國產(chǎn)EDA專題 | 精準芯策略確保芯片設計正確

在此前的幾期國產(chǎn)EDA專題文章中，我們已經(jīng)介紹了多家國產(chǎn)EDA優(yōu)秀廠商，如華大九天、芯和以及芯華章等，此次，我們將介紹本次專題的最后一家國產(chǎn)EDA廠商——思爾芯（S2C），思爾芯董事長兼CEO林俊雄就國內(nèi)EDA行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、EDA人才培養(yǎng)等話題分享了他的觀點和想法。

成立于2004年的思爾芯，也可以算是國產(chǎn)EDA行業(yè)的一個老兵。作為國內(nèi)首家數(shù)字EDA供應商，思爾芯的業(yè)務范圍已經(jīng)覆蓋架構設計、軟件仿真、硬件仿真、原型驗證、數(shù)字調(diào)試、EDA云等工具和服務。

四大特點，確保芯片設計正確

據(jù)林俊雄介紹，思爾芯的產(chǎn)品和技術主要具備以下幾個特點：一是全面的數(shù)字前端EDA全流程。林俊雄表示：“我們擁有20年的技術積累，構建了完整的數(shù)字前端EDA全流程，包括架構設計芯神匠、軟件仿真芯神馳、硬件仿真芯神鼎、原型驗證芯神瞳、數(shù)字調(diào)試芯神覺、形式驗證芯天成，并支持全面上云，可滿足IP開發(fā)、SoC集成、軟硬件集成、軟件開發(fā)和系統(tǒng)驗證等各階段的設計與驗證需求?！?/p>

二是豐富的外置應用庫。這些外置應用庫包括降速橋、內(nèi)存適配器（memory adaptor）和子卡等，能夠幫助用戶快速上手。此外，這些工具和資源也極大地簡化了驗證過程，提高了開發(fā)效率。

三是成功的市場響應。在過去20年，思爾芯一直敏銳地把握市場窗口期和應對新興技術的挑戰(zhàn)，保持對市場需求的敏感性和快速響應能力。林俊雄表示：“我們的關注點不僅限于產(chǎn)品本身，更是圍繞客戶和市場需求，提供實實在在的價值，為客戶帶來切實的利益?！?/p>

四是精準芯策略（PCS）。為了應對芯片設計的新挑戰(zhàn)，思爾芯制定了“精準芯策略”（Precision Chip Strategy, PCS），采用異構驗證方法、并行驅(qū)動和左移周期方法，確保芯片設計正確（Design the Chip Right），同時確保設計正確芯片（Design the Right Chip）以及符合市場需求的芯片。

林俊雄以并行驅(qū)動和左移周期方法為例，講述如何施行精準芯策略。他表示：“面對新興技術與市場，為了快速高效地設計出符合市場需求的正確芯片，就需要在芯片設計的初始階段，通過并行驅(qū)動的工作流程進行充分的架構設計。這意味著在設計的一開始，并在每一個階段，利用工具高效且準確地進行設計。

思爾芯的芯神匠架構設計軟件（Genesis Architect）就可以幫助設計團隊在設計早期階段就進行有效的規(guī)劃和架構設計。之后，思爾芯的芯神瞳原型驗證（Prodigy）與芯神匠架構軟件（Genesis Architect）的協(xié)同建模，將RTL代碼映射進原型驗證中，可以保證設計模型和最終芯片相一致。

透過架構設計與原型驗證的模型，它的運行速度可接近最終芯片，因此可以提前進行軟件開發(fā)、客戶演示等，亦可提早進行各種認證，例如汽車電子的安全性認證等。這種方法大大縮短了開發(fā)時間，同時實現(xiàn)了設計和驗證過程的時間提前，即“左移”，從而又快又好地實現(xiàn)“確保設計正確芯片”的目標?！?/p>

持續(xù)優(yōu)化，聚焦新技術應用

當然，市場應用和客戶的需求不是一成不變的，目前市場的需求不代表是未來的的需求，所以要提前進行產(chǎn)品和技術的規(guī)劃，才能在未來以不變應萬變。林俊雄表示：“思爾芯也對此進行了許多的規(guī)劃和部署?！?/p>

一是對現(xiàn)有產(chǎn)品的優(yōu)化和改進。以芯神瞳原型驗證（Prodigy）為例，目前它已經(jīng)達到了國際領先水平。但思爾芯仍不斷對這一產(chǎn)品進行迭代，不僅致力于提供更好的用戶體驗，還在不斷提升產(chǎn)品性能。另外，思爾芯也將其其它的產(chǎn)品線對標EDA領域的三大巨頭，持續(xù)進行優(yōu)化。林俊雄表示：“通過這些優(yōu)化和改進，我們旨在幫助更多芯片設計企業(yè)提高整體設計效率和質(zhì)量，從而加速產(chǎn)品的開發(fā)和上市進程?！?/p>

二是聚焦一些新興技術應用。目前，如RISC-V、Chiplet等新技術和新應用正在迅速興起，具有廣闊的發(fā)展前景，同時也充滿了許多未知和挑戰(zhàn)，亟需有效的驗證手段和概念驗證（proof of concept）。用戶也需要一個良好的載體通過實際演示來確認這些新技術的功能和性能。林俊雄表示：“我們一直在持續(xù)關注這些領域的發(fā)展，并積極布局。我們希望客戶能夠通過我們的工具，進行更多探索，找到持續(xù)創(chuàng)新和迭代的方向?！?/p>

AI賦能EDA工具

針對AI技術對于EDA行業(yè)的影響，林俊雄表示：“AI是未來趨勢，我們非?？春眠@一領域，并全力發(fā)展相關技術?！?/p>

一方面，AI的應用對芯片計算能力和片上軟硬件協(xié)同工作提出了更高的要求。這需要通過系統(tǒng)架構優(yōu)化、軟硬件結合優(yōu)化，以及存算架構優(yōu)化來實現(xiàn)最佳性能。思爾芯自研的EDA工具專門針對AI領域進行了優(yōu)化，通過系統(tǒng)級架構探索和驗證，協(xié)助芯片設計驗證工作左移，加快產(chǎn)品上市時間（TTM）。

另一方面，AI技術特別是機器學習（ML）和大型語言模型的發(fā)展，極大提升了EAD工具的使用效率，使操作更加簡單。如思爾芯的國產(chǎn)企業(yè)級硬件仿真系統(tǒng)——芯神鼎OmniArk，它采用了AI驅(qū)動的智能編譯引擎，能在編譯流程中顯著減少編譯時間和內(nèi)存占用，實現(xiàn)增量編譯，并智能匹配P&R（布局與布線）策略，從而提高布線的成功率。

此外，思爾芯的EDA工具在多個環(huán)境中使用了機器學習方法。如思爾芯利用ML/AI的技術，改善本身遞歸測試的效率，借由過去的大量數(shù)據(jù)，建立了每一個測試用例的可能出錯點的模型，用來引導偵錯的方向，提高修復遞歸測試失敗的生產(chǎn)力。

建設EDA+IP生態(tài)

IP導入也是EDA設計的重要一環(huán)。林俊雄對此也很認同，他表示：“IP很重要，近年來，我們一直積極倡導EDA與IP的深度結合，致力于建立一個互聯(lián)互通的生態(tài)系統(tǒng)。例如，思爾芯與芯動科技的合作，憑借雙方幾十年的知識積累和客戶經(jīng)驗，使客戶能夠在短時間內(nèi)完成貼合具體應用需求的SoC設計。這種合作不僅降低了風險，還加速了軟件開發(fā)進程，實現(xiàn)了系統(tǒng)的快速整合?！?/p>

“另一方面，EDA工具也能夠成為IP的載體，如我們的芯神匠架構設計工具（Genesis Architect）就是推廣IP的良好載體。如前所述，通過芯神瞳原型驗證（Prodigy）與芯神匠架構軟件的協(xié)同建模，將RTL代碼映射到原型驗證中，確保設計模型與最終芯片一致。這種模型運行速度接近最終芯片，不僅可用于提前進行軟件開發(fā)，還可以將IP通過原型驗證進行客戶演示及測試。這樣不僅能夠更好地支持IP的開發(fā)與應用，還能提高整體設計效率和質(zhì)量。”他補充到。

關注EDA人才培養(yǎng)

目前對于國內(nèi)的EDA人才培養(yǎng)，林俊雄表示：“現(xiàn)階段國內(nèi)在以下幾個環(huán)節(jié)做得比較好：一是教育資源的大量投入。目前，國內(nèi)各大高校和研究機構在EDA/IP領域的教育和研究方面投入了大量資源，設立了專門的學科和研究中心，培養(yǎng)了一大批專業(yè)人才。

二是在產(chǎn)學研方面的合作也取得了很大的進展。很多高校與企業(yè)建立了合作關系，通過實習、項目合作等方式，讓學生能夠接觸到實際的產(chǎn)業(yè)需求，增強了實踐能力。如企業(yè)與高校合作建立專屬的EDA實訓室；與大學合作相關論文、教材編寫、教學與研究等；更有大學基于我們的產(chǎn)品進行科研創(chuàng)新等。

三是政府政策上的大力支持，如資金補助、科技創(chuàng)新獎勵等，也推動了EDA/IP領域的人才培養(yǎng)?！?/p>

雖然國內(nèi)在EDA人才的培養(yǎng)上已經(jīng)取得了一定的成績，但還有一些存在的問題也需要引起重視。林俊雄表示：“目前，國內(nèi)的EDA人才在創(chuàng)新能力培養(yǎng)、國際化視野以及職業(yè)發(fā)展支持這些方面還有待加強。國家在政策方面需要制定更有吸引力的人才引進政策，吸引國際優(yōu)秀人才來華工作和交流，同時加強對本土人才的激勵措施；同時，政府還可以搭建更多的產(chǎn)學研合作平臺，促進高校、科研機構和企業(yè)之間的合作，推動科研成果的轉化和應用?！?/p>

寫在最后

當前，國內(nèi)EDA市場規(guī)模不斷擴大，受益于國內(nèi)半導體產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展和國產(chǎn)替代化進程的加速，展現(xiàn)出巨大潛力。雖然，國產(chǎn)EDA行業(yè)近年來取得了顯著進展，但與國際巨頭相比仍存在較大差距。未來，隨著半導體技術的飛速進步和芯片設計的日益復雜，EDA軟件將更加注重設計流程的自動化與智能化，通過集成更多先進算法，如機器學習、深度學習等，實現(xiàn)對設計過程的智能優(yōu)化與錯誤預測，顯著提升設計效率與質(zhì)量。

為了應對挑戰(zhàn)并抓住發(fā)展機遇，國產(chǎn)EDA行業(yè)需要保持持續(xù)的研發(fā)投入，不斷提升產(chǎn)品質(zhì)量和功能，向國外龍頭企業(yè)看齊。同時，加強人才培養(yǎng)和引進，與高校開展深度合作，培養(yǎng)跨學科復合型人才。此外，注重細分市場與生態(tài)協(xié)作，瞄準細分領域開發(fā)產(chǎn)品，與上下游企業(yè)合作構建EDA生態(tài)。在政策支持、產(chǎn)業(yè)協(xié)作等方面精準發(fā)力，加速自主創(chuàng)新能力積累，最終實現(xiàn)從跟隨到并跑再到領跑的轉變。