剖析國產EDA發展的難點與機遇，把握AI能力或能早日突破3nm

在芯片的生產制造環節中，處于產業最上游的是IP、EDA。其中EDA被大家稱為“芯片之母”，在芯片的設計、制造、封測等環節中都需要用到。

不僅如此，隨著工藝越先進，EDA越重要，因為越先進的芯片，設計、流本成本非常高，所以在流片前都需要用EDA來進行測試驗證。

但大家也都清楚，國產EDA發展較晚，全球EDA市場被美國壟斷，按照2022年的數據，全球EDA市場，美國三大巨頭占了80%以上的份額，在中國更是占了90%以上的份額。

國產EDA的份額不到10%，為何份額這么低呢？一方面是大家支持的流程不夠全，很多國產EDA只涉及到芯片的部分環節，做不到全流程覆蓋，而國外的EDA覆蓋了所有環節和流程，所以很多芯片廠，會使用國外的EDA產品。

另外則是很多國產EDA支持的工藝不夠先進，以前大多只是支持到28nm，連14nm都很多流程不支持。

此外就是IP方面，國外的很多EDA大廠，其實也是IP大廠，有各種IP核，供芯片廠商使用，使用這些IP，可以大大降低門檻，提高效率。

基于這幾點，所以國外EDA才能夠壟斷市場，而國產EDA就只能在后面追趕。

但是國外的EDA再好，也存在卡脖子的風險，比如華為，就被斷供了一些先進的EDA，所以關鍵時候，還得是國產頂上才行。


新技術浪潮推動EDA創新與變革

當前，除了本土EDA廠商和行業伙伴自身努力謀發展之外，芯片領域新興技術層出不窮，新興架構、標準、需求和理念也在不斷推動行業進步。當下RISC-V、Chiplet和AI技術成為行業高頻詞，其發展和成熟給EDA廠商帶來了新挑戰和新機遇。

陳英仁表示，面對RISC-V、AI、Chiplet等技術的快速發展，EDA技術必須進行創新和變革，以滿足新的設計和實現需求。


RISC-V為設計帶來更多可能性

首先來看RISC-V，RISC-V架構從設計理念上摒棄了“歷史包袱”，具有精簡、低功耗、模塊化、可擴展、開放開源等技術優勢，旨在為芯片設計帶來更多可能性。

尤其是在物聯網（IoT）領域，開源架構RISC-V的出現，進一步點燃了新晉者的熱情。

在逐漸走向成熟的IoT行業中，RISC-V以其極具多樣性、低功耗、高安全性和成本效益的優勢，展現出巨大的潛力。更重要的是，其開源和高度可定制的特性賦予了芯片設計企業更大的自主權，從而滿足了多樣化的客戶需求。

根據RISC-V基金會數據，2022年采用RISC-V架構的處理器核已出貨100億顆，其中絕大多數出貨都集中在MCU和IoT領域。預計到2025年，RISC-V架構的處理器核出貨量將突破800億顆。在出貨量暴增的同時，RISC-V應用場景不再局限于低功耗物聯網領域，而是逐漸向手機、電腦、汽車、數據中心等應用領域拓展。

不僅如此，RISC-V作為一種開放指令集架構，也為中國芯片產業提供了一個新的選擇和機會。隨著國際貿易沖突和“逆全球化”加劇，國內開始加速擁抱開源RISC-V架構發展，以避免在主流CPU芯片架構上受制于人，實現更多的自主創新和供應鏈安全。

去年出貨量超100億顆的RISC-V架構芯片，國內出貨量已經占據一半，不僅有眾多國內企業和科研機構加入了RISC-V國際基金會，還成立了中國開放指令生態聯盟和國內首個RISC-V專利聯盟，致力于推動中國RISC-V芯片生態建設。

RISC-V技術正憑借其開放性、高效性和卓越的可擴展性，重新定義計算的未來。不過，任何技術的發展都存在兩面性，RISC-V在提供自主供應鏈機會，加速技術迭代的同時，其開放協作模式也帶來了諸多挑戰。

RISC-V的劣勢在于其還處于發展初期，還沒有形成一個完善而統一的技術體系和商業模式。陳英仁指出，在標準細節定義、碎片化&穩定性以及EDA支持方面，RISC-V還存在不足，為芯片設計帶來挑戰。

隨著RISC-V技術深入各領域，它以開源、簡潔和高度可擴展的特性正逐步塑造未來。盡管RISC-V潛力巨大，其生態系統仍存在待完善之處。特別是其獨立、靈活和彈性的設計理念讓系統碎片化的問題劇增。

EDA的任務就是傾聽客戶需求，來滿足他們在不同應用對產品設計或生態系統的支持。

為了應對這些挑戰，思爾芯為RISC-V提供了涵蓋微架構分析、系統整合、規范符合性測試以及軟件性能評估的一系列優化解決方案。通過思爾芯的“芯神匠”的系統&應用性能分析、“芯神瞳”的評估架構配置/軟件性能分析、“芯神鼎”的規范符合性測試等策略，構建一個更高效和穩定的RISC-V平臺。

據悉，思爾芯還在助力北京開源芯片研究院“香山”項目的不斷演進。

“香山”高性能RISC-V處理器是一個由中國科學院計算技術研究所孕育出的開源項目，從“香山”的第一代到目前的第三代，其背后的技術支撐與演進都離不開思爾芯的助力，開芯院都采用了思爾芯的“芯神瞳”原型驗證解決方案，加速其技術的演進與應用落地。

在集成電路和微處理器設計中，原型驗證是不可或缺的一環，它涉及到在真實硬件上驗證設計的功能、性能和可靠性。思爾芯為“香山”提供了一個針對性的解決方案——芯神瞳VU19P原型驗證系統，使“香山”能夠高效地完成SPEC跑分驗證、IO驗證以及BSP驅動的開發等工作，涵蓋了從硬件設計到軟件集成的整個生命周期的不同方面。


國產EDA廠商如何構建自己的核心競爭力？

1）基礎研究：EDA工具涉及到芯片設計非常底層的技術，在EDA工具里面內嵌了大量的引擎。它需要對芯片的模型進行處理，不可避免的會涉及到半導體的材料學量子力學這樣非常底層的技術。

2）算法的實現能力：特別是在設計模擬的仿真器以及數字的后端的布局布線工具，這樣的工具是需要針對一個特殊的優化問題去設計一套算法，并且把這個算法合適的實現出來。算法的好壞和實現的差異會影響整個EDA工具在實際運行過程當中的速度和精度，這是非常用影響用戶體驗和EDA工具本身的質量的。算法的設計不可避免就會用到一些應用數學的知識、計算機科學特別是算法結構方面的知識。現在大服務器都是多核的運行，甚至是帶有GPU的加速。在這種情況下如何根據這個服務器的硬件的結構適當的調整算法，讓它跑得更快更準，是EDA供應商的一個核心價值。

3）產品的完備性：是從商務的角度，因為具有完整的工具鏈會讓公司在商務談判的時候更有優勢。如果公司擅長的只是芯片設計環節當中某個點工具，在商務談判當中是處于不利地位的，因為競爭對手如果具有比較完備的產品會把公司擠出競爭。


AI+ED為芯片設計帶來多重助力

AI大模型極度依賴算力，算力芯片復雜度和數量需求急劇上升，變相提升了EDA需求。另一方面，AI技術也可以優化EDA工具，進一步提升芯片設計的效率。

芯易薈CEO汪達均對于AI在EDA領域的應用保持樂觀態度，他認為與晶圓制造、半導體設備、半導體系統等產業鏈上下游其他環節相比，AI給EDA產業帶來變革驅動力更為明顯：“AI+EDA可以大幅提升EDA工具的效率、產出及使用性，進一步提升芯片設計的效率，同時降低設計的成本。因此，我們要非常重視AI技術的持續演變。”

隼瞻科技則已將AI+EDA引入產品WingStudio當中，通過人工智能技術的深度介入，實現架構探索的自動化，從而“進化”出PPA最優的處理器架構。

隼瞻科技CEO曾軼將該功能巧妙地比喻成“給處理器做CT”，表示WingStudio內部配置了多種人工智能分析引擎，能不斷通過引擎分析的推導來測試不同設計方案的運行效率，提供明確的分析報告，最終為客戶優化處理器的各項指標。

在奇捷科技研發部VP袁峰看來，基于AI的EDA研究在學術圈和工業界都吸引了很多關注，并且已經取得了不錯的進展。例如，AI技術可以分析大量的設計數據和性能指標，通過建立模型和預測算法，輔助設計工程師進行設計優化。這有助于提高芯片的性能、功耗和面積（PPA），并減少設計迭代次數。

當前，奇捷科技在AI方面也已經開展相關的研究工作，核心的關注點是如何利用AI提高ECO的質量，優化邏輯補丁的尺寸等核心算法性能，未來將有基于AI技術的EDA產品推向市場。


突破先進制程已近在咫尺

實際上，這幾年國產EDA進步也非常快。

在2022年時，國產華大九天已經排名第四名了，份額高達6%左右，而所有國產合計占到了10%+，相比起5年前的2018年，直接了市場的翻倍（2018年時國產EDA才5%左右）。

另外在流程上，國產EDA在14nm階段，基本上實現了全覆蓋，也就是說在14nm這個工藝上，基本上不借助國外EDA，也能夠完成全部EDA需要完成的工作。

更重要的是，國內有幾大廠商在很多的環節和流程上，不僅只是14nm，而是實現了3nm，比如華大九天就表示，產品覆蓋了數字、模擬、混合信號、射頻等多個領域，能夠支持從0.35um到3nm的各種工藝節點。

概倫電子也表示，自己研發的產品支持7nm/5nm/3nm等先進工藝節點。鴻芯微納也表示，去年就搞定了5nm，目前已實現了3nm工藝。

可見，中國芯要突破，國產EDA已經準備好了，就看芯片設計企業們，以及芯片制造企業們，能不能相互牽手，一起前進了。