隨著AI對設計和制造的滲透和影響，生活中智能產品也開始變得稀松平常。產品端發(fā)生的巨大變化和快速迭代，其影響傳導到產業(yè)鏈上游帶來的則是沖擊，因此整個半導體產業(yè)鏈上各廠家的職能都在發(fā)生一定程度的交雜與變化。

在此前鎂客網采訪華進半導體市場與產業(yè)化部／戰(zhàn)略部部長周鳴昊談到這一話題時，他就曾直言表示明顯感受到了變動，“整個產業(yè)鏈確實是發(fā)生了一些變化，最明顯的是，大家分工很清楚的版塊開始出現(xiàn)了業(yè)務交叉，以我們中下游來看，前道、中道、后道和組裝之間實際上都有交叉。這樣的變化之下，有沖擊，也有機會?！?/p>

中下游如此，上游亦然。筆者留意到，作為輔助IC設計的工具提供商，EDA公司幾乎活躍在各大前沿技術、工藝探討和創(chuàng)新論壇上。

從幕后走向臺前，EDA的積極活躍著實惹人關注。尤其是在國內EDA產業(yè)相對處于“空白”之下，這樣一個轉變是不是暗示著更多機遇也成為半導體從業(yè)者應當考慮的問題。

EDA，芯片設計的工具

發(fā)展近六十載，從一開始的IC設計輔助工具到后來囊括設計、性能測試、特性分析、虛擬仿真等諸多功能，在加速芯片設計的同時，EDA產業(yè)也從一開始的不起眼逐漸發(fā)展壯大。

ESD Alliance MSS發(fā)布的最新統(tǒng)計數(shù)據顯示，2018年Q3全球EDA產業(yè)收入同期增長了6．7％，達到了24．4億美元，延續(xù)了此前的連續(xù)增長之勢。對此，業(yè)內人給出分析稱，之后整個市場空間還將繼續(xù)增長。

盡管迅速增長，因只是IC設計的“配角”，EDA市場一直以來只是半導體產業(yè)中一個“無足輕重”的細分領域，現(xiàn)如今它為何值得關注？

首先，我們來看下何為EDA。

EDA（Electronic design automation），中文譯為電子設計自動化，指的是利用計算機輔助設計（CAD）等軟件來完成超大規(guī)模集成電路（VLSI）芯片的功能設計、綜合、驗證、物理設計（包括布局、布線、版圖、設計規(guī)則檢查等）等流程的設計方式。

在十分有限的芯片上進行布局和走線是一門很復雜的學問，并且好的布局和布線可以節(jié)省面積、提升信號完整性和穩(wěn)定性的同時還提高芯片可靠性，所以一般專業(yè)的芯片公司都要使用EDA軟件來輔助設計。

但是EDA并不是在半導體產業(yè)一開始出現(xiàn)就存在的。

在六十年前，半導體產業(yè)剛剛萌生，當時的集成電路遠不及現(xiàn)在復雜，因此IC設計人員只需徒手就可以完成集成電路的設計、布線等工作。后來隨著晶體管數(shù)量的暴增，物理空間、時序收斂、邏輯區(qū)域等因素都需要被融合考慮，“手工”設計和制作的低效和耗時嚴重增加了設計成本，EDA工具順應這樣一個需求而生。

EDA首次亮相是在上世紀60年代，當時它能夠實現(xiàn)對電路板上的少量模塊進行自動擺放。到了70年代，EDA工具開始應用在了工業(yè)界，很多半導體公司也開始研發(fā)自己專用的EDA工具，并逐步形成了現(xiàn)在的設計風格。在80到90年代間，獨立的軟件供應商開始設計具備更加普遍用途的軟件工具，也因此EDA逐步發(fā)展為IC產業(yè)鏈上游中細分的一個獨立產業(yè)。

當時，順應整個硅谷半導體產業(yè)的興起，美國硅谷出現(xiàn)了一大批EDA廠商，在不斷的競爭之后，21世紀初整個市場形成了Synopsys、Mentor和Cadence三大巨頭瓜分的格局。

相較于國際，國內EDA產業(yè)的發(fā)展主要伴隨著我國半導體產業(yè)的發(fā)展與興起，此前零散的EDA軟件研發(fā)團隊也因此逐步凝聚成一股強力，國產EDA的代表廠商華大九天就是在2009年正式成立。

不難發(fā)現(xiàn)，無論是國內還是國外，EDA無一例外都是在半導體產業(yè)高速發(fā)展的帶動下應運而生的，因此某種程度上EDA行業(yè)的發(fā)展史就像一面鏡子，它能夠折射出半導體產業(yè)的技術迭代速度和創(chuàng)新程度。換言之，EDA產業(yè)發(fā)展越好，整個半導體行業(yè)越“動蕩”。

工欲善其事，必先利其器

在國內，EDA為公眾所熟知很大程度上源于中美關系緊張形勢下，Cadence曾拒絕給中興提供EDA工具而以此鉗制中興的事件。對于學習過工程專業(yè)的人來說，不會不知道Protel、CAD等自動輔助設計軟件及它們的重要性。

工欲善其事，必先利其器。

設計芯片是一件耗時又耗力的事情。早在2014年，就有報道指出當時英偉達曾為設計一款芯片花費了8000名員工一年的時間，這樣的成本是一般公司所無法承受的。

而EDA的出現(xiàn)恰好就是為了解決類似這樣，因復雜的設計需求帶來的芯片設計成本提升的問題，它通過幫助芯片設計人員用更簡單的方法去從事設計工作，以縮短研發(fā)周期，降低設計成本。

沒有EDA軟件，設計者需要經過若干次實物實驗才能做出一個合格設計；而有了它，設計者可通過計算機“試錯”，這極大降低了重復試錯的成本，因而讓公司能夠用盡可能低的成本設計出合格的產品。

利用EDA工具，電子設計工程師們可以通過計算機完成大量繁瑣的設計工作，即將電子產品的電路設計、性能分析、布線、仿真到出IC版圖的整個過程都在計算機上自動處理完成。

經過數(shù)十年的發(fā)展，整個EDA產業(yè)基本形成了穩(wěn)定的技術市場，它也代表了整個電子設計技術的最新發(fā)展方向。綜合考慮工藝、制造和系統(tǒng)設計，EDA所要做的事情幾乎囊括了IC設計工作中涉及到的前端設計、IP復用、系統(tǒng)和功能描述、邏輯設計和仿真等各個關鍵環(huán)節(jié)，以達到最大程度優(yōu)化芯片的設計方式，成為了IC設計人員的最佳利器。

深度學習開啟EDA 4．0時代

上文提到，英偉達為設計一款芯片耗費了8000名員工一年的時間。不過彼時EDA產業(yè)已經發(fā)展到相對成熟的地步，為何還會出現(xiàn)如此大動干戈的情況？其中緣由在于深度學習。

對于整個科技行業(yè)來說，深度學習的全面爆發(fā)有著影響深遠的意義，它給軟件系統(tǒng)、硬件產品端和半導體等領域都帶來了沖擊，EDA產業(yè)也不例外。在人工智能的影響和摩爾定律逐步失效的情況下，芯片架構設計和定制化要求成為當下IC設計的主旋律，這讓傳統(tǒng)EDA工具也露出了自身的局限性。

2015年，應DAPRA要求，為迎合AI帶來的定制化需求去改進EDA，加州大學伯克利分校6名研究生嘗試采用了全新的EDA語言和技術來驗證該校RISC－V中心的BOOM－2項目。結果有些出乎意料，他們僅花了6個月就完成了含有25M個晶體管的設計。與此相比，受深度學習影響之累，英偉達的出手確實太“闊綽”了些。也因此，傳統(tǒng)EDA工具的局限性顯露無疑。

在深度學習、云計算等技術的影響下，半導體產業(yè)在自動駕駛汽車、智能汽車、物聯(lián)網等新興領域的驅動下迎來了新一輪發(fā)展高潮，IC設計的各個環(huán)節(jié)與設計方法都在發(fā)生改變，芯片設計的復雜度大大提升，數(shù)字系統(tǒng)的設計周期和設計成本壓力激增。且現(xiàn)在隨著電子行業(yè)的長尾效應，沿著尾部走得越遠，設計成本占總成本的比例就越大。

對于Fabless公司來說，設計占據的比重越來越大，使用EDA工具會有諸多好處，比如縮短上市時間、降低產品設計和開發(fā)成本，同時可以促進設計可靠、高速、高密度的集成電路。

對于EDA廠商來說，受自身局限性和降低成本需求強烈的“雙面夾攻”，變革確實不得不為。但落實到細節(jié)上，他們不僅要解決因此暴露出的歷史遺留的諸如數(shù)據共享、工具接口等管理問題，還要完成定制化要求帶來的硬件語言和系統(tǒng)框架結構上的革新。這不可謂不是一道難題。

為了應對變化，2017年Mentor公司正式對外宣布全面調整戰(zhàn)略，稱要率先帶動EDA 4．0，并打造將多種高級驗證技術無縫連接形成一個綜合性的服務平臺，從而大大提高ASIC和現(xiàn)如今大火的SoC功能驗證的生產效率。與此同時，Synopsys、Cadence也不落后，一邊在接觸科技巨頭一邊也在AI領域動作頻頻。

有意思的是，在壓力的驅使下，EDA廠商不僅將AI融入到了EDA生態(tài)建設中，以解決設計復用、檔案反復、零件瑣碎、自動化不足等工具問題，在這之外，他們還關心起了FinFETs、3D－IC等新工藝，參與新架構的設計，同時關心5G、自動駕駛、云計算等前沿技術。在創(chuàng)新技術的關注度和參與度上，EDA廠商堪比前沿科技巨頭。

對此，Cadence產品管理總監(jiān)Dave Pursley曾公開給出解釋，“目前處于前沿的公司是對EDA工具影響最大的公司，因我們希望通過接觸他們來訓練我們的工具，然后讓行業(yè)的其他人使用這些工具，同時改善這一流程?！?/p>

不會做解決方案的EDA廠商不是好的AI公司

但僅僅抓住大客戶是抓不住整個市場的，Pursley也意識到了這個問題，“雖然我們關注的是大客戶，但打造出的工具并不具有通用性，也有很多客戶在尋求成本更低、生產率更高的解決方案。他們承擔不起投入大量人力的代價，需要找到更好的辦法。”

傳統(tǒng)意義上，許多芯片設計都是采用標準元件來搭建的，EDA廠商只需要提供軟件工具即可。但是隨著更多的復雜技術逐漸滲透到物聯(lián)網等設備中，人們對計算能力的需求正在增加，而這顯然超出了傳統(tǒng)芯片設計架構和標準器件搭建所能提供的，且功耗增加、安全性降低、可靠性降低等問題也是與日俱增，因此，自定義設計的需求日益增長。需求各異，定制化解決方案自然成為當下“最好的辦法”。

作為國內EDA廠商的領頭者，華大九天的起點和重點就是做好定制化服務，即針對不同芯片的設計需求提供全流程整體解決方案等服務?？梢姡龊媒鉀Q方案成為EDA廠商不得不學的必備本領。

由EDA廠商來做解決方案的原因也顯而易見，相較于芯片流片的成本，在EDA虛擬平臺上的花費自然會少許多。而如歷史上任何技術的商用發(fā)展歷程，成本全面降低是廣泛應用的首要前提。

追著創(chuàng)新走，這是EDA廠商的使命。相較于過去，當下EDA廠商在芯片設計過程中的作用顯然舉足輕重，而素有行業(yè)技術風向標之稱的DAPRA深諳此理。2018年7月，它宣布投入15億美元協(xié)助半導體產業(yè)長期發(fā)展，其中就包括研究和優(yōu)化測試、虛擬仿真等EDA軟件算法和系統(tǒng)。

從曾經只需解決邏輯電路功能到如今面向產業(yè)鏈，EDA廠商甚至承擔了對Foundry的良率和成品率的解決方案。

現(xiàn)在，用AI技術來面向產業(yè)鏈需求去做好用的解決方案已經成為EDA廠商的共識，但如何基于工藝變化和技術需求研制先進的支持系統(tǒng)、打造IP產品及全套設計解決方案成為EDA廠商的巨大挑戰(zhàn)。