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      行業動態

      新興技術定義EDA發展新趨勢

      發布時間:2022-08-03    來源:中國電子報、電子信息產業網

      近期,不少半導體公司出現了減產或是砍單現象,部分芯片價格下跌達到8成。盡管越來越多的跡象都在表明,全球半導體市場正在承受下行壓力,但研究公司Needham & Company分析稱,EDA領域正表現出逆勢增長的強大韌性。這一點從近期不平靜的EDA市場中也可見一斑。日前,國內EDA領先企業華大九天開啟申購,發行市值達177億元;EDA廠商英諾達電子科技有限公司近日宣布完成A輪融資,融資金額達數千萬元;數字驗證EDA領先企業芯華章發布一系列強鏈補鏈的自主知識產權EDA產品。眼下較為火熱的EDA市場,似乎正透露出更多行業發展的新信號。

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      EDA驗證成為高端通用芯片突圍關鍵

      今年第二季度以來,消費市場的帶動能力有所下降,再疊加新冠肺炎疫情防控和通貨膨脹等多重因素,半導體市場近年來供不應求的高增長態勢近期有所收斂。相比之下,全球EDA市場正在穩步發展。賽迪顧問發布的最新報告顯示,2020年全球EDA市場規模約為115億美元,預計2025年有望達到157億美元,年均復合增長率為6.4%。同時,IBS也預測,2025年中國EDA市場規??偤蛯⑦_到22.72億美元。

      在半導體行業承受下行壓力的背景下,EDA市場的發展呈現出穩步上升的態勢。賽迪顧問集成電路中心高級咨詢顧問池憲念向《中國電子報》記者表示,這一方面是由于半導體制程的精進、設計工藝的升級需要EDA相應的軟件進行更新,先進工藝節點極大推動EDA需求增長;另一方面是后摩爾時代芯粒(Chiplet)技術、SiP 等發展,驅動EDA技術應用延伸拓展,促進了EDA工具升級迭代的需求。

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      EDA貫穿電子設計全流程

      被稱為“芯片之母”的EDA工具市場規模日益增長,正在撬動上萬億元量級的芯片市場,已經成為名副其實的行業支點。而在整個EDA產業鏈條中,技術壁壘和門檻較高的驗證環節貫穿于芯片設計的每個步驟。以7nm的GPU SOC為例表示,接近7成的投入是在數字前端設計,驗證占據芯片設計總成本的70%以上。

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      驗證環節貫穿芯片設計的每個步驟

      當前芯片驗證工具的市場,主要由Synopsys、Cadence和西門子EDA這三家國外EDA廠商占領。其中,Synopsys和Cadence有自己完整的全套前端驗證軟硬件工具集。由此可見,EDA驗證環節已經成為高端通用芯片設計廠商突圍的關鍵。芯謀研究高級分析師張彬磊向《中國電子報》記者表示,驗證環節往往是EDA軟件與專業硬件相結合的方式,相對價格比較高,在中大型高端芯片企業中非常有價值,市場前景十分廣闊。

      根據IBS預測,2025年,僅中國的EDA驗證市場規模就將達到12.5億美元,超過其他EDA細分市場規模的總和?,F階段,所有芯片設計公司都希望通過更加充分的驗證,來降低投片風險與流片成本。但目前來看,EDA驗證環節還有待進階。張彬磊對記者表示,在驗證環節,設備和EDA工具往往需要針對客戶需求進行大量的調試工作,而EDA服務商的人力又相對有限,因此許多中小設計公司得到的服務體驗非常不好,普遍感覺響應時間長、解決問題的速度慢。

      后摩爾時代對EDA驗證提出更高要求

      后摩爾時代序幕的拉開讓EDA行業,特別是EDA驗證走在了行業的聚光燈下,對EDA驗證提出了更高要求。而這其實離不開當前業內發展的三大重要趨勢。

      芯華章科技首席市場戰略官謝仲輝對記者表示,首先是新興應用領域的飛速發展推動需求急劇分化。以當前火熱的汽車電子為例,預計到2025年,汽車領域在軟件與集成的投入將達到620億美元。這不僅使得應用系統需求映射到芯片規格和驗證,也推動軟硬件協同驗證從系統集成階段向IP階段延伸。

      其次是應用領域需求的滿足,要求業界從多維度構建自主芯片。謝仲輝具體解釋道,在軟件維度,代碼驅動的軟件1.0時代已經進入到數據驅動的軟件2.0時代;在架構維度,異構計算推動封裝從2D到2.5D,再向3D演進,在有限的體積里集成更多芯片和模塊,提升輸入輸出速度,以提高應用效率;在工藝維度,Chiplet帶來“IP芯片化”的趨勢;在多模塊維度,高速接口和協議需要支持多晶片、多芯片、多板卡協同。謝仲輝說,這些都對EDA驗證可靠性、完備性提出了更高的要求。在硅前階段,其實很難完成多晶片、多芯片的全系統驗證。

      最后是在壓力巨大的應用創新周期,芯片設計驗證受限于資深人才經驗和數量,項目工具和算力無法滿足應用快速創新需求等。對此,謝仲輝特別強調了幾個環節。在模塊設計及驗證環節,可能會產生仿真資源不夠、覆蓋率未達標問題;在系統級驗證環節,可能會出現原型實現耗時、仿真性能低、軟硬件聯調困難問題;芯片測試對ATE(集成電路自動測試機)覆蓋率提出了更高要求;系統集成則可能導致芯片測試功能未能覆蓋系統級功能。

      基于后摩爾時代為EDA驗證帶來的種種挑戰,謝仲輝認為,EDA要面向整個系統市場提供整體解決方案。他以芯華章發布的智V驗證平臺為例向記者表示,該驗證平臺融合了不同工具,支持云原生、人工智能等前沿技術,在不同場景需求下,對各類設計提供定制化的全面驗證解決方案。

      新興技術推動EDA工具進行新的變革

      后摩爾時代,人工智能、云計算等新興領域對大規模計算的需求不斷釋放,芯片集成度和制造工藝復雜度呈現指數級上升。在此背景下,新興技術的發展也會反向促進芯片設計和EDA工具的發展,定義EDA發展的新趨勢。

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      以復雜人工智能芯片的設計過程為例,眾多控制密集型單元、協議復雜的接口模塊等對EDA工具的可靠性要求極高,芯片的設計驗證效率和可靠性亟待提升,有關功能也急需進一步增強。芯華章科技產品和業務規劃總監楊曄對記者表示,在這種情況下,將人工智能技術應用于EDA驗證工具中,能夠提升新一代復雜AI芯片的設計驗證效率,并進一步保障復雜AI芯片的功能和可靠性。

      事實上,在過去幾年里,圖像已經成為人工智能技術在EDA工具中應用的代表性領域。楊曄表示,從之前的市場情況來看,人工智能技術在后端的布局、OPC(光學鄰近校正)這兩方面的落地最快。部分原因是這兩個領域與AI特別擅長的圖像處理相關性較高。

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      不過,目前人工智能技術與EDA工具的結合已經進入“深水區”。在楊曄看來,如何用人工智能技術處理高維度數據,是當前行業發展的重點。楊曄對記者談道,在EDA仿真、形式化驗證、調試等幾個階段,都有與人工智能結合的空間。在前端的仿真環節,通過融合自然語言處理等最新AI算法與傳統機器學習算法來縮小求解空間,更快完成AI輔助的驗證和調試。這已經在芯華章的數字調試產品中得到了初步應用。此外,在形式化驗證中,AI算法同樣能夠優化計算調度,從而改進性能。

      在人工智能技術崛起的同時,云計算正在悄悄改變EDA的運行架構。當芯片設計變得愈發復雜之后,算力和存儲開始出現瓶頸,傳統的自建數據中心已不堪重負。楊曄認為,云端對于EDA工具的彈性算力非常有幫助,與上云相關的工具和服務能夠幫助客戶更好地利用云端的彈性算力,同時也可以幫助云廠商更好地對接芯片廠商。

      系統集成和異構計算也將推動EDA工具進行新的變革。楊曄表示,在過去的30年中,芯片設計和制造環節是逐漸分離的。但是現在,芯片設計和制造又成為一個上下游協同的過程,因此EDA工具在芯片設計階段,就必須考慮如何滿足未來異構集成趨勢下系統驗證的驗證需求,以更好地支持芯片行業的上下游協同。



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