慕容素娟·2019-12-22·IC 來源: 愛集微
（集微網 慕容）特朗普把芯片這一極為專業的術語廣為大眾知曉，而EDA，這一與芯片密切相關的術語，卻仍舊少為人知。但是這個技術卻蘊藏著巨大的能量，人們接觸到的科技新品，如手機、電腦、自動駕駛、人工智能等等，都離不開EDA。
近期，國際EDA及IP廠商新思科技舉辦武漢全球研發中心落成啟動儀式。新思科技在中國將近25年，在1994年新思科技捐贈清華大學20套Design Compiler，與清華聯合成立電子設計中心。據悉，該設計中心很快就變成了北京地區乃至全國最好的EDA實驗室。2019年，雙方合作共同建立了一個清華大學人工智能聯合教學實驗室。當然，這個人工智能實驗室與EDA仍密切相關。
EDA為何如此重要，它與AI、5G等新興應用之間有著怎樣的強關聯性？在未來技術創新發展上，它能發揮哪些作用？本文將為大家一一解讀。
EDA位於產業鏈最上游 人才是最大的資產
全球第一塊集成電路推出時間是1958年，初期的集成電路複雜度較低。工程師主要通過手工來完成電路的設計和佈線，隨著集成度越來越高，電路變得越來越複雜，以往的手工設計電路和佈線難度隨之越來越大。
在這樣的背景下，如何實現集成電路的自動化設計則顯得更加迫切。為此，藉助計算機來實現自動化設計的EDA工具應運而生。
在20世紀60年代中期，EDA出現，它是從計算機輔助設計（CAD）、計算機輔助製造（CAM）、計算機輔助測試（CAT）和計算機輔助工程（CAE）的概念發展而來的。
通俗來講，EDA是一種電子設計自動化軟件。在芯片設計領域，工程師可以通過EDA將芯片的電路設計、性能分析、設計出IC版圖的整個過程交由計算機自動處理完成。
EDA有一個特殊性，位於產業鏈的最最上游。從集成電路的產業鏈來看，從上游到下游分別是：EDA企業、芯片設計企業、芯片製造企業、終端企業。
這種特殊性，使得EDA企業沒有供應商。此外，EDA是一種輕資產、智力性的工作，完全依靠工程師的創造性勞動。EDA企業新思科技總裁兼聯席CEO陳志寬博士強調，在EDA企業中，人才是最重要的資產。
然而，EDA人才的稀缺性，比芯片設計人才還要匱乏；打個比方，想挖牆角都不好找。為了能夠持續不斷地有更多的人才加入EDA領域，EDA企業在人才培養上極其下功夫。
相比國外，中國的EDA人才更是鳳毛麟角。
以新思科技為例，在來到中國的前一年，1994年新思科技就給清華大學捐助總價值約500萬美元的20套Design Compiler軟件。並於在1995年，新思科技再度攜手清華大學，成立了“清華大學——新思科技高層次電子設計中心”，開始推動中國EDA人才的培養。
隨後，新思科技與中國科學院、東南大學、華中科技大學等全國70多家高校合作，聯合培養人才。
據悉，此次新思科技全球研發中心落地武漢，也是看中武漢的人才資源優勢。據悉，武漢是全球在校大學生數量最大的城市，每年的在校大學生在130萬人左右。這樣的人才資源環境，對於新思科技今後的研發發展能提供更好的支撐。
EDA領域對人才的創新力極其看中。據新思科技武漢全球研發中心總經理胡雋介紹，目前武漢全球研發中心有近300名工程師，平均年齡在30歲。30歲，足以看出這是一群極其具有生機和創新力、創造力的研發人員。
AI、5G等新技術的發展離不開EDA的支撐
“簡單的把EDA看成是一個集成電路設計的工具，這就太小看EDA了，實際上EDA是整個的信息產業裡面的一個非常重要的工業軟件。”長期從事EDA教學和科研的清華大學博導周祖成教授指出。
當前，AI人臉識別技術得以在5秒之內就可以鎖定犯罪嫌疑人及同夥；芯片技術的領先可以使得手語翻譯器幫助手語者實現與世界無障礙交流；芯片支持AI技術精密到可以應用於醫學診斷，讓更多偏遠地區的患者享受一流的醫學診斷和治療……而AI的這些應用與EDA密切相關，新思科技中國董事長兼全球資深副總裁葛群在今年的開發者大會上指出。
AI領域的三個要素是數據、算力和算法。在數據方面，現在已經膨脹到非常巨大的程度了，從過去比較習慣的結構化數據，也就是定點、浮點，到了互聯網時代，大量的批數據處理。人工智能時代，大部分是非結構化數據。周祖成教授指出：“人工智能之所以在前面睡了30年才醒來，是因為算力的提高。現在，人工智能又遇到了算力的問題。”
燧原科技創始人兼CEO趙立東指出，AI新型算法實驗算力需求每3.43個月將翻高達10倍，但由於摩爾定律正面臨著物理極限，芯片算力的發展逐漸緩慢。
在算力方面，周教授指出，中國人工智能熱起來的時候是2018年，現在國內人工智能開始冷下來了，其實一個很重要的原因是算力能不能跟的上，把人工智能看成是一種群算法，是絕對不對的。 “把各行各業的這些要求，最後變成了一個只要是能算出來就能解決的問題，那叫機器學習，不是深度學習，這是一個問題。” 他認為，“很大程度上，算法也要靠一些EDA工具來支持。 ”
他認為，不管是數據、算力還是算法，都到了一個節骨眼上，都在向EDA靠近。
周祖成教授談到5G與EDA的關聯。他表示：“5G是解決信息傳輸，那麼前面要把信號變成信息，很重要的是智能傳感，必須是低功耗，5G實現了大容量、高速度。如果沒有人工智能的支持，沒有集成電路的基本核心技術EDA等的支持，5G也就是擺在那看看。”
此外，周祖成教授談到CPU和GPU這二者與EDA的關聯。“GPU和CPU面臨的問題是去中心化，絕對不能由企業來作為一箇中心，不管是x86架構，還是Spice架構，以及後來出現的操作系統框架RISC-V。把去中心化這個問題解決了以後，如果再有智能傳感，那麼物聯網也能解決，5G也能有實際的應用。核心的問題，還是EDA。”
周祖成教授強調，所有新技術的發展，如果不和EDA結合好就很難發展。
EDA能夠將芯片產業鏈連接起來共同應對創新發展
在集成電路領域，EDA企業和芯片製造企業合作可以說建立了一個非常好的創新平臺，進而使得5G、AI或者是計算機、移動計算的相關產品能夠實現。
臺積電（南京）總經理羅鎮球指出，在過去這十幾年裡，臺積電和新思科技合作的方式有一個很大的改變。
在2012年之前，新思科技和臺積電在合作65nm的時候，是一棒接著一棒的跑。臺積電把工藝做出來，接著把做出來的工藝交給新思科技，新思科技再去開發EDA的設計平臺以及一些IP，從臺積電開發工藝開始，到設計公司可以用到這個工藝，兩個階段是1.5+1.5年，3年的時間。
在臺積電做7nm的時候，模式完全被打破。臺積電在開始開發工藝的時候，就把合作伙伴新思科技找來一起討論，怎麼樣開發這個工藝，怎麼樣建立一個EDA的平臺，怎麼樣建立一個IP的平臺。這使從工藝開發到整個平臺能夠推出的時間往前加速了1.5年，就是原來一半的時間。
這種深入合作還實現了經濟上的效益，臺積電和新思科技之間不用重複投資。之前是各做各的，會有一些重疊的部分。現在不需要重複投資之後，兩邊用最精簡的能力，最有效的能力，把它的產能做出來，這就是雙方後來合作的方式。
現在臺積電也專注在晶圓代工之外，也很注意幫晶圓找一個新的突破口，也就是3D封裝，先進的封裝。最近臺積電推出了7nm，現在叫7nm的強效版本，重大意義在於EUV的設備已經正式進入半導體行業。“很多人在三年前、五年前都不相信EUV設備能夠真正的應用於批量生產，原因很簡單，在十幾年前，臺積電有一位技術副總叫林本堅博士，他發明的工具把原來由ASML 193nm的光刻機推進到154nm，利用水的折射的關係。各位知道EUV的光的波長是多少嗎？從153nm推進到13.5nm，這讓工藝往前推進已經不是問題了。”
12月初，臺積電對外發布已經開始成立2nm的工藝團隊，持續推進工藝。“有了ASML的神兵利器之後，工藝可以持續往前推進。”羅鎮球講道。
在與EDA的合作方面，羅鎮球分享了臺積電和新思科技在三個方面的合作：一個是先進工藝，二是特殊性的衍生性工藝，三是3D封裝的工作。
對於EDA所發揮的重要性方面，羅鎮球指出：“在先進工藝上，臺積電已經推出的5nm工藝與新思科技的合作非常緊密。工藝開發出來之後，設計公司是沒有辦法使用的，它就是一個工藝而已，EDA做出來非常多的工具，讓設計公司通過各種不同的工具,能夠很容易、方便、高效地來使用臺積電的工藝。”
在3D封裝上，2009年臺積電開始在3D封裝上發力，從原來的MCM一直推展到2.5D的方法。羅鎮球指出，在3D封裝上，很多人都覺得EDA工具和IP只有在IC設計的時候可以用上，事實上，整個3D封裝的進程使得EDA以前的工具能夠用到現在的3D封裝裡面。
武漢弘芯半導體制造有限公司首席執行官蔣尚義指出，隨著3D封裝技術的發展，市場對芯片研發的創新也逐漸找尋到了新思路，而這需要市場重新規劃整個芯片系統。但這並非一兩家公司只憑一己之力能完成，它需要整個產業鏈公司都來相互配合，重新建立自己的標準，並將這些標準串聯在一起，而EDA恰恰能夠為這些產業鏈企業提供有效的合作方式。（校對/範蓉）
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