电子发烧友网报道(文/周凯扬)在整个半导体产业中,晶圆厂、芯片设计公司以及EDA厂商可谓缺一不可,EDA工具作为工程师手中的工具,贯穿了设计、制造等产业。伴随着各行各业都投入到芯片设计的行列中来,EDA产业再度迎来了一轮爆发,也催生了不少新的行业趋势。
EDA全流程之路,收购不会停止
对于EDA厂商来说,做到全流程设计工具,而不是单个环节的点工具,才能收获最大的利润,形成的竞争力也不可同日而语。但哪怕是对于新思、Cadence和西门子EDA这样的巨头来说,同样是靠长期的积累和收购才完成的。
对于国产EDA厂商来说,随着近几年各种初创EDA公司的崛起,一心追求全流程化的他们肯定不会放过这一机会,例如去年9月,芯华章收购了仿真软件厂商瞬曜电子,将其整合到芯华章的数字验证全流程EDA产品线上。去年10月,已经完成了模拟设计全流程的华大九天,同样斥资收购了香港的EDA厂商芯達芯片,可以预见晶圆制造EDA和数字设计EDA的全流程将是华大九天接下来的主要方向。
反观那些国际EDA巨头,他们在完成了设计工具的全流程化后,都已经开辟了IP业务,近年来的收购也主要是集中在不同的IP厂商,通过其IP业务进一步加强EDA核心业务的竞争力。
特定领域的半导体设计
哪怕完成全流程工具的布局后,EDA公司的业务扩张也远未停止。电子产品正在朝着特定领域的方向发展,仅仅考虑芯片或电路板的传统规格已经不够了,这几年特定领域的IC设计呈现了急剧增加的趋势,比如5G带火的RFIC设计,自动驾驶带火的雷达芯片设计,以及云服务带火的HPC设计等等。
这些领域为EDA厂商带来了更高的客户多样性,比如汽车厂商、云服务厂商,甚至是消费电子厂商等。但也为产品开发团队带来了更大的挑战,比如更高的系统复杂性、更严苛的性能和成本要求,以及更短的开发周期等等。从厂商的收购动向中,我们也能看出一些端倪,比如Ansys、新思等厂商开始收购光电设计工具开发商,发力硅光芯片和激光雷达芯片等设计。
这些特定领域的芯片设计带来了新的标准和要求,甚至是过去的EDA厂商未曾涉猎的,比如光电设计的物理验证、汽车仿真与测试
EDA上云规模将进一步扩大
对于AI和HPC这类对芯片设计要求更高的应用来说,不仅对开发团队的创新提出了要求,也对其硬件计算资源提出了更高的要求,所以上云被提了出来。可以持续扩张的算力资源,为设计与验证提供了便利,大大降低了芯片设计自动化的效率,也降低了基础设施的添置和管理成本。
像亚马逊这样的云服务厂商,连自己的服务器芯片,也选了100%云端设计。在这一趋势下,EDA厂商们纷纷开启了自己的上云之路。以EDA三巨头为例,新思推出了FlexEDA,Cadence推出了OnCloud,西门子EDA推出了Veloce云,国内的国微思尔芯、芯华章、英诺达和速石科技等,也都纷纷开始发展云端EDA业务。
选择公有云还是专有云,采用多云还是单云方案,云端设备是通用服务器还是专用设备,都加剧了使用者的选择困难症,但对于EDA和芯片设计这种高安全标准的工作来说,不管是哪一种方案,云端设计安全都至关重要。所以在推进EDA上云的过程中,EDA厂商必须对设计安全做好全方位的保障。
虽然芯片初创公司的数量逐渐增多,但他们所设计的产品并非都需要高性能的基础设备,甚至对他们来说,上云也并非一个减少成本的选择。话虽如此,在半导体行业略显萎靡的今年,更快的产品研发周期无疑将成为不少公司生存下去的根本,而上云虽然不是必经之路,但在没有改变设计习惯的前提下,还是给到了一个更高效率的选择。
真正的AI辅助设计
我们都说EDA是辅助芯片设计,提高PPA和良率的核心基础工具,那么赋予EDA这一能力的,除了厂商开发的各种点工具外,如今又多出了一个AI。AI算法可以帮助客户更高效的设计芯片,过去一个团队数个月的工作量,在AI驱动EDA工具的辅助下,可以做到一个设计工程师几天内完成。
比如新思推出的DSO.ai,会在庞大的芯片设计解决方案空间中寻找优化目标,通过强化学习来提高芯片PPA;Cadence的Cerebrus利用机器学习建立芯片设计图谱,自动优化设计来改进芯片的PPA。
反观国产EDA厂商,在AI/ML技术上的应用就稍显落后了,其中固然也有起步较慢的原因,但国内厂商必须得开始将其纳入规划中了。从招股书等公开信息来看,这些国产EDA公司也都认同AI将成为EDA技术发展的未来趋势,但从他们的在研项目来看,却并没有在此加大投入,即便有,也主要是集中在提升工具的优化和分析效率上。2023年,很难去判断国产厂商在这块是否会有所进展,但国外EDA大厂肯定会在AI上加大投入。
靠DTCO加深与晶圆厂的合作
虽说AI这块国内EDA厂商还没有大动作,但在DTCO(设计工艺协同优化)上,已经有国内厂商都已经重视起来了。DTCO可以帮助晶圆厂工艺实现更高的逻辑密度和更优秀的PPA,去年概伦电子发布的NanoDesigner,就是基于DTCO理念来开发的全流程平台。但真正要想实现DTCO,不仅要在软件设计上做出创新,也需要和提供先进工艺的晶圆厂打好关系。
国内头部EDA厂商已经打入了台积电、三星、中芯国际和格芯等先进晶圆厂的EDA生态联盟中,甚至不少都已经获得了其先进工艺的技术认证。但如何将设计和制造两大环节结合在一起,还是一个棘手的问题。国内厂商目前在晶圆厂的客户定位里分量还不算高,这点从先进工艺的PDK和器件库开发中就能看出。
从今年开始,预计会有更多晶圆厂和EDA厂商展开合作,全面推进DTCO创新的普及,同时DTCO带来的优势,也会开始在芯片设计公司的产品中显现出来。哪怕是7nm这样已经投产4年多的成熟工艺,也有可能会因为DTCO迎来一轮回春。
EDA全流程之路,收购不会停止
对于EDA厂商来说,做到全流程设计工具,而不是单个环节的点工具,才能收获最大的利润,形成的竞争力也不可同日而语。但哪怕是对于新思、Cadence和西门子EDA这样的巨头来说,同样是靠长期的积累和收购才完成的。
对于国产EDA厂商来说,随着近几年各种初创EDA公司的崛起,一心追求全流程化的他们肯定不会放过这一机会,例如去年9月,芯华章收购了仿真软件厂商瞬曜电子,将其整合到芯华章的数字验证全流程EDA产品线上。去年10月,已经完成了模拟设计全流程的华大九天,同样斥资收购了香港的EDA厂商芯達芯片,可以预见晶圆制造EDA和数字设计EDA的全流程将是华大九天接下来的主要方向。
反观那些国际EDA巨头,他们在完成了设计工具的全流程化后,都已经开辟了IP业务,近年来的收购也主要是集中在不同的IP厂商,通过其IP业务进一步加强EDA核心业务的竞争力。
特定领域的半导体设计
哪怕完成全流程工具的布局后,EDA公司的业务扩张也远未停止。电子产品正在朝着特定领域的方向发展,仅仅考虑芯片或电路板的传统规格已经不够了,这几年特定领域的IC设计呈现了急剧增加的趋势,比如5G带火的RFIC设计,自动驾驶带火的雷达芯片设计,以及云服务带火的HPC设计等等。
这些领域为EDA厂商带来了更高的客户多样性,比如汽车厂商、云服务厂商,甚至是消费电子厂商等。但也为产品开发团队带来了更大的挑战,比如更高的系统复杂性、更严苛的性能和成本要求,以及更短的开发周期等等。从厂商的收购动向中,我们也能看出一些端倪,比如Ansys、新思等厂商开始收购光电设计工具开发商,发力硅光芯片和激光雷达芯片等设计。
这些特定领域的芯片设计带来了新的标准和要求,甚至是过去的EDA厂商未曾涉猎的,比如光电设计的物理验证、汽车仿真与测试
EDA上云规模将进一步扩大
对于AI和HPC这类对芯片设计要求更高的应用来说,不仅对开发团队的创新提出了要求,也对其硬件计算资源提出了更高的要求,所以上云被提了出来。可以持续扩张的算力资源,为设计与验证提供了便利,大大降低了芯片设计自动化的效率,也降低了基础设施的添置和管理成本。
像亚马逊这样的云服务厂商,连自己的服务器芯片,也选了100%云端设计。在这一趋势下,EDA厂商们纷纷开启了自己的上云之路。以EDA三巨头为例,新思推出了FlexEDA,Cadence推出了OnCloud,西门子EDA推出了Veloce云,国内的国微思尔芯、芯华章、英诺达和速石科技等,也都纷纷开始发展云端EDA业务。
选择公有云还是专有云,采用多云还是单云方案,云端设备是通用服务器还是专用设备,都加剧了使用者的选择困难症,但对于EDA和芯片设计这种高安全标准的工作来说,不管是哪一种方案,云端设计安全都至关重要。所以在推进EDA上云的过程中,EDA厂商必须对设计安全做好全方位的保障。
虽然芯片初创公司的数量逐渐增多,但他们所设计的产品并非都需要高性能的基础设备,甚至对他们来说,上云也并非一个减少成本的选择。话虽如此,在半导体行业略显萎靡的今年,更快的产品研发周期无疑将成为不少公司生存下去的根本,而上云虽然不是必经之路,但在没有改变设计习惯的前提下,还是给到了一个更高效率的选择。
真正的AI辅助设计
我们都说EDA是辅助芯片设计,提高PPA和良率的核心基础工具,那么赋予EDA这一能力的,除了厂商开发的各种点工具外,如今又多出了一个AI。AI算法可以帮助客户更高效的设计芯片,过去一个团队数个月的工作量,在AI驱动EDA工具的辅助下,可以做到一个设计工程师几天内完成。
比如新思推出的DSO.ai,会在庞大的芯片设计解决方案空间中寻找优化目标,通过强化学习来提高芯片PPA;Cadence的Cerebrus利用机器学习建立芯片设计图谱,自动优化设计来改进芯片的PPA。
反观国产EDA厂商,在AI/ML技术上的应用就稍显落后了,其中固然也有起步较慢的原因,但国内厂商必须得开始将其纳入规划中了。从招股书等公开信息来看,这些国产EDA公司也都认同AI将成为EDA技术发展的未来趋势,但从他们的在研项目来看,却并没有在此加大投入,即便有,也主要是集中在提升工具的优化和分析效率上。2023年,很难去判断国产厂商在这块是否会有所进展,但国外EDA大厂肯定会在AI上加大投入。
靠DTCO加深与晶圆厂的合作
虽说AI这块国内EDA厂商还没有大动作,但在DTCO(设计工艺协同优化)上,已经有国内厂商都已经重视起来了。DTCO可以帮助晶圆厂工艺实现更高的逻辑密度和更优秀的PPA,去年概伦电子发布的NanoDesigner,就是基于DTCO理念来开发的全流程平台。但真正要想实现DTCO,不仅要在软件设计上做出创新,也需要和提供先进工艺的晶圆厂打好关系。
国内头部EDA厂商已经打入了台积电、三星、中芯国际和格芯等先进晶圆厂的EDA生态联盟中,甚至不少都已经获得了其先进工艺的技术认证。但如何将设计和制造两大环节结合在一起,还是一个棘手的问题。国内厂商目前在晶圆厂的客户定位里分量还不算高,这点从先进工艺的PDK和器件库开发中就能看出。
从今年开始,预计会有更多晶圆厂和EDA厂商展开合作,全面推进DTCO创新的普及,同时DTCO带来的优势,也会开始在芯片设计公司的产品中显现出来。哪怕是7nm这样已经投产4年多的成熟工艺,也有可能会因为DTCO迎来一轮回春。
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