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人工智能来了_国产EDA工具的春天到了

2020年05月18日 14:53 次阅读

  过去一段时间里,我们关注了半导体行业的各个位面,比如芯片制造,操作系统,地域纷争等等,也欣喜地看到中国半导体企业在产业链中的快速就位。但同时应当注意到的是,有一扇技术大门却一直没有被推开,那就是EDA工具。

  EDA,即电子设计自动化(ElectronicsDesignAutomation)的概念十分宽泛,想做芯片设计,就不离开EDA工具。在机械、智能手机、通讯设备、航空航天、生物医药等等各个涉及电子自动化的领域,通过EDA技术来完成特定目标芯片的设计,可以说是产业链上游的上游、基础的基础。

  而如此重要的神兵利器,中国企业的市场认可度如何呢?答案是,毫不夸张地说,95%以上的EDA工具都掌握在美国企业手中。中国现存的10余家EDA公司,2018年销售额3.5亿元,只占到全球市场份额的0.8%,技术研发方面,也以16nm及28nm工艺支持为主。

  硬件制造能力可以花钱堆设备来快速拉升,底层操作系统能够用N个“备胎”顶上,那么占据全球半导体供应链战略要地的EDA工具,又该如何寻找自己的春天呢?或许答案就隐藏在EDA正在描绘的AI蓝图之中。

  单兵孤城的国产EDA

  其实,早在去年“中兴事件”中,EDA工具就以大杀器的形象出现过。除了禁止卖芯片给中兴以外,全球最大的EDA公司Cadence也宣布停止对中兴服务。今年的特朗普清单中,EDA工具同样没有缺席,赫然在列。事情一旦无可挽回,中国几乎所有芯片企业都只能依靠当前版本的工具进行工作,效率大打折扣不说,还意味着很可能因为无法升级而很快落后于行业,建立在芯片能力基础上的软硬件自然也就成了无本之木、无源之水。

  从理性的角度看,彻底地域化的最坏结果大概率不会出现,但EDA工具的战略地位却不得不引起重视。但话又说回来了,为什么时至今日都没有相关“备胎”出现呢?

  想要寻找答案,我们需要将时间的钟摆调到1992年。

  当时,中国尚处于西方对中国实行EDA禁供的窘境之中。一大批中国的科学家和工程界人士,都投入到了国家牵头的国产EDA开发之中。当时,行业涌现出了无穷的活力。

  1992年,在200多个开发者的攻坚下,超大规模集成辅助设计系统熊猫ICCAD通过鉴定,覆盖了全定制集成电路正向设计的全部功能,获得当年的国家科技进步一等奖,也被视作冲破西方封的里程碑。

  没想到的是,该项目甫一成功,对岸就迅速解除了对中国的EDA禁令,加上后来“市场换技术”的思路占主流,导致此后的十数年间,美国高端成熟的EDA工具如同狼群一般在中国市场攻城略地,中国EDA自主厂商的研发脚步也因此变缓,走上了“二次开发”“代理集成”的附属式发展道路。

  一番波折之后,国产EDA就来到了一个尴尬的境地。一方面在品牌上亦步亦趋,知识产权难以把控,自然也无法形成溢价,致使中国的芯片设计企业逐渐失去了选择权和议价权。而在市场竞争中,既需要支付多套EDA工具的license专利费,高昂的成本直接拖累了设计周期及竞争力,在5nm乃至3nm等高精度芯片设计也囿于上游软件大鳄,难以施展。

  这样处处掣肘的大背景下,中国EDA工具的前路在何方呢?

  风水轮流转,今年看AI

  今天没人能够忽视AI对社会产业带来了赋能作用,根据市场研究机构ABIResearch发布的最新报告,云端AI芯片市场将从2019年的42亿美元增长至2024年的100亿美元规模;边缘AI芯片也将以31%的年平均增长率持续扩张。而EDA作为AI芯片中不可或缺的角色,也在半导体软硬件企业、创业者与开发者的推动下,迎面撞上了新的商机与挑战。

  首要的需求变化,是更高的PPA(功耗、性能、面积)目标。

  想要将AI移植到智能手机、车联网、IoT等终端,具备深度学习能力的系统级芯片(SoC)就变得不可或缺,产业端对芯片封装的小型化也越来越苛刻。

  在越来越小的单位面积上集成越来越多的晶体管,需要更复杂的工艺器件,电路之间的交互、热物理效应等也都会发生改变,这意味着整个设计流程都需要被重新思考,EDA工具也必须与时俱进。

  同时,产业智能市场的激烈竞争,也让开发者对设计周期(TImeToMarket)的要求越来越高,而设计规模和规则限制也在增多,如何提升AI芯片的设计效率,减少迭代次数,进而缩短设计周期,也在倒逼EDA厂商升级。

  时代浪潮的涌动之下,将AI引入芯片设计环境,就是一个水到渠成的必然选择了。

  在国家战略层面,美国国防高级研究计划局(DARPA)为首的部门,开始将电子资产智能设计(IEDA)作为代表性项目,重点突破优化算法、7nm以下芯片设计支持、布线和设备自动化等关键技术难题。

  产业端,Synopsys、Cadence、Mentor,以及中国的华大等工程界也纷纷将AI设计从概念升级到实战阶段

  Cadence正式推出了专门为AI设计所打造的TensilicaDNA100处理器IP,能够利用算法提高芯片能效,功耗也大幅度降低。Synopsys也推出了内置神经网络引擎的嵌入式图像处理器,来实现内存高速存取的设计需求,还提供芯片开发初期就确保AI数据安全性的IP选项。下游的集成商如台积电,也在ARMA72和A73等内核上成功地部署了机器学习,以帮助预测最佳的单元时钟门控,提升整体芯片速度。

  总的来说,AI对EDA提出了新的技术要求:一是能够以更高效率执行矩阵乘法、点积等运算任务的专门化处理;二是实现深度学习任务快速存储需求的架构创新;三是打造传递各种数据资料的连接界面。

  尽管目前,国产EDA欠缺一次全面的补课,但当务之急并非盲目地一拥而上。市场的需求,产业端的算法饥渴,技术和产品填补空白的优先级,都将国产EDA工具的前路指向了AI。

  重新制造轮子:中国EDA的AI土壤

  当然,在EDA工具的AI化过程中,还是需要有的放矢。所以接下来,是时候讨论这个关键的问题了,中国EDA厂商的逆袭可能性,以及关键力量究竟在哪里?

  对于这个庞大的命题,政策、资本、学术等可能需要几十年、几代人去解释,在此,我们不妨将目光聚焦在一些具体的技术趋势上,比如云计算。

  EDA上云是未来的趋势之一,利用云端庞大的运算能力能够有效解决仿真耗时的问题,直接降低芯片创业者获取EDA工具的成本,某些芯片大企业也可以灵活地临时使用某些工具。而众所周知,中国云服务厂商无论是在硬件部署、软件创新、软硬件协同方面,已经开始成为智能产业的支撑力量,也将成为推动EDA领域进化的关键变量。

  再比如AIoT的蓬勃发展。

  软硬体协同这类因AI衍生的协同设计需求,需要新一代EDA工具来适应。同时,与产业应用端的亲密呼应,也会影响与打磨新一代EDA的设计与验证解决方案。举个例子,车联网、规模运算、高频通信等应用领域的设计,都对系统级分析工具提出了更高的要求,为了更全面地支持各种场景,EDA从业者也需要向工程模式(CAE)等方向全面延伸,这些领域的交融会跑出多少黑马,是个令人兴奋的未知数。可以确定的是,中国土地上如火如题的AIoT建设,也在不断为EDA产业输送养分。

  撬动一座产业版图的,有时是一力降十会的绝对实力,有时也许是顺势而为的一个支点。

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该移动音乐机器人以英飞凌16 位单片机XE162FN 处理器为核心,英飞凌开发的16/32 位微控制器具有高度系统集成、无需...
发表于 2020-02-28 07:00 670次阅读
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【战疫专题】第二期:硬核战“疫”,机器人大有可为

2020年,新型冠状病毒席卷了整个中国,同时也在促进着产业的变革与生活变化。 电子发烧友在此期间推出【战疫专题】活...
发表于 2020-02-25 14:24 6259次阅读
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【瑞芯微RK1808计算棒试用体验】机械臂视觉快速识别

折腾了一个新年,总算勉强有点效果了,这个任务真是大坑啊,关键的识别部分没多大难度,但上位机、下位机、机械结构接...
发表于 2020-02-08 18:13 757次阅读
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