電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/周凱揚)在整個半導體產(chǎn)業(yè)中,晶圓廠、芯片設計公司以及EDA廠商可謂缺一不可,EDA工具作為工程師手中的工具,貫穿了設計、制造等產(chǎn)業(yè)。伴隨著各行各業(yè)都投入到芯片設計的行列中來,EDA產(chǎn)業(yè)再度迎來了一輪爆發(fā),也催生了不少新的行業(yè)趨勢。
EDA全流程之路,收購不會停止
對于EDA廠商來說,做到全流程設計工具,而不是單個環(huán)節(jié)的點工具,才能收獲最大的利潤,形成的競爭力也不可同日而語。但哪怕是對于新思、Cadence和西門子EDA這樣的巨頭來說,同樣是靠長期的積累和收購才完成的。
對于國產(chǎn)EDA廠商來說,隨著近幾年各種初創(chuàng)EDA公司的崛起,一心追求全流程化的他們肯定不會放過這一機會,例如去年9月,芯華章收購了仿真軟件廠商瞬曜電子,將其整合到芯華章的數(shù)字驗證全流程EDA產(chǎn)品線上。去年10月,已經(jīng)完成了模擬設計全流程的華大九天,同樣斥資收購了香港的EDA廠商芯達芯片,可以預見晶圓制造EDA和數(shù)字設計EDA的全流程將是華大九天接下來的主要方向。
反觀那些國際EDA巨頭,他們在完成了設計工具的全流程化后,都已經(jīng)開辟了IP業(yè)務,近年來的收購也主要是集中在不同的IP廠商,通過其IP業(yè)務進一步加強EDA核心業(yè)務的競爭力。
特定領域的半導體設計
哪怕完成全流程工具的布局后,EDA公司的業(yè)務擴張也遠未停止。電子產(chǎn)品正在朝著特定領域的方向發(fā)展,僅僅考慮芯片或電路板的傳統(tǒng)規(guī)格已經(jīng)不夠了,這幾年特定領域的IC設計呈現(xiàn)了急劇增加的趨勢,比如5G帶火的RFIC設計,自動駕駛帶火的雷達芯片設計,以及云服務帶火的HPC設計等等。
這些領域為EDA廠商帶來了更高的客戶多樣性,比如汽車廠商、云服務廠商,甚至是消費電子廠商等。但也為產(chǎn)品開發(fā)團隊帶來了更大的挑戰(zhàn),比如更高的系統(tǒng)復雜性、更嚴苛的性能和成本要求,以及更短的開發(fā)周期等等。從廠商的收購動向中,我們也能看出一些端倪,比如Ansys、新思等廠商開始收購光電設計工具開發(fā)商,發(fā)力硅光芯片和激光雷達芯片等設計。
這些特定領域的芯片設計帶來了新的標準和要求,甚至是過去的EDA廠商未曾涉獵的,比如光電設計的物理驗證、汽車仿真與測試
EDA上云規(guī)模將進一步擴大
對于AI和HPC這類對芯片設計要求更高的應用來說,不僅對開發(fā)團隊的創(chuàng)新提出了要求,也對其硬件計算資源提出了更高的要求,所以上云被提了出來??梢猿掷m(xù)擴張的算力資源,為設計與驗證提供了便利,大大降低了芯片設計自動化的效率,也降低了基礎設施的添置和管理成本。
像亞馬遜這樣的云服務廠商,連自己的服務器芯片,也選了100%云端設計。在這一趨勢下,EDA廠商們紛紛開啟了自己的上云之路。以EDA三巨頭為例,新思推出了FlexEDA,Cadence推出了OnCloud,西門子EDA推出了Veloce云,國內的國微思爾芯、芯華章、英諾達和速石科技等,也都紛紛開始發(fā)展云端EDA業(yè)務。
選擇公有云還是專有云,采用多云還是單云方案,云端設備是通用服務器還是專用設備,都加劇了使用者的選擇困難癥,但對于EDA和芯片設計這種高安全標準的工作來說,不管是哪一種方案,云端設計安全都至關重要。所以在推進EDA上云的過程中,EDA廠商必須對設計安全做好全方位的保障。
雖然芯片初創(chuàng)公司的數(shù)量逐漸增多,但他們所設計的產(chǎn)品并非都需要高性能的基礎設備,甚至對他們來說,上云也并非一個減少成本的選擇。話雖如此,在半導體行業(yè)略顯萎靡的今年,更快的產(chǎn)品研發(fā)周期無疑將成為不少公司生存下去的根本,而上云雖然不是必經(jīng)之路,但在沒有改變設計習慣的前提下,還是給到了一個更高效率的選擇。
真正的AI輔助設計
我們都說EDA是輔助芯片設計,提高PPA和良率的核心基礎工具,那么賦予EDA這一能力的,除了廠商開發(fā)的各種點工具外,如今又多出了一個AI。AI算法可以幫助客戶更高效的設計芯片,過去一個團隊數(shù)個月的工作量,在AI驅動EDA工具的輔助下,可以做到一個設計工程師幾天內完成。
比如新思推出的DSO.ai,會在龐大的芯片設計解決方案空間中尋找優(yōu)化目標,通過強化學習來提高芯片PPA;Cadence的Cerebrus利用機器學習建立芯片設計圖譜,自動優(yōu)化設計來改進芯片的PPA。
反觀國產(chǎn)EDA廠商,在AI/ML技術上的應用就稍顯落后了,其中固然也有起步較慢的原因,但國內廠商必須得開始將其納入規(guī)劃中了。從招股書等公開信息來看,這些國產(chǎn)EDA公司也都認同AI將成為EDA技術發(fā)展的未來趨勢,但從他們的在研項目來看,卻并沒有在此加大投入,即便有,也主要是集中在提升工具的優(yōu)化和分析效率上。2023年,很難去判斷國產(chǎn)廠商在這塊是否會有所進展,但國外EDA大廠肯定會在AI上加大投入。
靠DTCO加深與晶圓廠的合作
雖說AI這塊國內EDA廠商還沒有大動作,但在DTCO(設計工藝協(xié)同優(yōu)化)上,已經(jīng)有國內廠商都已經(jīng)重視起來了。DTCO可以幫助晶圓廠工藝實現(xiàn)更高的邏輯密度和更優(yōu)秀的PPA,去年概倫電子發(fā)布的NanoDesigner,就是基于DTCO理念來開發(fā)的全流程平臺。但真正要想實現(xiàn)DTCO,不僅要在軟件設計上做出創(chuàng)新,也需要和提供先進工藝的晶圓廠打好關系。
國內頭部EDA廠商已經(jīng)打入了臺積電、三星、中芯國際和格芯等先進晶圓廠的EDA生態(tài)聯(lián)盟中,甚至不少都已經(jīng)獲得了其先進工藝的技術認證。但如何將設計和制造兩大環(huán)節(jié)結合在一起,還是一個棘手的問題。國內廠商目前在晶圓廠的客戶定位里分量還不算高,這點從先進工藝的PDK和器件庫開發(fā)中就能看出。
從今年開始,預計會有更多晶圓廠和EDA廠商展開合作,全面推進DTCO創(chuàng)新的普及,同時DTCO帶來的優(yōu)勢,也會開始在芯片設計公司的產(chǎn)品中顯現(xiàn)出來。哪怕是7nm這樣已經(jīng)投產(chǎn)4年多的成熟工藝,也有可能會因為DTCO迎來一輪回春。
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對于EDA廠商來說,做到全流程設計工具,而不是單個環(huán)節(jié)的點工具,才能收獲最大的利潤,形成的競爭力也不可同日而語。但哪怕是對于新思、Cadence和西門子EDA這樣的巨頭來說,同樣是靠長期的積累和收購才完成的。
對于國產(chǎn)EDA廠商來說,隨著近幾年各種初創(chuàng)EDA公司的崛起,一心追求全流程化的他們肯定不會放過這一機會,例如去年9月,芯華章收購了仿真軟件廠商瞬曜電子,將其整合到芯華章的數(shù)字驗證全流程EDA產(chǎn)品線上。去年10月,已經(jīng)完成了模擬設計全流程的華大九天,同樣斥資收購了香港的EDA廠商芯達芯片,可以預見晶圓制造EDA和數(shù)字設計EDA的全流程將是華大九天接下來的主要方向。
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特定領域的半導體設計
哪怕完成全流程工具的布局后,EDA公司的業(yè)務擴張也遠未停止。電子產(chǎn)品正在朝著特定領域的方向發(fā)展,僅僅考慮芯片或電路板的傳統(tǒng)規(guī)格已經(jīng)不夠了,這幾年特定領域的IC設計呈現(xiàn)了急劇增加的趨勢,比如5G帶火的RFIC設計,自動駕駛帶火的雷達芯片設計,以及云服務帶火的HPC設計等等。
這些領域為EDA廠商帶來了更高的客戶多樣性,比如汽車廠商、云服務廠商,甚至是消費電子廠商等。但也為產(chǎn)品開發(fā)團隊帶來了更大的挑戰(zhàn),比如更高的系統(tǒng)復雜性、更嚴苛的性能和成本要求,以及更短的開發(fā)周期等等。從廠商的收購動向中,我們也能看出一些端倪,比如Ansys、新思等廠商開始收購光電設計工具開發(fā)商,發(fā)力硅光芯片和激光雷達芯片等設計。
這些特定領域的芯片設計帶來了新的標準和要求,甚至是過去的EDA廠商未曾涉獵的,比如光電設計的物理驗證、汽車仿真與測試
EDA上云規(guī)模將進一步擴大
對于AI和HPC這類對芯片設計要求更高的應用來說,不僅對開發(fā)團隊的創(chuàng)新提出了要求,也對其硬件計算資源提出了更高的要求,所以上云被提了出來??梢猿掷m(xù)擴張的算力資源,為設計與驗證提供了便利,大大降低了芯片設計自動化的效率,也降低了基礎設施的添置和管理成本。
像亞馬遜這樣的云服務廠商,連自己的服務器芯片,也選了100%云端設計。在這一趨勢下,EDA廠商們紛紛開啟了自己的上云之路。以EDA三巨頭為例,新思推出了FlexEDA,Cadence推出了OnCloud,西門子EDA推出了Veloce云,國內的國微思爾芯、芯華章、英諾達和速石科技等,也都紛紛開始發(fā)展云端EDA業(yè)務。
選擇公有云還是專有云,采用多云還是單云方案,云端設備是通用服務器還是專用設備,都加劇了使用者的選擇困難癥,但對于EDA和芯片設計這種高安全標準的工作來說,不管是哪一種方案,云端設計安全都至關重要。所以在推進EDA上云的過程中,EDA廠商必須對設計安全做好全方位的保障。
雖然芯片初創(chuàng)公司的數(shù)量逐漸增多,但他們所設計的產(chǎn)品并非都需要高性能的基礎設備,甚至對他們來說,上云也并非一個減少成本的選擇。話雖如此,在半導體行業(yè)略顯萎靡的今年,更快的產(chǎn)品研發(fā)周期無疑將成為不少公司生存下去的根本,而上云雖然不是必經(jīng)之路,但在沒有改變設計習慣的前提下,還是給到了一個更高效率的選擇。
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我們都說EDA是輔助芯片設計,提高PPA和良率的核心基礎工具,那么賦予EDA這一能力的,除了廠商開發(fā)的各種點工具外,如今又多出了一個AI。AI算法可以幫助客戶更高效的設計芯片,過去一個團隊數(shù)個月的工作量,在AI驅動EDA工具的輔助下,可以做到一個設計工程師幾天內完成。
比如新思推出的DSO.ai,會在龐大的芯片設計解決方案空間中尋找優(yōu)化目標,通過強化學習來提高芯片PPA;Cadence的Cerebrus利用機器學習建立芯片設計圖譜,自動優(yōu)化設計來改進芯片的PPA。
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從今年開始,預計會有更多晶圓廠和EDA廠商展開合作,全面推進DTCO創(chuàng)新的普及,同時DTCO帶來的優(yōu)勢,也會開始在芯片設計公司的產(chǎn)品中顯現(xiàn)出來。哪怕是7nm這樣已經(jīng)投產(chǎn)4年多的成熟工藝,也有可能會因為DTCO迎來一輪回春。
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