業人士感覺市場有點冷，但我認為這也是一個回歸理性的過程。產業去蕪存菁之后，堅持長期主義的優質公司，會獲得更好的發展?！敝x仲輝表示。

在2023年，成立三年多的芯華章，還處于創業起步的關鍵階段，也是一個起承轉合的時期：一方面實現從0到1的突破后，今年需要繼續做大做強，產品做強，用戶規模做大；另一方面芯華章會面臨來自用戶和投資人更高的要求，大家認為你是更成熟的公司，需要有更好的表現。

發力數字EDA產品和汽車驗證方案，芯華章EDA工具獲萊茵認證

2023年，芯華章秉承長期主義，進一步修煉內功，夯實產品和用戶兩個基礎。

產品側，芯華章在橫向和縱向兩個方面切入。橫向，公司進一步補齊數字驗證EDA全流程的產品布局，相繼發布了硬件仿真系統樺敏HuaEmu E1、高性能數字仿真器GalaxSim Turbo、全流程等價性驗證工具穹鵬GalaxEC；垂直領域，我們不斷深化在汽車、RISC-V等領域的驗證解決方案，今年取得了德國萊茵TüV集團（以下簡稱“TüV萊茵”）ISO 26262 TCL3功能安全工具認證，能夠支持汽車安全完整性標準最高ASIL D級別的芯片開發驗證。

用戶側，借助不斷成熟的產品和本地化、定制化的服務，芯華章在幫助用戶解決問題的過程中取得了更多信任，拿到了實打實的合作商單。

謝仲輝指出，今年，渡芯科技部署了芯華章的雙模硬件仿真系統HuaPro P2E，利用其在PCIe高速接口領域的獨特雙模驗證優勢，渡芯科技在高性能PCIe/CXL Switch芯片產品研發中成功使用該產品，來應對大型高速交換芯片研發過程中的驗證和測試挑戰。

黑芝麻智能使用芯華章高性能數字仿真器GalaxSim Turbo，用來強化新一代大算力車規芯片的開發，借助GalaxSim Turbo獨有的智能分割以及分布式仿真技術，幫助黑芝麻優化驗證資源的投入，通過提前引入軟硬件協同的系統級驗證，極大地縮短開發周期。清微智能的AI IPC項目使用了芯華章硬件仿真系統HuaEmu E1，來進行TBA和ICE模式的功能驗證，能達到1-10MHz的高運行性能，幫助用戶更高效地完成算力和帶寬的性能評估.

矽昌通信引入了芯華章全流程價性驗證工具GalaxEC，來幫助他們進行無線通信芯片的開發，特別是在綜合與布線完成后，即使對設計做細微優化，也可以直接快速驗證優化前后設計等價性。

這樣合作的案例還有很多，這背后離不開芯華章有豐富經驗的工程師們的付出，也離不開客戶的支持，是整個國產半導體生態完善的體現。

2024年半導體展望：AI大模型、汽車半導體驅動EDA市場增長

AI大模型已經成為新型智算基礎設施，最明顯的、站在臺前的肯定是大量高性能存儲、計算等芯片公司，比如今年的“無冕之王”英偉達。但背后受益的是整條從上游設計到下游封裝制造的整個產業鏈，作為產業最上游的EDA也感受到了不同。

謝仲輝表示，一方面，這對EDA是個新機遇，大模型的算力可以給EDA 賦能，比如代碼助手、錯例報告總結、驗證步驟生成、工具鏈調用、對話式知識庫檢索等，都有很大的潛力。芯華章也在占據芯片研發過半的仿真驗證、調試等多個工具中融入了AI技術的部分特征，不斷推進“EDA+AI”的精確性、可解釋性和安全性。

另一方面，AI芯片對EDA工具也提出了更高的挑戰。比如對高性能AIoT等復雜應用來說，設計規模變得越來越大，結構越來越復雜。過去的AIoT，通常指的都是帶低算力的端側小芯片，但是隨著類似ChatGPT的大語言模型全面得到應用，在端側AIoT芯片上部署需要幾十到幾百TOPS算力的LLM大模型也成為新的需求。新一代AIoT芯片要提高十倍到百倍算力，這不僅僅是堆砌算力那么簡單，需要從性能、互連、帶寬、接口進行全面的系統級規劃和設計。

新一代的AIoT芯片已經不是一個獨立的芯片個體，目前市場上的AIoT芯片幾乎都結合了CPU、GPU、FPGA和DSP等核心零部件。系統意味著多節點互聯，每個節點都有自己的控制單元（如CPU）和計算單元（如AI、NPU），每個節點都有自己的操作系統和應用軟件。這必然需要支持系統級芯片開發的EDA流程。

針對大系統芯片的驗證難題，芯華章不是今年才行動，而是成立之初就做出了判斷，并在產品研發的早期就做出了創新優化。比如芯華章所有點工具，都建立在統一的EDA數據庫之上，這樣從IP到子系統再到系統級，從不同的驗證手段到系統調試，都可以復用統一的數據，不同驗證工具之間能夠充分協同，對驗證效率提高起到很大幫助。

展望2024年，謝仲輝看好汽車半導體市場的增長機遇。根據中國汽車工業協會數據，傳統燃油車所需汽車芯片數量為600-700顆，電動車所需的汽車芯片數量將提升至1600顆/輛，而更高級的智能汽車對芯片的需求量有望提升至3000顆/輛。半導體給智駕體驗帶來的提升，以及相關智駕功能越來越多地影響人們的購車選擇。

“今天一款車型的SOP大概需要36~48個月，芯片的開發周期也需要24~36個月。9成以上的在售新車型，都在用上一代芯片。如何快速縮短這中間的周期呢？”謝仲輝分析說，“EDA可以在里面發揮更大的作用?！?br />

借助芯華章車規級EDA驗證工具，芯擎能夠在芯片設計階段，就進行和真實使用場景一致的系統級軟硬件聯合仿真和調試，提升系統級應用環境下軟硬件協同表現，降低芯片在整車應用過程中的風險。芯華章提出的“PIL處理器在環仿真”已經被收錄在中國汽車工業協會發布的《中國汽車工業軟件發展建設白皮書》里。

PIL融合了場景仿真和芯片仿真技術，更好打造從芯片到主機廠的閉環，結合整車V開發模型，從系統出發，提供了基于場景的ECU評價體系、算法優化解決方案，支持車規級芯片提前1-2年實現定點上車，并通過云場景遍歷仿真為HIL測試節省80%的時間。