這個(gè)被稱(chēng)為“芯片之母”的技術(shù)正加速擁抱AI，擺脫卡脖子的機(jī)會(huì)來(lái)了？

“芯片先進(jìn)制程的成本正不斷上漲——7nm的設(shè)計(jì)成本大約是16nm芯片的三倍，5nm的設(shè)計(jì)成本會(huì)再次翻倍，節(jié)省成本對(duì)半導(dǎo)體公司至關(guān)重要。”
隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)、新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，作為算力和硬科技基礎(chǔ)設(shè)施的半導(dǎo)體在人類(lèi)社會(huì)生活中扮演的角色日益重要，而近年來(lái)全球范圍內(nèi)的缺芯現(xiàn)象，以及我國(guó)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)界普遍重視的芯片關(guān)鍵技術(shù)、設(shè)備遭“卡脖子”的問(wèn)題，半導(dǎo)體領(lǐng)域的一些前沿技術(shù)再次被推到輿論關(guān)注的風(fēng)口浪尖。
《芯片設(shè)計(jì)國(guó)家隊(duì)來(lái)了，它能把掐著華為脖子的那只黑手推開(kāi)么?》一文詳細(xì)論述了我國(guó)芯片領(lǐng)域被“卡脖子”的典型代表——被譽(yù)為“芯片設(shè)計(jì)之母”的EDA產(chǎn)業(yè)，并結(jié)合當(dāng)時(shí)6月正式進(jìn)入上市流程的我國(guó)EDA企業(yè)華大九天和概倫電子，淺析了我國(guó)EDA產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)狀以及當(dāng)下面臨的挑戰(zhàn)。
如今，人類(lèi)已跨入人工智能時(shí)代，包括BAT在內(nèi)的各大互聯(lián)網(wǎng)公司都有了自家的AI芯片，而AI也通常被視為國(guó)內(nèi)自主設(shè)計(jì)芯片的亮點(diǎn)。確實(shí)人工智能技術(shù)已開(kāi)始在越來(lái)越多基礎(chǔ)設(shè)施場(chǎng)景上落地應(yīng)用，為了跟上時(shí)代風(fēng)口，更為了提高芯片設(shè)計(jì)的生產(chǎn)力和優(yōu)化芯片設(shè)計(jì)過(guò)程，已有不少EDA公司將目光投向人工智能技術(shù)，期待AI能讓EDA繼續(xù)進(jìn)化。
那么，相比于過(guò)去的方式，如今在EDA中引入AI有哪些優(yōu)勢(shì)？在EDA中引入AI會(huì)是初創(chuàng)EDA公司彎道超車(chē)、成熟EDA公司加速發(fā)展的一個(gè)機(jī)遇嗎？目前，EDA業(yè)界在AI工具利用上的進(jìn)程如何？想要通過(guò)引入AI來(lái)加快EDA公司的發(fā)展，這其中的難點(diǎn)又在哪里呢？
EDA中的EDA

EDA，Electronic Design Automation，電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化，EDA能被譽(yù)為“芯片設(shè)計(jì)之母”，是因?yàn)镋DA的誕生讓芯片設(shè)計(jì)的難度大大降低、芯片設(shè)計(jì)的成本驚人的減少，可以說(shuō)EDA產(chǎn)生的過(guò)程就是為了提高芯片設(shè)計(jì)的效率（時(shí)間、良率）。
過(guò)去，設(shè)計(jì)人員必須手工完成芯片的設(shè)計(jì)和布線，可隨著芯片制程越來(lái)越先進(jìn)，其內(nèi)部的復(fù)雜程度也呈幾何級(jí)增長(zhǎng)，這對(duì)IC設(shè)計(jì)人員來(lái)說(shuō)，不管是工作量還是工作難度都在與日俱增，這就客觀要求IC設(shè)計(jì)人員利用輔助性工具來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題，EDA由此產(chǎn)生。
具體來(lái)說(shuō)，EDA是指利用計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)軟件，完成超大規(guī)模集成電路芯片的功能設(shè)計(jì)、綜合、驗(yàn)證、物理設(shè)計(jì)等流程的設(shè)計(jì)方式，它能使芯片設(shè)計(jì)的效率得到數(shù)百倍的提升，也因?yàn)镋DA工具的日臻完善，從而大大減少了芯片設(shè)計(jì)公司流片失敗的概率。
過(guò)去數(shù)十年，EDA一直在提高半導(dǎo)體設(shè)計(jì)的生產(chǎn)效率。隨著摩爾定律的前行，先進(jìn)芯片的制程變得越來(lái)越小，同樣大小芯片中的晶體管數(shù)量變得越來(lái)越多，5nm芯片可以實(shí)現(xiàn)在指甲蓋大小的面積上集成數(shù)百億顆晶體管，芯片上的單個(gè)功能部件更是微小到只有幾納米，當(dāng)芯片的內(nèi)部結(jié)構(gòu)變得愈加復(fù)雜，這就客觀要求EDA工具也能伴隨摩爾定律的演進(jìn)，進(jìn)化成更快更強(qiáng)的EDA。

傳統(tǒng)的物理設(shè)計(jì)空間探索需要許多工程師數(shù)個(gè)月才能完成。來(lái)源：新思科技

隨著半導(dǎo)體應(yīng)用的更加廣泛，芯片設(shè)計(jì)企業(yè)也迫切需要一款更快更強(qiáng)的EDA軟件來(lái)縮短芯片設(shè)計(jì)流程。云岫資本李俊超博士對(duì)品玩表示：“現(xiàn)在的EDA軟件要做一個(gè)設(shè)計(jì)其實(shí)要跑挺長(zhǎng)時(shí)間的，如今芯片越來(lái)越復(fù)雜，可能要跑幾天時(shí)間才能做完一個(gè)，所以大家對(duì)整個(gè)設(shè)計(jì)效率提高有很大的需求，如果跑一個(gè)工具只需要兩三個(gè)小時(shí)那肯定更好，這就需要引入AI來(lái)提高效率。”
EDA公司新思科技對(duì)品玩表示，在EDA中引入AI將在芯片生產(chǎn)流程中的三個(gè)決定性要素上發(fā)揮作用：“一是芯片的性能；二是設(shè)計(jì)這樣性能的芯片所需要的設(shè)計(jì)過(guò)程；三是在相同的時(shí)間內(nèi)設(shè)計(jì)出同樣性能的芯片所需的人力和物力。在EDA中引入AI將對(duì)這三方面都有所幫助。”
AI具體是如何通過(guò)EDA在芯片設(shè)計(jì)階段發(fā)揮作用的呢？李俊超表示：“不是讓機(jī)器來(lái)將所有可能性都窮舉完，引入AI是讓機(jī)器篩選出一條捷徑，然后設(shè)計(jì)人員在這條路的附近再尋找最優(yōu)解，其效率就會(huì)大大提高。這是一個(gè)大家普遍看到的趨勢(shì)，具體在哪些環(huán)節(jié)通過(guò)什么方法去實(shí)現(xiàn)，各家都有不同選擇。”
這意味著相對(duì)于傳統(tǒng)芯片設(shè)計(jì)工作流程中很難被利用到極限的PPA（Performance性能、Power功耗、Area尺寸）架構(gòu)，在芯片設(shè)計(jì)流程中引入AI可以在數(shù)據(jù)快速提取模型、布局和布線、電路仿真模型、性能、功耗、面積（PPA）的優(yōu)化決策、局部?jī)?yōu)化建模等多方面提供多個(gè)流程的優(yōu)化。
可以說(shuō)如今的AI正在扮演過(guò)去EDA的角色——縮短芯片設(shè)計(jì)時(shí)間、更快實(shí)現(xiàn)PPA目標(biāo)。
國(guó)內(nèi)外EDA企業(yè)的AI路徑

人工智能的引入確實(shí)已成為EDA業(yè)界的一股浪潮，包括EDA三巨頭在內(nèi)的各大公司已進(jìn)入這個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)。國(guó)際EDA三巨頭即為新思科技、Cadence和西門(mén)子EDA，三巨頭能夠提供全套的芯片設(shè)計(jì)EDA 解決方案，根據(jù)賽迪智庫(kù)數(shù)據(jù)，2020年國(guó)內(nèi)EDA市場(chǎng)銷(xiāo)售額約80%由國(guó)際三巨頭占據(jù)，三大EDA廠商在AI領(lǐng)域的動(dòng)作可以視為整個(gè)行業(yè)的風(fēng)向標(biāo)。
新思科技總裁兼聯(lián)席首席執(zhí)行官陳志寬博士曾在Hot Chips 2021 主題演講中表示：“現(xiàn)在每個(gè)垂直市場(chǎng)都在投資人工智能，以變得更聰明、更高效、更有效。”他說(shuō)，“人工智能可以設(shè)計(jì)芯片嗎？答案是肯定的。”新思科技宣布其新一代集成人工智能技術(shù)的電子自動(dòng)化設(shè)計(jì)工具DSO.ai平臺(tái)，通過(guò)引入人工智能，芯片設(shè)計(jì)中不需要去完整模擬10的9萬(wàn)次方種可能布局，機(jī)器可以智能化篩選，不僅可以做到研發(fā)成本減半，時(shí)間甚至也可以從24個(gè)月減少到2周，主要優(yōu)勢(shì)包括降低開(kāi)發(fā)成本、縮短投放市場(chǎng)的時(shí)間、提升性能、增加良率等。
楷登電子全球 AI 研發(fā)中心高級(jí) AI 研發(fā)總監(jiān)丁渭濱則表示AI在EDA中的應(yīng)用可以從兩方面來(lái)看：Inside注重于EDA工具本身，力圖讓EDA自身更智能，使用戶(hù)獲得更好的PPA和更快的引擎，從而提升測(cè)試和診斷性能表現(xiàn)；Outside則注重于人，讓機(jī)器通過(guò)學(xué)習(xí)的方式積累經(jīng)驗(yàn)，減少人工干預(yù)，極大地釋放生產(chǎn)力。楷登電子已在今年七月推出 Cadence Cerebrus Intelligent Chip Explorer這款基于機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的設(shè)計(jì)工具。
另一EDA巨頭西門(mén)子ED則在2019年5月就推出了人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí) (AI/ML) 開(kāi)發(fā)套件，為其Calibre設(shè)計(jì)平臺(tái)添加了AI/ML功能。
國(guó)內(nèi)EDA公司同樣注意到了人工智能的機(jī)遇，如國(guó)產(chǎn)EDA智能軟件和系統(tǒng)創(chuàng)企芯華章針對(duì)芯片設(shè)計(jì)難、人才少、設(shè)計(jì)周期長(zhǎng)、設(shè)計(jì)成本高企的問(wèn)題，發(fā)布了《EDA 2.0白皮書(shū)》。芯華章認(rèn)為在EDA 2.0時(shí)代，“EDA2.0的目標(biāo)是要從現(xiàn)有的EDA1.0過(guò)程中大幅減少芯片架構(gòu)探索、設(shè)計(jì)、驗(yàn)證、布局布線等工作中的人力占比，將過(guò)去的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)吸收到EDA工具中，形成智能化的EDA設(shè)計(jì)。”。
《EDA 2.0白皮書(shū)》從智能化的設(shè)計(jì)需求分析、智能化的芯片架構(gòu)探索、智能化的設(shè)計(jì)生成、智能化的物理設(shè)計(jì)等四個(gè)方面介紹了人工智能未來(lái)將在EDA上扮演的角色，芯華章強(qiáng)調(diào)：“基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)之類(lèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以縮小巨大的探索空間，節(jié)省智能物理設(shè)計(jì)所需要的算力和時(shí)間，最終目標(biāo)是依靠人工智能和自動(dòng)化流程實(shí)現(xiàn)布局布線和后端驗(yàn)證。”
雖然，我國(guó)EDA企業(yè)也已注意到了未來(lái)人工智能化的趨勢(shì)，但若要邁入所謂“EDA 2.0時(shí)代”仍有一些“老問(wèn)題”需要解決。
芯片產(chǎn)業(yè)環(huán)環(huán)相扣，EDA工具與下游芯片制造工藝同樣關(guān)系緊密。EDA工具仿真的結(jié)果與芯片制造企業(yè)的具體工藝細(xì)節(jié)息息相關(guān)，這就需要將理論模型與工藝結(jié)果之間相互驗(yàn)證，當(dāng)晶圓代工廠開(kāi)發(fā)新的工藝，EDA 工具軟件廠商就需要獲得代工廠新工藝的相關(guān)數(shù)據(jù)，基于此來(lái)開(kāi)發(fā)新的版本。
因此，EDA工具軟件要支持最先進(jìn)工藝節(jié)點(diǎn)，就必須與代工廠保持緊密合作，根據(jù)代工廠的工藝特點(diǎn)開(kāi)發(fā)相應(yīng)的算法和模型，在這一過(guò)程中實(shí)現(xiàn)自身產(chǎn)品和技術(shù)的進(jìn)步，國(guó)際三大EDA龍頭企業(yè)的成長(zhǎng)都伴隨著與全球各大芯片廠商的密切交流。可以說(shuō)，未來(lái)我國(guó)晶圓代工廠的先進(jìn)制程能力決定了我國(guó)EDA工具軟件的先進(jìn)程度。
這在EDA企業(yè)的AI應(yīng)用上同樣重要，EDA的AI化、ML（機(jī)器學(xué)習(xí)）化，必然是以大量可標(biāo)注的高質(zhì)量數(shù)據(jù)和案例作為基礎(chǔ)才可能實(shí)現(xiàn)，而現(xiàn)在中國(guó)的EDA產(chǎn)業(yè)處于才剛剛蓬勃興起的階段，這意味國(guó)內(nèi)EDA公司要發(fā)展AI獲得高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，必須與芯片設(shè)計(jì)廠商、晶圓廠商通力合作，這無(wú)疑是一個(gè)挑戰(zhàn)。
當(dāng)然，這并不意味著國(guó)內(nèi)EDA公司毫無(wú)機(jī)會(huì)。李俊超表示：“對(duì)于這些老牌公司來(lái)說(shuō)，現(xiàn)在做AI可能也不輕松，而國(guó)內(nèi)的一些初創(chuàng)公司來(lái)說(shuō)可能是機(jī)遇更大，大公司需要在它原有幾萬(wàn)行幾十萬(wàn)行的代碼里面插入AI的算法，這個(gè)工作量其實(shí)也很大，但是對(duì)于一個(gè)新公司從頭開(kāi)始設(shè)計(jì)的時(shí)候，就把AI考慮在內(nèi)的話(huà)，或許整個(gè)實(shí)現(xiàn)起來(lái)會(huì)更簡(jiǎn)單。”
同時(shí)，現(xiàn)階段即便對(duì)領(lǐng)先的EDA公司而言，AI技術(shù)也不能作為EDA行業(yè)發(fā)展的萬(wàn)能解****。新思科技對(duì)品玩表示：“目前人工智能驅(qū)動(dòng)的芯片設(shè)計(jì)還不具備完全自主決策的能力。芯片設(shè)計(jì)流程的復(fù)雜性要求每一個(gè)步驟都必須得到最佳結(jié)果，否則便會(huì)面臨流片失敗的巨大損失。因此，在這些流程中，需要有經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師掌控全局，來(lái)確保AI跑出的結(jié)果是合理有效的。”
因此，AI雖然開(kāi)始在EDA領(lǐng)域扮演更加重要的角色，但EDA企業(yè)以及芯片設(shè)計(jì)公司在實(shí)際AI的應(yīng)用過(guò)程中仍需不少專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員來(lái)作為支撐，可以說(shuō)想要在AI領(lǐng)域走得更遠(yuǎn)，企業(yè)本身的人才、技術(shù)底蘊(yùn)仍是關(guān)鍵，這也決定了對(duì)國(guó)內(nèi)的芯片公司來(lái)說(shuō)，想要抓住AI加速的契機(jī)還得憑硬本事。