AI來(lái)了，國(guó)產(chǎn)EDA工具的春天到了？

過(guò)去一段時(shí)間里，我們關(guān)注了半導(dǎo)體行業(yè)的各個(gè)位面，比如芯片制造，操作系統(tǒng)，地域紛爭(zhēng)等等，也欣喜地看到中國(guó)半導(dǎo)體企業(yè)在產(chǎn)業(yè)鏈中的快速就位。但同時(shí)應(yīng)當(dāng)注意到的是，有一扇技術(shù)大門卻一直沒(méi)有被推開，那就是EDA工具。

EDA，即電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化（Electronics Design Automation）的概念十分寬泛，想做芯片設(shè)計(jì)，就不離開EDA工具。在機(jī)械、智能手機(jī)、通訊設(shè)備、航空航天、生物醫(yī)藥等等各個(gè)涉及電子自動(dòng)化的領(lǐng)域，通過(guò)EDA技術(shù)來(lái)完成特定目標(biāo)芯片的設(shè)計(jì)，可以說(shuō)是產(chǎn)業(yè)鏈上游的上游、基礎(chǔ)的基礎(chǔ)。

而如此重要的神兵利器，中國(guó)企業(yè)的市場(chǎng)認(rèn)可度如何呢？答案是，毫不夸張地說(shuō)，95%以上的EDA工具都掌握在美國(guó)企業(yè)手中。中國(guó)現(xiàn)存的10余家EDA公司，2018年銷售額3.5億元，只占到全球市場(chǎng)份額的0.8％，技術(shù)研發(fā)方面，也以16nm及28nm工藝支持為主。

硬件制造能力可以花錢堆設(shè)備來(lái)快速拉升，底層操作系統(tǒng)能夠用N個(gè)“備胎”頂上，那么占據(jù)全球半導(dǎo)體供應(yīng)鏈戰(zhàn)略要地的EDA工具，又該如何尋找自己的春天呢？或許答案就隱藏在EDA正在描繪的AI藍(lán)圖之中。

單兵孤城的國(guó)產(chǎn)EDA

其實(shí)，早在去年“中興事件”中，EDA工具就以大殺器的形象出現(xiàn)過(guò)。除了禁止賣芯片給中興以外，全球最大的EDA公司Cadence也宣布停止對(duì)中興服務(wù)。今年的特朗普清單中，EDA工具同樣沒(méi)有缺席，赫然在列。事情一旦無(wú)可挽回，中國(guó)幾乎所有芯片企業(yè)都只能依靠當(dāng)前版本的工具進(jìn)行工作，效率大打折扣不說(shuō)，還意味著很可能因?yàn)闊o(wú)法升級(jí)而很快落后于行業(yè)，建立在芯片能力基礎(chǔ)上的軟硬件自然也就成了無(wú)本之木、無(wú)源之水。

從理性的角度看，徹底地域化的最壞結(jié)果大概率不會(huì)出現(xiàn)，但EDA工具的戰(zhàn)略地位卻不得不引起重視。但話又說(shuō)回來(lái)了，為什么時(shí)至今日都沒(méi)有相關(guān)“備胎”出現(xiàn)呢？

想要尋找答案，我們需要將時(shí)間的鐘擺調(diào)到1992年。

當(dāng)時(shí)，中國(guó)尚處于西方對(duì)中國(guó)實(shí)行EDA禁供的窘境之中。一大批中國(guó)的科學(xué)家和工程界人士，都投入到了國(guó)家牽頭的國(guó)產(chǎn)EDA開發(fā)之中。當(dāng)時(shí)，行業(yè)涌現(xiàn)出了無(wú)窮的活力。

1992年，在200多個(gè)開發(fā)者的攻堅(jiān)下，超大規(guī)模集成輔助設(shè)計(jì)系統(tǒng)熊貓IC CAD通過(guò)鑒定，覆蓋了全定制集成電路正向設(shè)計(jì)的全部功能，獲得當(dāng)年的國(guó)家科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)，也被視作沖破西方封鎖的里程碑。

沒(méi)想到的是，該項(xiàng)目甫一成功，對(duì)岸就迅速解除了對(duì)中國(guó)的EDA禁令，加上后來(lái)“市場(chǎng)換技術(shù)”的思路占主流，導(dǎo)致此后的十?dāng)?shù)年間，美國(guó)高端成熟的EDA工具如同狼群一般在中國(guó)市場(chǎng)攻城略地，中國(guó)EDA自主廠商的研發(fā)腳步也因此變緩，走上了“二次開發(fā)”“代理集成”的附屬式發(fā)展道路。

一番波折之后，國(guó)產(chǎn)EDA就來(lái)到了一個(gè)尷尬的境地。一方面在品牌上亦步亦趨，知識(shí)產(chǎn)權(quán)難以把控，自然也無(wú)法形成溢價(jià)，致使中國(guó)的芯片設(shè)計(jì)企業(yè)逐漸失去了選擇權(quán)和議價(jià)權(quán)。而在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，既需要支付多套EDA工具的license專利費(fèi)，高昂的成本直接拖累了設(shè)計(jì)周期及競(jìng)爭(zhēng)力，在5nm乃至3nm等高精度芯片設(shè)計(jì)也囿于上游軟件大鱷，難以施展。

這樣處處掣肘的大背景下，中國(guó)EDA工具的前路在何方呢？

風(fēng)水輪流轉(zhuǎn)，今年看AI

今天沒(méi)人能夠忽視AI對(duì)社會(huì)產(chǎn)業(yè)帶來(lái)了賦能作用，根據(jù)市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)ABIResearch發(fā)布的最新報(bào)告，云端AI芯片市場(chǎng)將從2019年的42億美元增長(zhǎng)至2024年的100億美元規(guī)模；邊緣AI芯片也將以31%的年平均增長(zhǎng)率持續(xù)擴(kuò)張。而EDA作為AI芯片中不可或缺的角色，也在半導(dǎo)體軟硬件企業(yè)、創(chuàng)業(yè)者與開發(fā)者的推動(dòng)下，迎面撞上了新的商機(jī)與挑戰(zhàn)。

首要的需求變化，是更高的PPA (功耗、性能、面積)目標(biāo)。

想要將AI移植到智能手機(jī)、車聯(lián)網(wǎng)、IoT等終端，具備深度學(xué)習(xí)能力的系統(tǒng)級(jí)芯片（SoC）就變得不可或缺，產(chǎn)業(yè)端對(duì)芯片封裝的小型化也越來(lái)越苛刻。

在越來(lái)越小的單位面積上集成越來(lái)越多的晶體管，需要更復(fù)雜的工藝器件，電路之間的交互、熱物理效應(yīng)等也都會(huì)發(fā)生改變，這意味著整個(gè)設(shè)計(jì)流程都需要被重新思考，EDA工具也必須與時(shí)俱進(jìn)。

同時(shí)，產(chǎn)業(yè)智能市場(chǎng)的激烈競(jìng)爭(zhēng)，也讓開發(fā)者對(duì)設(shè)計(jì)周期（Time To Market）的要求越來(lái)越高，而設(shè)計(jì)規(guī)模和規(guī)則限制也在增多，如何提升AI芯片的設(shè)計(jì)效率，減少迭代次數(shù)，進(jìn)而縮短設(shè)計(jì)周期，也在倒逼EDA廠商升級(jí)。

時(shí)代浪潮的涌動(dòng)之下，將AI引入芯片設(shè)計(jì)環(huán)境，就是一個(gè)水到渠成的必然選擇了。

在國(guó)家戰(zhàn)略層面，美國(guó)國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局(DARPA)為首的部門，開始將電子資產(chǎn)智能設(shè)計(jì)(IEDA) 作為代表性項(xiàng)目，重點(diǎn)突破優(yōu)化算法、7nm以下芯片設(shè)計(jì)支持、布線和設(shè)備自動(dòng)化等關(guān)鍵技術(shù)難題。

產(chǎn)業(yè)端，Synopsys、Cadence、Mentor，以及中國(guó)的華大等工程界也紛紛將AI設(shè)計(jì)從概念升級(jí)到實(shí)戰(zhàn)階段。Cadence正式推出了專門為AI設(shè)計(jì)所打造的Tensilica DNA 100處理器IP，能夠利用算法提高芯片能效，功耗也大幅度降低。Synopsys也推出了內(nèi)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎的嵌入式圖像處理器，來(lái)實(shí)現(xiàn)內(nèi)存高速存取的設(shè)計(jì)需求，還提供芯片開發(fā)初期就確保AI數(shù)據(jù)安全性的IP選項(xiàng)。下游的集成商如臺(tái)積電，也在ARM A72和A73等內(nèi)核上成功地部署了機(jī)器學(xué)習(xí)，以幫助預(yù)測(cè)最佳的單元時(shí)鐘門控，提升整體芯片速度。

總的來(lái)說(shuō)，AI對(duì)EDA提出了新的技術(shù)要求：一是能夠以更高效率執(zhí)行矩陣乘法、點(diǎn)積等運(yùn)算任務(wù)的專門化處理；二是實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)任務(wù)快速存儲(chǔ)需求的架構(gòu)創(chuàng)新；三是打造傳遞各種數(shù)據(jù)資料的連接界面。

盡管目前，國(guó)產(chǎn)EDA欠缺一次全面的補(bǔ)課，但當(dāng)務(wù)之急并非盲目地一擁而上。市場(chǎng)的需求，產(chǎn)業(yè)端的算法饑渴，技術(shù)和產(chǎn)品填補(bǔ)空白的優(yōu)先級(jí)，都將國(guó)產(chǎn)EDA工具的前路指向了AI。

重新制造輪子：中國(guó)EDA的AI土壤

當(dāng)然，在EDA工具的AI化過(guò)程中，還是需要有的放矢。所以接下來(lái)，是時(shí)候討論這個(gè)關(guān)鍵的問(wèn)題了，中國(guó)EDA廠商的逆襲可能性，以及關(guān)鍵力量究竟在哪里？

對(duì)于這個(gè)龐大的命題，政策、資本、學(xué)術(shù)等可能需要幾十年、幾代人去解釋，在此，我們不妨將目光聚焦在一些具體的技術(shù)趨勢(shì)上，比如云計(jì)算。

EDA上云是未來(lái)的趨勢(shì)之一，利用云端龐大的運(yùn)算能力能夠有效解決仿真耗時(shí)的問(wèn)題，直接降低芯片創(chuàng)業(yè)者獲取EDA工具的成本，某些芯片大企業(yè)也可以靈活地臨時(shí)使用某些工具。而眾所周知，中國(guó)云服務(wù)廠商無(wú)論是在硬件部署、軟件創(chuàng)新、軟硬件協(xié)同方面，已經(jīng)開始成為智能產(chǎn)業(yè)的支撐力量，也將成為推動(dòng)EDA領(lǐng)域進(jìn)化的關(guān)鍵變量。

再比如AIoT的蓬勃發(fā)展。

軟硬體協(xié)同這類因AI衍生的協(xié)同設(shè)計(jì)需求，需要新一代EDA工具來(lái)適應(yīng)。同時(shí)，與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用端的親密呼應(yīng)，也會(huì)影響與打磨新一代EDA的設(shè)計(jì)與驗(yàn)證解決方案。舉個(gè)例子，車聯(lián)網(wǎng)、規(guī)模運(yùn)算、高頻通信等應(yīng)用領(lǐng)域的設(shè)計(jì)，都對(duì)系統(tǒng)級(jí)分析工具提出了更高的要求，為了更全面地支持各種場(chǎng)景，EDA從業(yè)者也需要向工程模式（CAE）等方向全面延伸，這些領(lǐng)域的交融會(huì)跑出多少黑馬，是個(gè)令人興奮的未知數(shù)。可以確定的是，中國(guó)土地上如火如題的AIoT建設(shè)，也在不斷為EDA產(chǎn)業(yè)輸送養(yǎng)分。

撬動(dòng)一座產(chǎn)業(yè)版圖的，有時(shí)是一力降十會(huì)的絕對(duì)實(shí)力，有時(shí)也許是順勢(shì)而為的一個(gè)支點(diǎn)。

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