后摩尔时代，新思科技如何应对IC设计的5大挑战

从1965年摩尔定律被提出至今，不到60年的时间里，集成电路制程工艺取得了飞跃式发展。

北京时间9月13日凌晨，随着苹果发布最新机型iPhone 15 pro/15 Pro Max，搭载A17 pro，意味着人类正式迈入3纳米时代。

事实上，早在芯片设计进入纳米时代之后，布局布线的复杂度便呈指数增长，从布局规划到布局布线，时钟树综合，每一步涉及到的算法在近年都有颠覆性的革新。这些步骤，都高度的依赖EDA工具。因此，EDA软件也被誉为“芯片之母”。

EDA是英文Electronic Design Automation的缩写，翻译成汉语就是电子设计自动化。

如果说摩尔定律时代是EDA的1.0版，那么随着摩尔定律逼近物理极限（1nm），一种全新对系统级芯片的定义被审视。

先进封装加持AI，EDA进入了2.0时代。在EDA 2.0时代，“功耗低、性能优、成本低”所构筑的“不可能三角”将带来哪些新挑战，半导体设计厂商又该如何应对？

新思科技——这家全球第15大软件公司，长期以来一直是EDA和半导体IP领域的全球领导者，在刚刚举办的9月8日“2023新思科技开发者大会”上，新思科技全球总裁Sassine Ghazi进一步阐述了对IC设计的未来以及EDA工具发展新趋势。

芯片设计的五大挑战

在主题演讲中，新思科技全球总裁Sassine Ghazi前瞻性地提出了在SysMoore时代下芯片开发者将面临的五大维度挑战：软件复杂性、系统复杂性、能效、信息安全和功能安全以及产品上市时间。

Sassine Ghazi先生指出，未来，移动通信与5G、个人电脑与游戏、消费电子、智能驾驶、AI和数据中心这五大领域引领科技创新航向。

当前，这些领域的创新一直在停留在软件层面。而半导体芯片的创新能力，以及芯片与系统和软件连接的能力，将真正驱动并加速创新步伐。

创新存在于芯片和软件的交叉点

半导体市场经过60年发展，实现了5万亿美元的规模。但现在，仅需要再花7年时间，就能实现另一个5万亿美元的规模。这是由五大应用领域的需求指数级增加所带来的。

“半导体产业正处于一个颠覆和创新的重要时刻。”Sassine Ghazi先生表示。

过去的60年里，我们在“摩尔定律”的指引下前进。我们的创新有一个特定的节奏，每两年就把集成电路中的晶体管数量翻一番。回想一下这个节奏，它不仅是半导体公司创新的核心，也是系统公司创新的核心。因为系统公司认为，他们每隔两年就可以提高性能和功耗来升级自己的产品。

现在很多人质疑，“摩尔定律”是走到尽头了。“从技术角度看，我不认为摩尔定律到了尽头。但是，这张图展示的是摩尔定律的可负担性以及每平方毫米良品芯片的成本。你可以看到，在14和16纳米后，每平方毫米的制造成本是呈指数级增长的。”Sassine Ghazi先生谈到。

现在，许多应用领域仍然沿着这个模型趋势前进。这张图中可以看到，我们有很多机会可以沿着摩尔定律的延续进行优化。这就是我们为什么需要AI加速芯片、GPU、CPU，去榨干它们的性能，然后继续沿着摩尔定律的路径前进。这就是我们所说的“规模复杂性”。还有另一个优化的方向叫做“系统的复杂性”或“系统复杂性”。

对此，国际头部EDA厂商——新思科技提出了新的发展模式，即SysMoore，在系统层面对性能进行优化，而不单单是从晶圆当中所集成的晶体管数量的层面去优化性能。

新思科技领先工具应对挑战

以汽车行业为例，过去5年中，汽车行业在“软件复杂性、系统复杂性、能效、信息安全和功能安全以及产品上市时间”这五大方面都出现了重大的挑战。

如今，一辆现代化的汽车上大概运行着1亿行代码，到2030年将超过3亿行。3亿行个什么概念呢？比如新思科技深耕软件行业多年，产品种类丰富而全面，如今，新思科技公司37年的积累大约拥有3亿行代码量。而现在，一台汽车就能拥有这么多代码了。

这是由于，现代化汽车通过中央计算机系统连接了多个区域。可以像使用手机一样更好地对汽车进行管理，对软件和功能进行升级和更新。汽车将实现互联和智能，汽车可以与车主相连，还可以连另一辆汽车、或是连另一个城市，而所有这些都由软件驱动。

有机构预计，到2029-2030年末，也就是7年内，软件定义汽车也就是SDV的占比将超过汽车总量的90%。而现在这个比例仅仅接近5%。

未来，软件定义汽车的比例将从5%上升到90%。这样的发展趋势下，如何在连接汽车的硬件上对大量软件进行建模和验证？

新思科技通过电子数字孪生技术创建虚拟模型及进行硬件辅助软件开发，应对软件复杂性挑战。

虚拟数字孪生，你可以通过它创建汽车整个系统的虚拟模型。该虚拟模型是在真车落地之前，在软件层面的完整实现。一旦有了实物硬件，就可以进行硬件辅助软件开发，还可以将两者结合起来，其中一部分是可视化系统，另一部分是通过软件验证的硬件模型。基于我们在硬件辅助验证方面的效率、性能和能力，新思科技在这两个领域都处于领先地位。从移动领域开始，我们就一直致力于虚拟原型的开发，现在我们正在将这一理念带入汽车领域。

谈到了摩尔定律放缓以及摩尔定律的成本。那么，替代方案是什么？如果不按照摩尔定律的指导进行优化，如何才能继续创新？这就是系统复杂性带来的困难。

新思对这一问题的解答是：以3DIC Compiler、Die-to-Die接口及芯片全生命周期管理助力多裸晶芯片系统创新。

目前，汽车电子占整个多裸晶芯片系统份额的13%，并且正在快速增长。如果汽车自动驾驶级别从当前的L0-L2,到L4、L5，那么在汽车半导体投入将提升50倍，才能实现自动驾驶、高级辅助驾驶（ADAS）类型的互联汽车。这对硬件的复杂性和可负担性构成了巨大挑战。

我们可以采用流行的多裸晶芯片方式，选择哪些功能需要采用最先进的技术，哪些功能可以采用16纳米或7纳米技术，然后把它们组合在一个系统中并整合到一个封装内。

新思科技在5、6年前就关注到了业界的创新正在转向这一趋势。据估计，到2026年，约20%的芯片系统将采用多裸晶芯片或3DIC技术，到2030年，这一比例将上升到40%。未来，在整个芯片设计中，40%的多裸晶芯片系统将是3D的。新思科技推出的3DIC compiler和Die-to-Die接口及芯片全生命周期管理能够帮助多裸晶芯片系统研发与创新。

而对于汽车功耗面对的挑战，新思科技提出了可覆盖架构、RTL、实施到签核的完整流程的端到端低功耗解决方案。

数据显示，平均每辆电动汽车消耗20千瓦时电量只能行驶100公里，相当于一个独栋别墅一天的用电量。而当电动汽车数量呈现指数级增长，又需要行驶几百、上千公里时，如何降低能耗、提升每辆汽车的能源利用效率?

新思科技推出了端到端低功耗解决方案，可覆盖架构、RTL、实施到签核的完整流程。

2022年，12%的网络攻击都是针对汽车的。到2030年，电动汽车的数量会大幅增加。2022年，超过一千万辆汽车因功能安全隐患(在美国)被召回。其中很多都是由软件和半导体芯片导致的功能安全隐患。

因此信息安全和功能安全至关重要，是信息技术可靠性的重中之重。鉴于汽车主要由软件和芯片、半导体驱动，汽车的可靠性就变得至关重要。

对于汽车的功能安全和信息安全，新思科技利用包括芯片、系统及应用层面的三阶段芯片生命周期管理得以保护。第一是，监控芯片的健康状况，在芯片内部嵌入监控器、传感器和路径监控，以持续跟踪和测量整个芯片的性能和功耗。第二是，预测性维护。当了解了芯片健康状况，对多系统或多车辆进行应用管理，这也是提高实地车辆安全性和可靠性。

最后是产品的上市时间，在西方国家汽车制造商生产自动驾驶汽车，如果从零开始研发汽车芯片，那么从开始开发到投产的周期大约为6到7年。中国汽车制造商周期相对更短，但人才缺口也是十分棘手的问题。

因此，更多企业加入利用AI加快产品上市的进程，用AI大大缩短产品上市时间、提高工作效率并实现更好的设计结果等。

今年，新思科技推出了业界首个AI驱动型全栈式EDA解决方案Synopsys.ai。截止目前，DSO.ai已经成功实现超过270次商业流片。与此同时，新思科技所提供的广泛的IP组合也为开发者大幅提升生产率，加速产品上市速度。

最后，Sassine Ghazi先生强调：“中国约占全球半导体芯片消费量的50%，中国的需求和技术创新也持续影响着全球技术发展的风向。新思科技已深耕中国市场28年，支持中国半导体行业的发展。”未来，新思科技将继续携手产业上下游的合作伙伴，继续推动整个生态系统加速发展。