來源：雷鋒網(wǎng)
前有蘋果、谷歌，后有阿里、騰訊，科技巨頭們自主設計芯片已經(jīng)成了不可阻擋的趨勢。不止于此，為了縮短芯片設計的周期，谷歌開始利用AI加速，其團隊6月在Nature上發(fā)表的題為《一種用于加速芯片設計的布局規(guī)劃方法》的論文指出，利用深度學習，人類工程師需要數(shù)月完成的工作，谷歌用AI僅需要6小時就能達到相同效果。
這表明，隨著科技巨頭們在芯片領域積累了更多經(jīng)驗，為了更高效地設計出更具差異化的芯片，科技巨頭們需要更具效率的EDA（Electronic Design Automation）工具。這就要求EDA公司提供革命性的產(chǎn)品。
“無論是依賴傳統(tǒng)的摩爾定律設計芯片的客戶，還是已經(jīng)超越摩爾用SysMoore從系統(tǒng)級別設計芯片的客戶，我們都有志于用我們打造的解決方案幫助我們的客戶提高1000倍生產(chǎn)率。”新思科技首席運營官Sassine Ghazi在新思科技上海辦公室煥新暨媒體圓桌會中表示。
1000倍的效率提升，如何實現(xiàn)？能滿足科技巨頭們的需求嗎？
01 科技巨頭為什么自研芯片？
芯片是一個成熟的產(chǎn)業(yè)，且全球分工明細。在成熟的芯片產(chǎn)業(yè)鏈上，每一個環(huán)節(jié)都已經(jīng)有領導者，比如芯片設計環(huán)節(jié)的高通、英偉達、AMD，代工環(huán)節(jié)的臺積電、三星、中芯國際。
過去的幾十年間，摩爾定律持續(xù)有效，通用芯片是市場的主流，英特爾的CPU、英偉達的GPU是典型的代表。在2005年之前，還有很多晶圓制造公司，但如今能提供先進制程的芯片制造商只有臺積電、三星、英特爾等少數(shù)幾家。
“我認為主要的原因有三個，系統(tǒng)的復雜性、系統(tǒng)的重要性，以及去研發(fā)和制造的成本。從眾多芯片代工廠到現(xiàn)在只剩幾家，表明了現(xiàn)在僅有為數(shù)不多的晶圓制造公司能夠承擔先進制程所需的復雜性、重要性和成本。” Sassine Ghazi表示。
與芯片制造一同變化的還有芯片的消費者。以前，做系統(tǒng)公司是芯片重要的消費者。如今，微軟、谷歌、亞馬遜、阿里、百度和騰訊成為了芯片重要的消費者。這是因為在數(shù)字化的趨勢下，有三個重要的驅(qū)動力。
“第一是汽車的電氣化和無人駕駛，第二是AI，第三是超大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心。” Sassine Ghazi進一步表示，“這三個領域都希望找到差異點，擁有差異化的競爭優(yōu)勢。因此，這些領域的企業(yè)必須要尋求更好的晶圓，才能使他們的系統(tǒng)架構與眾不同。此時，領域?qū)Ｓ眉軜嫞―SA，Domain Specific Architecture）能夠體現(xiàn)出他們的系統(tǒng)架構的獨特優(yōu)勢之處。”
這就解釋了科技巨頭們自研芯片的原因，同時也讓我們看到了轉(zhuǎn)變之下的三個趨勢。第一個趨勢是做電子系統(tǒng)的公司希望定制系統(tǒng)級芯片，實現(xiàn)電子系統(tǒng)的差異化；第二大趨勢是做系統(tǒng)設計的公司必須包括系統(tǒng)級芯片片上系統(tǒng)，實現(xiàn)系統(tǒng)和硬件的差異化；第三大趨勢是如今的這些系統(tǒng)公司已不是傳統(tǒng)意義上的系統(tǒng)公司，他們越來越像半導體公司。
02 如何滿足科技巨頭的芯片設計需求？
芯片行業(yè)一直在追求的是更高性能、更低功耗和更低成本。在摩爾定律有效的時候，芯片的性能持續(xù)提升，可以滿足市場需求，但摩爾定律在2005年之后開始放緩。
“隨著技術的演進，摩爾定律已經(jīng)跟不上時代的步伐。這不僅僅因為技術上的瓶頸，還有非常關鍵的原因是，再遵循以前的摩爾定律會面臨三大挑戰(zhàn)：首先是預測性，因為預測性遠遠快于摩爾定律；其次是包括研發(fā)和其他方面的開支成本過高；最后是芯片設計的難度大幅增加。” Sassine Ghazi指出。
也就是說，在摩爾定律有效的時間里，主要面臨的是在芯片中增加晶體管，以及復雜性增加的挑戰(zhàn)。但如今摩爾定律的放緩，以及業(yè)界對芯片要求的增長，預測性、成本可負擔性、設計的復雜程度都遇到了挑戰(zhàn)。
“肯定要超越摩爾時代。” Sassine Ghazi進一步解釋，“我們的CEO提出了一個新概念叫做SysMoore，指的是從系統(tǒng)的層面去解決問題，而不單單是在晶圓以及晶體管數(shù)量的層面去解決問題。只有站在系統(tǒng)的高度，我們才能更好地優(yōu)化。”
“要兩條腿走路，遵循原來摩爾定律的同時，還要超越摩爾定律。新思科技提供很多可以重復使用的IP模塊，芯片設計者可以直接把它進行組合，既是摩爾定律又是超越摩爾的集成。” Sassine Ghazi同時表示，“我們有志于用我們打造的解決方案幫助客戶提高1000倍生產(chǎn)率。”
雷鋒網(wǎng)了解到，新思科技有一個叫做DTCO的解決方案，幫助客戶做制程流程的建模、模擬、驗證。這個方案對于使用先進制程技術的公司，可以實現(xiàn)設計、工藝的協(xié)同優(yōu)化，改善設計。
數(shù)字化的融合設計平臺顯然能夠帶來更好的優(yōu)化效果。“通過我們的融合設計+DSO.ai，能夠幫助客戶用AI系統(tǒng)進行芯片的開發(fā)和設計，達到最佳的效果，同時加速設計流程，縮短產(chǎn)品上市時間。” Sassine Ghazi表示。
“從系統(tǒng)層面，SysMoore提供了非常好的設計的基礎架構，能夠從系統(tǒng)級別在芯片設計完成之前就看到其中的一些流程。” Sassine Ghazi介紹，“新思科技加大了設計服務團隊和解決方案的融合，幫助客戶從系統(tǒng)和設計端打造成一個個組分和部件，再進行交付。”
新思科技全球資深副總裁兼中國董事長葛群也表示，“解鈴仍需系鈴人，從系統(tǒng)層級做優(yōu)化，才能解決先進芯片設計面臨的挑戰(zhàn)。”
葛群用了汽車的例子來解釋，通過從系統(tǒng)層級的優(yōu)化，新思科技將三重左移Triple Shift Left的概念帶到車企中，以前推出一個新款汽車的整個周期需要5到7年的時間，但是用了新思科技的硬件和軟件結合的解決方案，三重左移能夠幫助新車型的設計時間減少到3年。
03 誰能夠領先？
當然，這些變化發(fā)生在云化和數(shù)字化的大背景下，因此，基于云和AI的EDA工具，也將讓這個傳統(tǒng)行業(yè)進入新的時代。
中國科學院EDA中心主任陳嵐一次分享中提到，過去的EDA工具是滿足高端通用的復雜的芯片設計需求，而未來更加開放的模式，可以快速地讓新技術融入到EDA的流程當中，同時避免流程轉(zhuǎn)化中的設計冗余，用更低的成本，讓更多的用戶使用，快速地對EDA進行驗證與迭代，提高芯片設計的總體效率。
葛群也持同樣的觀點，“以后的EDA，很重要的一個改變就是降低芯片設計門檻，讓更多人能參與到芯片設計的領域，滿足人們不斷發(fā)展的各種需求。”
在這樣的趨勢和機遇下，一些EDA行業(yè)資深行業(yè)選擇創(chuàng)業(yè)，EDA行業(yè)正在迎來新一輪的競爭。
對于新的變化和競爭，葛群與雷鋒網(wǎng)交流時表示：“我們過去幾十年的發(fā)展中，也面臨許多競爭，這對新思而言并不是新鮮事，我們積極擁抱市場的變化。與此同時，面對新的趨勢和需求，我們也在加速創(chuàng)新，比如成立AI Lab，也在推動EDA上云。”
更為關鍵的是，了解客戶需求并滿足客戶需求。新思作為一家全球公司，非常重視中國的本土化。葛群說：“新思給本土的團隊足夠多的權限和信任。2020財年，中國市場的營收已經(jīng)占新思全球37億美元營收的11.4%，這是了不起的成績。中國團隊的員工也已經(jīng)超過1500名，覆蓋研發(fā)、銷售和應用工程師等所有的崗位。”
那么，在EDA的新時代，誰能領先？
