過去的40 年里，不斷發(fā)展的工藝和架構(gòu)設(shè)計(jì)共同推動著摩爾定律持續(xù)前進(jìn)，即使是今天也還有3 nm、2 nm、1 nm 先進(jìn)工藝在地平線上遙遙可及。但是現(xiàn)實(shí)趨勢來看，更高工藝、更多核、更大的芯片面積已經(jīng)不能帶來過去那種成本、性能、功耗的全面優(yōu)勢，摩爾定律確實(shí)是在進(jìn)入一個(gè)發(fā)展平臺期，也意味著我們進(jìn)入了“后摩爾時(shí)代”。

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半導(dǎo)體設(shè)計(jì)產(chǎn)業(yè)開始不僅是通過工藝的提升，而是更多考慮系統(tǒng)、架構(gòu)、軟硬件協(xié)同等，從系統(tǒng)應(yīng)用來導(dǎo)向、從應(yīng)用來導(dǎo)向去驅(qū)動芯片設(shè)計(jì)，讓用戶得到更好的體驗(yàn)。而這些也是EDA 行業(yè)需要給半導(dǎo)體賦能的關(guān)鍵方向。

芯片正變得越來越大、越來越復(fù)雜，我們需要更多的測試。而且芯片開發(fā)這種超級復(fù)雜的系統(tǒng)工程，正在逐漸向“系統(tǒng)級驗(yàn)證測試驅(qū)動開發(fā)”方向發(fā)展，因?yàn)橄到y(tǒng)級驗(yàn)證測試才能暴露發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)級工程每個(gè)環(huán)節(jié)引入中的潛在問題，并證明整體設(shè)計(jì)的正確。同時(shí)，正在迅速發(fā)展的新型敏捷設(shè)計(jì)語言，大多數(shù)也更偏向系統(tǒng)和架構(gòu)層面的設(shè)計(jì)定義，但這就引入了“如何快速驗(yàn)證高層次設(shè)計(jì)定義”這個(gè)需求。這幾方面的需求，都要求更快、更好、更完整、更智能的測試驗(yàn)證工具和方法學(xué)，即敏捷驗(yàn)證。目前很多EDA 驗(yàn)證工具都在向敏捷的方向過渡，但需要的不是“散兵游勇”，因此工具之間的整體協(xié)同也是敏捷驗(yàn)證必不可少的特性。

●   基于多核的高性能、分布式系統(tǒng)成為軟件仿真驗(yàn)證的新發(fā)展方向

軟件邏輯仿真以其高可調(diào)試性，在電路調(diào)試中始終占有重要地位。但I(xiàn)P 和SoC 電路設(shè)計(jì)變得越來越復(fù)雜、與片上軟件的結(jié)合越來越緊密，傳統(tǒng)只使用單核或少數(shù)CPU核的單進(jìn)程仿真，性能越來越無法滿足開發(fā)調(diào)試要求，對復(fù)雜IP經(jīng)常只能運(yùn)行到幾赫茲或幾十赫茲的超低速度。因此，使用更多的處理器核、更多的進(jìn)程進(jìn)行大規(guī)模電路的軟件仿真，是一個(gè)重要的發(fā)展方向。

●   硬件驗(yàn)證系統(tǒng)向統(tǒng)一系統(tǒng)、雙模模式發(fā)展基于FPGA 或?qū)Ｓ糜布挠布?yàn)證系統(tǒng)，可以大大提高仿真性能，是仿真驗(yàn)證的重要手段。但是，由于數(shù)字邏輯調(diào)試、軟件開發(fā)、系統(tǒng)軟硬件集成、硬件接口驗(yàn)證等多種驗(yàn)證目標(biāo)的沖突，硬件驗(yàn)證系統(tǒng)在過去由不同的團(tuán)隊(duì)和公司，設(shè)計(jì)成了原型驗(yàn)證和硬件仿真這兩種獨(dú)立的EDA 硬件仿真系統(tǒng)。但它們的本質(zhì)并無區(qū)別，都是由一種可配置的硬件系統(tǒng)去仿真多樣化的目標(biāo)設(shè)計(jì)。因此，在一種統(tǒng)一的硬件系統(tǒng)下，根據(jù)不同的驗(yàn)證場景需求進(jìn)行不同的配置，分別實(shí)現(xiàn)原型驗(yàn)證模式和硬件仿真模式，用雙模系統(tǒng)替換原來的雙系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)節(jié)約硬件、編譯、部署成本的目標(biāo)，已經(jīng)是一種從金錢、時(shí)間、人力投入多個(gè)方面提高EDA 效率的發(fā)展方向。

●   基于全新架構(gòu)的EDA 2.0 工具與云計(jì)算深度結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)云平臺提供了近乎無限的計(jì)算彈性、存儲彈性和訪問便捷性，因此EDA 2.0 應(yīng)該與云平臺和云上多樣化的硬件結(jié)合，充分利用成熟的云端軟硬件生態(tài)。云平臺帶來的彈性資源可以支持EDA 2.0 的智能計(jì)算和自動化，用無限制的算力去優(yōu)化EDA 計(jì)算瓶頸，使芯片設(shè)計(jì)流程更加智能，并加速芯片設(shè)計(jì)流程。同時(shí)彈性的云端算力也能優(yōu)化用戶的設(shè)計(jì)成本?；谠破脚_的EDA 2.0，其付費(fèi)模式、使用模式、使用地點(diǎn)、使用設(shè)備都會更加靈活，讓EDA 廠商和芯片設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)都不再把精力放在“用哪些軟硬件資源來設(shè)計(jì)芯片”上，而更加關(guān)注“如何快速高質(zhì)量地設(shè)計(jì)芯片”。

基于今天的技術(shù)起點(diǎn)，我們可以對EDA 軟硬件框架和算法做創(chuàng)新、融合和重構(gòu)，拋棄過去的一些包袱，采用更新的技術(shù)架構(gòu)。過去的單機(jī)或本地多機(jī)同步的軟件結(jié)構(gòu)要逐漸被改造為面向云平臺結(jié)構(gòu)的云原生軟件架構(gòu)，深度利用云端彈性性能，并且給用戶提供更優(yōu)化的使用模式。

●   多樣化的異構(gòu)EDA 計(jì)算加速芯片開發(fā)

EDA 的本質(zhì)是計(jì)算，包括各種流程驅(qū)動的圖結(jié)構(gòu)計(jì)算、基于布爾計(jì)算的求解計(jì)算、數(shù)據(jù)庫驅(qū)動的設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)調(diào)試、大數(shù)據(jù)驅(qū)動的NP 問題求解空間折疊等等。近年來由機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)處理驅(qū)動的新型異構(gòu)計(jì)算平臺層出不窮，包括各種GPU、NPU、基于新型處理器架構(gòu)的多核、眾核CPU、DPU 等等，甚至是基于模擬量的存儲計(jì)算、光計(jì)算，這些都有可能在1 個(gè)或多個(gè)方面輔助EDA 計(jì)算的加速，這也是眾多DSA 架構(gòu)團(tuán)隊(duì)非常有興趣的應(yīng)用領(lǐng)域。

● 形式化驗(yàn)證更廣泛應(yīng)用，逐漸成為驗(yàn)證核簽（Sign-off）的必備工具

仿真方法學(xué)的應(yīng)用雖然普遍，但也有其驗(yàn)證不完整、耗費(fèi)大量時(shí)間的固有缺陷。而形式化驗(yàn)證經(jīng)過過去幾十年的發(fā)展，已經(jīng)越來越成熟，同時(shí)進(jìn)一步使用高效的算法求解器，透過智能調(diào)度引擎縮小求解空間，并配合新型分布式云計(jì)算進(jìn)行快速的迭代。形式化驗(yàn)證不僅提供了一個(gè)比較完備的功能驗(yàn)證手段，也為開發(fā)流程中各個(gè)環(huán)節(jié)之間，例如HLS 往下到RTL、RTL 到Gate，提供了一個(gè)非常有力的快速的等效性驗(yàn)證方法。

●   智能化系統(tǒng)級調(diào)試方案進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)驗(yàn)證調(diào)試自動化

除了更多更好的仿真和形式化技術(shù)作為驗(yàn)證手段，不能忘記調(diào)試才是驗(yàn)證的核心目的之一。多種EDA 驗(yàn)證工具的功耗、功能、日志、覆蓋率等輸出，最終都要匯總到調(diào)試工具中，從整體到細(xì)節(jié)層層深入地分析。這個(gè)分析的流程，除了需要優(yōu)秀的工程師，還需要調(diào)試工具能更智能、更系統(tǒng)的自動從數(shù)據(jù)中提煉分析數(shù)據(jù)，幫助工程師定位和解決問題。新一代EDA 2.0 的自動和智能，必然需要智能的系統(tǒng)級調(diào)試方案的配合。

●   從系統(tǒng)級驗(yàn)證場景定義到自動驗(yàn)證系統(tǒng)的智能工具和方法學(xué)

IP 復(fù)用在現(xiàn)代SoC 和Chiplet system 中已經(jīng)是普遍現(xiàn)象，因此對IP 的驗(yàn)證需求實(shí)際上逐漸下降。而隨之上升的是要驗(yàn)證由眾多IP 或Chiplet 構(gòu)成的系統(tǒng)，在目標(biāo)驗(yàn)證場景中的功能、功耗、性能是否能達(dá)到要求。因此我們需要的是從系統(tǒng)場景需求定義到芯片設(shè)計(jì)至系統(tǒng)集成之后整個(gè)流程中，端到端的系統(tǒng)級場景驗(yàn)證方法。目前基于Accellera Systems Initiative 標(biāo)準(zhǔn)化組織定義的PSS可移植激勵(lì)標(biāo)準(zhǔn)，已經(jīng)初步推動EDA 向這個(gè)領(lǐng)域發(fā)展。國內(nèi)和國外EDA 公司，也推出了基于PSS 標(biāo)準(zhǔn)的場景級驗(yàn)證工具，但其進(jìn)一步形成產(chǎn)業(yè)生態(tài)，必然需要未來幾年的努力。

● 系統(tǒng)級驗(yàn)證得到更多廠商和工具的支持

過去20 年，EDA 行業(yè)一直在談?wù)撓到y(tǒng)級設(shè)計(jì)，但是真正面向系統(tǒng)級設(shè)計(jì)的EDA 工具卻并不多。這本質(zhì)是因?yàn)橥ㄓ眯酒瑸橹髁鞯臅r(shí)代，芯片設(shè)計(jì)者的核心目標(biāo)是PPA：即功耗、性能和面積這些圍繞著“芯片設(shè)計(jì)”而展開的目標(biāo)。在這些核心目標(biāo)的驅(qū)動下，系統(tǒng)級設(shè)計(jì)很難展開。但是，隨著全球高端制造工藝逐漸進(jìn)入瓶頸、中端制造工藝產(chǎn)能迅速發(fā)展、系統(tǒng)級電子產(chǎn)品越來越集成化、3D 制造和封裝逐漸普及這幾個(gè)趨勢，很多芯片可以接受犧牲一部分PPA 目標(biāo)，以達(dá)到更低設(shè)計(jì)成本和更快系統(tǒng)創(chuàng)新周期。因此，“系統(tǒng)級EDA”會越來越多地得到更多廠商和工具的支持，圍繞系統(tǒng)級EDA的創(chuàng)新也會越來越多。

●   芯片和系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈歡迎新生代EDA 公司和創(chuàng)新工具的出現(xiàn)

EDA 產(chǎn)業(yè)從20 世紀(jì)70 年代初誕生至今40 多年，已經(jīng)形成了幾巨頭壟斷體系，由EDA 巨頭和芯片公司聯(lián)合定義的芯片設(shè)計(jì)驗(yàn)證方法學(xué)、工具鏈也基本固定。但近年來，隨著芯片成為系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的核心關(guān)鍵，越來越多的目光投向了EDA。我們可以看到谷歌致力于AI 打造的后端布局工具并倡導(dǎo)開源芯片項(xiàng)目；各種開源IP、開源芯片、圍繞Chisel、SpinalHDL 等多種EDA 語言的創(chuàng)新工具層出不窮；中國國產(chǎn)EDA 公司紛紛嶄露頭角…。我們可以預(yù)計(jì)，在系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的強(qiáng)大需求推動下，新生代EDA 公司和創(chuàng)新工具必將越來越多，將EDA 打造為更智能更高效率的產(chǎn)業(yè)鏈平臺。

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