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admin 2019-06-15 阅读:272

跟着AI对规划和制作的浸透和影响,日子中智能产品也开端变得稀松往常。产品端发作的巨大改动和快速迭代,其影响传导到工业链上游带来的则是冲击,因而整个半导体工业链上各厂家的功用都在发作必定程度的交杂与改动。

在此前镁客网采访华进半导体商场与工业化部/战略部部长周鸣昊谈到这一论题时,他就曾直言表显着着感触到了改动,“整个工业链的确是发作了一些改动,最显着的是,咱们分工很清楚的版块开端呈现了事务穿插,以咱们中下游来看,前道、中道、后道和拼装之间实际上都有穿插。这样的改动之下,有冲击,也有时机。”

中下游如此,上游亦然。笔者留意到,作为辅佐IC规划的东西供给商,EDA公司简直活泼在各大前沿技能、工艺讨论和立异论坛上。

从暗地走向台前,EDA的活泼活泼着实惹人重视。尤其是在国内EDA工业相对处于“空白”之下,这样一个改动是不是暗示着更多机会也成为半导体从业者应当考虑的问题。

开展近六十载,从一开端的IC规划辅佐东西到后来包含规划、功用测验、特性剖析、虚拟仿真等许多功用,在加快芯片规划的一起,EDA工业也从一开端的不起眼逐步开展壮大。

ESD Alliance MSS发布的最新统计数据显现,2018年Q3全球EDA工业收入同期添加了6.7%,到达了24.4亿美元,接连了此前的接连添加之势。对此,业内助给出剖析称,之后整个商场空间还将继续添加。

尽管迅速添加,因只是IC规划的“副角”,EDA商场一直以来只是半导体工业中一个“无关宏旨”的细分范畴,现现在它为何值得重视?

首要,咱们来看下何为EDA。

EDA(Electronic design automation),中文译为电子规划主动化,指的是运用核算机辅佐规划(CAD)等软件来完结超大规模集成电路(VLSI)芯片的功用规划、归纳、验证、物理规划(包含布局、布线、地图、规划规矩查看等)等流程的规划方法。

在非常有限的芯片上进行布局和走线是一门很杂乱的学识,而且好的布局和布线能够节约面积、进步信号完整性和安稳性的一起还进步芯片牢靠性,所以一般专业的芯片公司都要运用EDA软件来辅佐规划。

可是EDA并不是在半导体工业一开端呈现就存在的。

在六十年前,半导体工业刚刚萌发,其时的集成电路远不及现在杂乱,因而IC规划人员只需徒手就能够完结集成电路的规划、布线等作业。后来跟着晶体管数量的暴增,物理空间、时序收敛、逻辑区域等要素都需求被交融考虑,“手艺”规划和制作的低效和耗时严峻添加了规划本钱,EDA东西适应这样一个需求而生。

EDA初次露脸是在上世纪60年代,其时它能够完结对电路板上的少数模块进行主动摆放。到了70年代,EDA东西开端应用在了工业界,许多半导体公司也开端研发自己专用的EDA东西,并逐步构成了现在的规划风格。在80到90年代间,独立的软件供货商开端规划具有愈加遍及用处的软件东西,也因而EDA逐步开展为IC工业链上游中细分的一个独立工业。

其时,适应整个硅谷半导体工业的鼓起,美国硅谷呈现了一大批EDA厂商,在不断的竞赛之后,21世纪初整个商场构成了Synopsys、Mentor和Cadence三大巨子分割的格式。

相较于世界,国内EDA工业的开展首要伴跟着我国半导体工业的开展与鼓起,此前零星的EDA软件研发团队也因而逐步凝集成一股强力,国产EDA的代表厂商华大九霄便是在2009年正式建立。

不难发现,无论是国内仍是国外,EDA无一破例都是在半导体工业高速开展的带动下应运而生的,因而某种程度上EDA职业的开展史就像一面镜子,它能够折射出半导体工业的技能迭代速度和立异程度。换言之,EDA工业开展越好,整个半导体职业越“动乱”。

在国内,EDA为大众所熟知很大程度上源于中美关系紧张局势下,Cadence曾回绝给中兴供给EDA东西而以此胁迫中兴的作业。关于学习过工程专业的人来说,不会不知道Protel、CAD等主动辅佐规划软件及它们的重要性。

工欲善其事,必先利其器。

规划芯片是一件耗时又耗力的作业。早在2014年,就有报导指出其时英伟达曾为规划一款芯片花费了8000名职工一年的时刻,这样的本钱是一般公司所无法接受的。

而EDA的呈现刚好便是为了处理相似这样,因杂乱的规划需求带来的芯片规划本钱进步的问题,它经过帮忙芯片规划人员用更简略的方法去从事规划作业,以缩短研发周期,下降规划本钱。

没有EDA软件,规划者需求经过若干次什物试验才干做出一个合格规划;而有了它,规划者可经过核算机“试错”,这极大下降了重复试错的本钱,因而让公司能够竭尽或许低的本钱规划出合格的产品。

运用EDA东西,电子规划工程师们能够经过核算机完结许多繁琐的规划作业,行将电子产品的电路规划、功用剖析、布线、仿真到出IC地图的整个进程都在核算机上主动处理完结。

经过数十年的开展,整个EDA工业根本构成了安稳的技能商场,它也代表了整个电子规划技能的最新开展方向。归纳考虑工艺、制作和体系规划,EDA所要做的作业简直包含了IC规划作业中涉及到的前端规划、IP复用、体系和功用描绘、逻辑规划和仿真等各个关键环节,以到达最大程度优化芯片的规划方法,成为了IC规划人员的最佳利器。

上文说到,英伟达为规划一款芯片耗费了8000名职工一年的时刻。不过彼时EDA工业现已开展到相对老练的境地,为何还会呈现如此大动干戈的状况?其间缘由在于深度学习。

关于整个科技职业来说,深度学习的全面迸发有着影响深远的含义,它给软件体系、硬件产品端和半导体等范畴都带来了冲击,EDA工业也不破例。在人工智能的影响和摩尔定律逐步失效的状况下,芯片架构规划和定制化要求成为当下IC规划的主旋律,这让传统EDA东西也露出了本身的局限性。

2015年,应DAPRA要求,为投合AI带来的定制化需求去改进EDA,加州大学伯克利分校6名研讨生测验选用了全新的EDA语言和技能来验证该校RISC-V中心的BOOM-2项目。成果有些出人意料,他们仅花了6个月就完结了含有25M个晶体管的规划。与此比较,受深度学习影响之累,英伟达的出手的确太“阔绰”了些。也因而,传统EDA东西的局限性暴露无疑。

在深度学习、云核算等技能的影响下,半导体工业在主动驾驶轿车、智能轿车、物联网等新式范畴的驱动下迎来了新一轮开展高潮,IC规划的各个环节与规划方法都在发作改动,芯片规划的杂乱度大大进步,数字体系的规划周期和规划本钱压力激增。且现在跟着电子职业的长尾效应,沿着尾部走得越远,规划本钱占总本钱的份额就越大。

关于Fabless公司来说,规划占有的比重越来越大,运用EDA东西会有许多优点,比方缩短上市时刻、下降产品规划和开发本钱,一起能够促进规划牢靠、高速、高密度的集成电路。

关于EDA厂商来说,受本身局限性和下降本钱需求激烈的“双面夹攻”,改造的确不得不为。但落实到细节上,他们不只要处理因而暴露出的前史留传的比如数据同享、东西接口等办理问题,还要完结定制化要求带来的硬件语言和体系框架结构上的改造。这不可谓不是一道难题。

为了应对改动,2017年Mentor公司正式对外宣告全面调整战略,称要首先带动EDA 4.0,并打造将多种高档验证技能无缝衔接构成一个归纳性的服务渠道,然后大大进步ASIC和现现在大火的SoC功用验证的出产功率。与此一起,Synopsys、Cadence也不落后,一边在触摸科技巨子一边也在AI范畴动作一再。

有意思的是,在压力的唆使下,EDA厂商不只将AI融入到了EDA生态建设中,以处理规划复用、档案重复、零件琐碎、主动化缺乏等东西问题,在这之外,他们还关怀起了FinFETs、3D-IC等新工艺,参加新架构的规划,一起关怀5G、主动驾驶、云核算等前沿技能。在立异技能的重视度和参加度上,EDA厂商堪比前沿科技巨子。

对此,Cadence产品办理总监Dave Pursley曾揭露给出解说,“现在处于前沿的公司是对EDA东西影响最大的公司,因咱们期望经过触摸他们来练习咱们的东西,然后让职业的其他人运用这些东西,一起改进这一流程。”

但只是捉住大客户是抓不住整个商场的,Pursley也认识到了这个问题,“尽管咱们重视的是大客户,但打造出的东西并不具有通用性,也有许多客户在寻求本钱更低、出产率更高的处理方案。他们承当不起投入许多人力的价值,需求找到更好的方法。”

传统含义上,许多芯片规划都是选用规范元件来建立的,EDA厂商只需求供给软件东西即可。可是跟着更多的杂乱技能逐步浸透到物联网等设备中,人们对核算才能的需求正在添加,而这明显超出了传统芯片规划架构和规范器材建立所能供给的,且功耗添加、安全性下降、牢靠性下降等问题也是日积月累,因而,自定义规划的需求日益添加。需求各异,定制化处理方案天然成为当下“最好的方法”。

作为国内EDA厂商的领头者,华大九霄的起点和要点便是做好定制化服务,即针对不同芯片的规划需求供给全流程全体处理方案等服务。可见,做优点理方案成为EDA厂商不得不学的必备身手。

由EDA厂商来做处理方案的原因也清楚明了,相较于芯片流片的本钱,在EDA虚拟渠道上的花费天然会少许多。而如前史上任何技能的商用开展进程,本钱全面下降是广泛应用的首要条件。

追着立异走,这是EDA厂商的任务。相较于曩昔,当下EDA厂商在芯片规划进程中的效果明显无足轻重,而素有职业技能风向标之称的DAPRA深谙此理。2018年7月,它宣告投入15亿美元帮忙半导体工业长时间开展,其间就包含研讨和优化测验、虚拟仿真等EDA软件算法和体系。

从从前只需处理逻辑电路功用到现在面向工业链,EDA厂商乃至承当了对Foundry的良率和成品率的处理方案。

现在,用AI技能来面向工业链需求去做好用的处理方案现已成为EDA厂商的一致,但怎么根据工艺改动和技能需求研发先进的支持体系、打造IP产品及全套规划处理方案成为EDA厂商的巨大应战。

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