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剖析国产EDA发展的难点与机遇,把握AI能力或能早日突破3nm
2023-11-24 来源:贤集网
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关键词:EDA芯片人工智能

在芯片的生产制造环节中,处于产业最上游的是IP、EDA。其中EDA被大家称为“芯片之母”,在芯片的设计、制造、封测等环节中都需要用到。

不仅如此,随着工艺越先进,EDA越重要,因为越先进的芯片,设计、流本成本非常高,所以在流片前都需要用EDA来进行测试验证。

但大家也都清楚,国产EDA发展较晚,全球EDA市场被美国垄断,按照2022年的数据,全球EDA市场,美国三大巨头占了80%以上的份额,在中国更是占了90%以上的份额。



国产EDA的份额不到10%,为何份额这么低呢?一方面是大家支持的流程不够全,很多国产EDA只涉及到芯片的部分环节,做不到全流程覆盖,而国外的EDA覆盖了所有环节和流程,所以很多芯片厂,会使用国外的EDA产品。

另外则是很多国产EDA支持的工艺不够先进,以前大多只是支持到28nm,连14nm都很多流程不支持。

此外就是IP方面,国外的很多EDA大厂,其实也是IP大厂,有各种IP核,供芯片厂商使用,使用这些IP,可以大大降低门槛,提高效率。

基于这几点,所以国外EDA才能够垄断市场,而国产EDA就只能在后面追赶。

但是国外的EDA再好,也存在卡脖子的风险,比如华为,就被断供了一些先进的EDA,所以关键时候,还得是国产顶上才行。


新技术浪潮推动EDA创新与变革

当前,除了本土EDA厂商和行业伙伴自身努力谋发展之外,芯片领域新兴技术层出不穷,新兴架构、标准、需求和理念也在不断推动行业进步。当下RISC-V、Chiplet和AI技术成为行业高频词,其发展和成熟给EDA厂商带来了新挑战和新机遇。

陈英仁表示,面对RISC-V、AI、Chiplet等技术的快速发展,EDA技术必须进行创新和变革,以满足新的设计和实现需求。


RISC-V为设计带来更多可能性

首先来看RISC-V,RISC-V架构从设计理念上摒弃了“历史包袱”,具有精简、低功耗、模块化、可扩展、开放开源等技术优势,旨在为芯片设计带来更多可能性。

尤其是在物联网(IoT)领域,开源架构RISC-V的出现,进一步点燃了新晋者的热情。

在逐渐走向成熟的IoT行业中,RISC-V以其极具多样性、低功耗、高安全性和成本效益的优势,展现出巨大的潜力。更重要的是,其开源和高度可定制的特性赋予了芯片设计企业更大的自主权,从而满足了多样化的客户需求。

根据RISC-V基金会数据,2022年采用RISC-V架构的处理器核已出货100亿颗,其中绝大多数出货都集中在MCU和IoT领域。预计到2025年,RISC-V架构的处理器核出货量将突破800亿颗。在出货量暴增的同时,RISC-V应用场景不再局限于低功耗物联网领域,而是逐渐向手机、电脑、汽车、数据中心等应用领域拓展。

不仅如此,RISC-V作为一种开放指令集架构,也为中国芯片产业提供了一个新的选择和机会。随着国际贸易冲突和“逆全球化”加剧,国内开始加速拥抱开源RISC-V架构发展,以避免在主流CPU芯片架构上受制于人,实现更多的自主创新和供应链安全。



去年出货量超100亿颗的RISC-V架构芯片,国内出货量已经占据一半,不仅有众多国内企业和科研机构加入了RISC-V国际基金会,还成立了中国开放指令生态联盟和国内首个RISC-V专利联盟,致力于推动中国RISC-V芯片生态建设。

RISC-V技术正凭借其开放性、高效性和卓越的可扩展性,重新定义计算的未来。不过,任何技术的发展都存在两面性,RISC-V在提供自主供应链机会,加速技术迭代的同时,其开放协作模式也带来了诸多挑战。

RISC-V的劣势在于其还处于发展初期,还没有形成一个完善而统一的技术体系和商业模式。陈英仁指出,在标准细节定义、碎片化&稳定性以及EDA支持方面,RISC-V还存在不足,为芯片设计带来挑战。

随着RISC-V技术深入各领域,它以开源、简洁和高度可扩展的特性正逐步塑造未来。尽管RISC-V潜力巨大,其生态系统仍存在待完善之处。特别是其独立、灵活和弹性的设计理念让系统碎片化的问题剧增。

EDA的任务就是倾听客户需求,来满足他们在不同应用对产品设计或生态系统的支持。

为了应对这些挑战,思尔芯为RISC-V提供了涵盖微架构分析、系统整合、规范符合性测试以及软件性能评估的一系列优化解决方案。通过思尔芯的“芯神匠”的系统&应用性能分析、“芯神瞳”的评估架构配置/软件性能分析、“芯神鼎”的规范符合性测试等策略,构建一个更高效和稳定的RISC-V平台。

据悉,思尔芯还在助力北京开源芯片研究院“香山”项目的不断演进。

“香山”高性能RISC-V处理器是一个由中国科学院计算技术研究所孕育出的开源项目,从“香山”的第一代到目前的第三代,其背后的技术支撑与演进都离不开思尔芯的助力,开芯院都采用了思尔芯的“芯神瞳”原型验证解决方案,加速其技术的演进与应用落地。

在集成电路和微处理器设计中,原型验证是不可或缺的一环,它涉及到在真实硬件上验证设计的功能、性能和可靠性。思尔芯为“香山”提供了一个针对性的解决方案——芯神瞳VU19P原型验证系统,使“香山”能够高效地完成SPEC跑分验证、IO验证以及BSP驱动的开发等工作,涵盖了从硬件设计到软件集成的整个生命周期的不同方面。


国产EDA厂商如何构建自己的核心竞争力?

1)基础研究:EDA工具涉及到芯片设计非常底层的技术,在EDA工具里面内嵌了大量的引擎。它需要对芯片的模型进行处理,不可避免的会涉及到半导体的材料学量子力学这样非常底层的技术。

2)算法的实现能力:特别是在设计模拟的仿真器以及数字的后端的布局布线工具,这样的工具是需要针对一个特殊的优化问题去设计一套算法,并且把这个算法合适的实现出来。算法的好坏和实现的差异会影响整个EDA工具在实际运行过程当中的速度和精度,这是非常用影响用户体验和EDA工具本身的质量的。算法的设计不可避免就会用到一些应用数学的知识、计算机科学特别是算法结构方面的知识。现在大服务器都是多核的运行,甚至是带有GPU的加速。在这种情况下如何根据这个服务器的硬件的结构适当的调整算法,让它跑得更快更准,是EDA供应商的一个核心价值。

3)产品的完备性:是从商务的角度,因为具有完整的工具链会让公司在商务谈判的时候更有优势。如果公司擅长的只是芯片设计环节当中某个点工具,在商务谈判当中是处于不利地位的,因为竞争对手如果具有比较完备的产品会把公司挤出竞争。


AI+ED为芯片设计带来多重助力

AI大模型极度依赖算力,算力芯片复杂度和数量需求急剧上升,变相提升了EDA需求。另一方面,AI技术也可以优化EDA工具,进一步提升芯片设计的效率。

芯易荟CEO汪达均对于AI在EDA领域的应用保持乐观态度,他认为与晶圆制造、半导体设备、半导体系统等产业链上下游其他环节相比,AI给EDA产业带来变革驱动力更为明显:“AI+EDA可以大幅提升EDA工具的效率、产出及使用性,进一步提升芯片设计的效率,同时降低设计的成本。因此,我们要非常重视AI技术的持续演变。”



隼瞻科技则已将AI+EDA引入产品WingStudio当中,通过人工智能技术的深度介入,实现架构探索的自动化,从而“进化”出PPA最优的处理器架构。

隼瞻科技CEO曾轶将该功能巧妙地比喻成“给处理器做CT”,表示WingStudio内部配置了多种人工智能分析引擎,能不断通过引擎分析的推导来测试不同设计方案的运行效率,提供明确的分析报告,最终为客户优化处理器的各项指标。

在奇捷科技研发部VP袁峰看来,基于AI的EDA研究在学术圈和工业界都吸引了很多关注,并且已经取得了不错的进展。例如,AI技术可以分析大量的设计数据和性能指标,通过建立模型和预测算法,辅助设计工程师进行设计优化。这有助于提高芯片的性能、功耗和面积(PPA),并减少设计迭代次数。

当前,奇捷科技在AI方面也已经开展相关的研究工作,核心的关注点是如何利用AI提高ECO的质量,优化逻辑补丁的尺寸等核心算法性能,未来将有基于AI技术的EDA产品推向市场。


突破先进制程已近在咫尺

实际上,这几年国产EDA进步也非常快。

在2022年时,国产华大九天已经排名第四名了,份额高达6%左右,而所有国产合计占到了10%+,相比起5年前的2018年,直接了市场的翻倍(2018年时国产EDA才5%左右)。

另外在流程上,国产EDA在14nm阶段,基本上实现了全覆盖,也就是说在14nm这个工艺上,基本上不借助国外EDA,也能够完成全部EDA需要完成的工作。

更重要的是,国内有几大厂商在很多的环节和流程上,不仅只是14nm,而是实现了3nm,比如华大九天就表示,产品覆盖了数字、模拟、混合信号、射频等多个领域,能够支持从0.35um到3nm的各种工艺节点。

概伦电子也表示,自己研发的产品支持7nm/5nm/3nm等先进工艺节点。鸿芯微纳也表示,去年就搞定了5nm,目前已实现了3nm工艺。

可见,中国芯要突破,国产EDA已经准备好了,就看芯片设计企业们,以及芯片制造企业们,能不能相互牵手,一起前进了。



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