芯片设计 EDA 2EDA2.0的芯片设计流程

这篇文章内容给诸位网民产生的新闻资讯是：芯片设计 EDA 2.0 时期，三大途径拿下六大挑戰 敬请赏析下面

EDA 是 Electronic Design Automation 的简称，几十年来变成芯片设计控制模块、专用工具、步骤的别称。从模拟仿真、综合性到板图，从前面到后面，从仿真模拟到数据再到混和设计，及其加工工艺生产制造等，EDA 专用工具包含了芯片设计、走线、认证和模拟仿真等全部层面。

芯片的生产制造十分受限于 EDA 专用工具和设计步骤，EDA 的发展速率近十多年来愈来愈无法跟上芯片设计经营规模和要求的持续增长。怎样根据新的技术性和服务平台，参照其他互联网行业的发展全过程，促进 EDA 专用工具和设计步骤进到新的时期是现如今芯片生产制造中一个非常容易被忽略的重要环节。

在 2021 全球半导体材料交流会暨南京市国际性半导体材料展览会的第二天，国内 EDA 智能系统和系统软件创企芯锦绣对于芯片设计难、优秀人才少、设计时间长、设计成本费高新企业的难题，公布了《EDA 2.0 白皮书》。芯华章科技老总兼 CEO 王礼宾司坚信，智能化系统的 EDA 2.0 时期，会使设计芯片像开发设计程序流程那样简单，生产制造芯片像积木游戏那般灵便。

当期内参来源于：芯锦绣

原文章标题：

《EDA2.0 白皮书》

创作者：未标明

EDA 发展史与挑戰

1、EDA 发展史

芯片设计专用工具了辅助设计设计 (Computer-Aided Design, CAD)、辅助设计工 (Computer-Aided Engineering, CAE) 和 EDA (Electronic Design Automation) 三个环节。

初期集成电路芯片设计是纯手动式勾勒板图，第一个提升是 1970 时代 CAD/CAE 的问世，也就是大家说的辅助设计设计。根据电子计算机的电子器件设计专用工具发生，相对性于手工制作设计方式来讲是一个更高的改善，但技术工程师们依然耗费了多余的時间在联接芯片时应用很多连接点。以后晶体三极管群集被抽象性为门级电源电路，提高了设计的抽象层次，可是设计依然要在工作电压和电容器等级去剖析。

第二个提升产生于 1990 时代，EDA 技术性的问世让技术工程师可以用硬件配置描述语言叙述设计，能够根据模拟仿真在流片前提条件前认证，而且在提升 设计高效率的与此同时，大大减少芯片生产制造阶段的风险性。以后根据 IP 控制模块的设计也慢慢变成 EDA 产业链的一部分，IP 生产商根据给予完善的 IP 重复使用，与 EDA 专用工具一起适用顾客的繁杂芯片设计。这一全过程中硬件配置芯片设计的抽象性等级持续提升 。

▲芯片叙述抽象性等级的提升

进到 21 新世纪，电子信息技术获得了飞速发展的发展，以 HDL 语言表达叙述、系统软件级模拟仿真和综合性技术性为特性、以自动化技术设计为总体目标的 EDA 专用工具慢慢发生，并发展为今日那样朝向专用型集成电路芯片 (ASIC) 的设计步骤。

现阶段大家已经应用的 EDA 设计生产制造步骤全是根据 2000 年上下逐渐产生的基本，能够称作“EDA1.0”。以后 20 很多年 EDA 的发展，全是在 1.0 上慢慢提升各种各样內容，例如根据 FPGA 的认证、功耗低设计、加工工艺改善产生的各种各样稳定性认证、虚拟服务器运作 EDA 专用工具、根据 IP 部件的设计重复使用，这些。

这种累加式的改善根据 EDA1.0，持续提高 EDA 设计的高效率，可是从抽象性等级、设计方法学角度观察，沒有发生非常大的更改，能够觉得一直到今日大家都还处在“EDA1.x” 的发展全过程中。

▲数据集成电路芯片设计步骤

2、新时期 EDA 新规定

EDA 1.x 的发展过去 30 年里，一直都支撑点着芯片设计从几千颗晶体三极管到现在百亿元级晶体三极管的处理速度，但近些年伴随着生产制造加工工艺、总面积功能损耗、插口脚位总数等限定标准慢慢逼向極限，通用性CPU的综合性性能提升 愈来愈迟缓，而 AI、云主机、智能驾驶、5G、工业生产智能控制系统等不一样主要用途对半导体材料芯片的性能规定愈来愈高，功能损耗、成本费的规定愈来愈分裂，芯片设计、认证的成本费也随着极速升高，设计生产制造周期时间也无法缩小。

▲芯片设计经营规模与设计成本费的迅速升高

以谷歌公司为例子，做为一家手机软件、优化算法、系统软件和云服务平台生产商，大家见到它近些年在 TPU、编码解码等独立设计的芯片，乃至 AI 对 EDA 设计的輔助上都是有非常大资金投入。下一步Google还会继续将自身这种自主创新集成化到自研CPU芯片，产生“Google硬件系统”。相近的，Nvidia 企业在 2019 年回收的 Mellanox，其明确的目标也 是将 Mellanox 企业所自主创新的 SmartNIC 程序模块集成化进自身的新一代 SoC CPU。一样，amazon、微软公司、华为公司、阿里等云生产商，也都早已或合理布局了自身的 SoC 芯片商品和研发部门。

将来的系统软件创新产品和市场竞争都是会密切紧紧围绕定制芯片进行，在一颗芯片或封裝内的详细系统软件才有最优控制的性能和功能损耗，再再加上与系统软件的相互配合，会给系统软件商品生产商产生较大 的核心竞争力，这儿另一个典型性的事例便是芯片、硬件配置系统软件、电脑操作系统直至软件系统全面开花的美国苹果公司。

可是，定制化芯片的门坎一直不低，由于以往几十年里定制芯片的成本增加和需求量小，次之是定制芯片的性能盈利不如通用性芯片从加工工艺和构架改善中可获得的性能提高。可是这好多个要素都是在产生变化：

最先伴随着加工工艺发展和芯片总面积功能损耗的限定，通用性CPU不论是单核心或是多核，性能发展在慢慢减慢，以往 40 年主宰者芯片领域发展的颠覆性创新慢慢无效。这促使业内对定制芯片的性能和成本费规定慢慢放开，如同更贵的原油会促进新能源技术的发展是一样的大道理。

次之，芯片生产制造加工工艺的改善和产业化，早已给绝大多数运用产生了充足的性能，大部分状况下定制芯片的目地早已并不是高些的性能，只是追求完美在功能损耗、作用、api接口、安全系数、处理速度等层面的多元化，并且终端设备企业的不断创新根据硬件软件协作的系统软件级提升，这类系统软件级自主创新产生的提升要远高于再次深层提升芯片设计自身的发展潜力，因此 技术创新芯片的重点在于成本低的迅速设计和迅速布署到商品运用内。

最终，传统式的一类“可定制芯片”即 FPGA, 能不能担负运用生产商的自主创新要求？在小规模纳税人小范畴内有可能，可是如前边提及的定制要求关键朝向功能损耗、处理速度、插口、软件定义硬件配置等状况下，FPGA 所善于的“数据处理方法的硬件配置逻辑性定制”则不可以担负所有的规定，因而 eFPGA 这类 IP 的发生，FPGA 发展变成定制 SOC 芯片的一个子控制模块。

因而，后颠覆性创新时期，自主创新的定制化 SOC 芯片意味着了全部芯片领域的将来方式：从软件系统生产商的要求问世出自主创新的作用芯片，随后作用芯片被定制 SoC CPU消化吸收进来，乃至新自主创新作用被立即集成化进 SoC CPU，这一全过程可能一再反复并且周期时间变的越来越快。

与以往早已习惯性见到嵌入式操作系统行业有很多的定制 SoC— 样，桌面上电脑上、云计算技术和网络服务器行业一样会问世大量的定制化芯片。并且与以往芯片生产商核心着通用性芯片发展的脚步不一样的是，定制芯片的发展将关键由软件系统生产商立即核心。

综因此 ，定制芯片规定芯片设计周期时间和设计成本费在现阶段的基本上大幅度提升，对从设计认证到生产制造的半导体产业筮明确提出了高些的规定，做为全产业链最上下游的 EDA 生产商也更为任重道远。因而，目前 EDA 1.x 遭遇愈来愈多的挑戰。

3、EDA1.X 遭遇的挑戰

整体而言，1.x 时期，EDA 关键遭遇六大挑戰：

1）运用要求分裂。芯片应用领域更为细分化，关心的是不一样行业的运用挑戰。从细分化的运用要求到根据 EDA1.X 步骤的定制芯片设计取得成功，是一个长周期且无法充足认证的步骤，不可以达到系统软件生产商所习惯性的迅速自主创新和迭代更新的规定。

2）认证工作中繁杂。繁杂的系统软件芯片设计认证工作中愈来愈艰难，认证的劳动量通常必须单独精英团队消耗多个月才可以进行，据业内统计分析，芯片生产制造全过程中 70% 的经济成本都是会耗费在认证上。认证的普及率一部分取决于技术工程师的工作经验，即便历经不断认证迭代更新，也是有一定的风险性。

3）IP 重复使用使用价值沒有彻底充分发挥。即便是根据商业 IP 部件，SoC 设计全过程中的分系统设计认证、信息系统集成 硬件软件认证、性能和功能损耗认证、及其后面完成和确定，这种劳动量依然非常大，IP 的挑选和配备对 SoC 设计的危害没法在早期确定，IP 控制模块适用 迅速 SoC 设计的重复使用使用价值被消弱。

4）优秀人才不够。EDA 是一个交叉学科的复合性行业，因而优秀人才的塑造必须大量的時间和資源。并且 EDA 步骤和专用工具的学习曲线险峻，进一步提高了技术工程师的成本费。因而，现阶段 EDA 优秀人才的要求无法迅速达到。

5）开放式不够。语言表达、插口和数据信息的规范化或是对外开放还不够，许多阶段缺乏对外开放的作用和api接口，不一样专用工具中间通常没法立即互联，正中间数据信息也常常是专用工具独享的，这种难题造成 EDA 专用工具泛娱乐化比较严重，危害了 EDA 步骤自动化技术和智能化系统的发展。

6）历史时间负担危害。EDA 1.x 的专用工具是在二十多年的時间里渐进性发展起來的，这决策了 它还承受了全过程中的兼容模式规定、历史时间编码、遗留下构架等许多历史时间负担，因而迭代更新发展的速率难以紧跟如今几十倍提高的大中型设计，与此同时原来软件体系结构无法灵活运用好现阶段发展快速的互联网技术云服务平台、异构化的硬件配置机器设备。

现阶段的 EDA 渐进性累加发展的与此同时也承受了许多历史时间负担，它取得成功适用了集成电路芯片产业链发展到今日，可是在运用要求慢慢优化、加工工艺迭代更新收益也愈来愈小的今日，EDA1.X 方法学和步骤对设计经济效益的提高早已难以紧跟芯片设计发展对高效率的要求，将来 10 年将是社会发展对 EDA 和集成电路芯片产业链明确提出更快发展规定的 10 年。

EDA 专用工具和方法学必须更全方位的迅速发展，才可以进一步提高设计和认证高效率，减少技术性门坎的和减少新项目周期时间。

三大关键线路，EDA 将要进到 2.0 时期

汇报将 EDA2.0 界定为：“于对外开放的专用工具和领域绿色生态，完成自动化技术和智能化系统的芯片设计及认证步骤，并给予技术专业的硬件软件服务平台和灵便的服务项目，以适用一切有新式芯片运用要求的顾客迅速设计、生产制造和布署自身的芯片商品”。EDA2.0 是后颠覆性创新时期芯片设计发展的将来方位，完成 EDA2.0 也不是一个 0 和 1 的情况转变，只是根据现阶段的 EDA1.X 持续选用自主创新改善达到迅速发展的芯片领域要求，是 EDA 领域长期性发展的总体目标。

EDA2.0 的将来包含芯片设计全领域、全步骤、全专用工具的各个方面改善，必须全领域的共同奋斗。文中的总体目标是试着毛遂自荐，汇总能协助完成 EDA2.0 的一些关键线路，实际能够包含三个层面：

1、开放规范化

在 Accellera、IEEE、RISC-V 等全世界标准化组织、EDA 或 IP 生产商、学术界、及其开源项目等促进下，EDA 行业早已拥有许多统一标准、开源软件、开放接口界定。可是总体看来，许多规范沒有获得专用工具生产商的统一适用，各专用工具的独享接口和数据信息常常没法相通等难题，造成 EDA1.X 的步骤较为封闭式和泛娱乐化，結果便是设计自动化技术和定制化很艰难，第三方专用工具和优化算法实体模型也难以拓展。

EDA2.0 的芯片设计步骤，必须在 EDA1.x 基本上，进一步提高各阶段的开放水平：

软件工具接口 (API) 更开放：EDA2.0 专用工具，必须开放大量的手机软件 API 接口。例如给予內部测算的钩子函数启用 (hook) API 接口，能够让顾客定制自身的软件作用，提升前解决或正中间处 理流程；还能够给予手机软件作用启用的 API 接口，不一样的专用工具根据 API 启用能够产生运作时 (runtime) 的自动化技术，客户可以自身去集成化好几个来源于的专用工具。

数据类型开放或数据信息浏览接口开放：根据开放和规范的数据类型或数据信息浏览接口连接 EDA2.0 步骤和绿色生态。客户或第三方的定制化专用工具、优化算法实体模型能够绕开 EDA 专用工具立即浏览数据信息，为客户或自动化技术步骤去提升 EDAT 具的原来作用。数据信息的开放和中国联通也代表着来源于不一样的 EDAT 具备很有可能在一个 新项目内定制为最合乎设计精英团队新项目要求的最好步骤。

EDA 手机软件对于大量硬件系统的开放：伴随着通用性测算服务平台的发展趋势，在 X86 CPU以外慢慢发生了 ARM、RISC-V、GPGPU、NPU 等对映异构硬件配置，EDA 手机软件也必须调节自身的软件体系结构，在不一样的情景和优化算法中应用更适合的硬件系统，那样的开放能够给客户产生提升的高效率和成本费。

芯片外部环境的系统总线和接口规范化：芯片工业界早已产生的各种各样接口和 IP 数据共享规范，会在 EDA2.0 中进一步拓展，并有目的性的提升 对规范接口和系统总线的高端设计和高端认证方法学适用。

商业服务 EDA 与开源系统 EDA 的融合：IP 行业里早已不断涌现许多高品质的开源软件，例如 opencore 新项目和一些 RISC-V CPU的开源系统完成；与此同时开源系统 EDAI 具也在蓬勃发展，特别是在高等院校和学术界获得了许多具体新项目运用，也适用了 EDAA 才的塑造。与此同时更开放的商业服务 EDA 专用工具还可以融合开源软件，并共享一定的成效返回开源软件中去，发展趋势出开源系统与商业服务紧密结合的绿色生态。

将来 EDA 产业链的开放和规范化不仅由 EDA 生产商或标准化组织决策，而应当由全产业链上下游的 EDA 绿色生态和中下游的业内一同界定：从系统软件生产商、芯片生产商到 EDA 生产商的全产业生态来一同制订开放的规范。根据这种开放接口和株淮，EDAT 商、客户、第三方都能够以要求为导向性开展定制，便捷步骤自动化技术和 AI 智能化解决的集成化。

2、智能化系统 EDA 设计

在开放和规范化的前提条件下，EDA2.0 的总体目标是要从目前的 EDA1.0 全过程中大幅度降低芯片构架探索、设计、认证、合理布局走线等工作上的人力资源占有率，将以往的设计工作经验和数据信息消化吸收到 EDA 专用工具中，产生智能化系统的 EDA 设计。智能化就是指理论上的一切降低人力资源资金投入的改善，包含高宽比并行处理化的 EDA 测算和求得室内空间探索、设计自动化技术、数据库系统化、及其近些年受欢迎的深度学习等全是智能化系统的方位。

这种早已变成 EDA 优秀发展前景的科学研究网络热点，比如英国国防安全高級科学研究计划局（DARPA） 早已明确提出了 IDEA（Intelligent Design of ElectronicAssets）方案，其第一步的总体目标便是可以全自动从 HDL 设计转化成 GDSII 物理学板图这一步骤，终极目标是完成“24 钟头自动式设计迭代更新”。EDA2.0 智能化系统的一部分方位以下：

智能化系统的设计需求分析报告：根据统一的 IR （正中间表述层）表明和编译程序开发技术，及其近些年迅猛发展的 AI 优化算法，能够輔助 EDA2.0 专用工具去终端软件运用生产商更当然地叙述 ” 必须在什么约束下做哪些的芯片”，并智能化变换为硬件配置芯片规格型号的叙述和对 IP 控制模块的一部分参数配置，降低技术工程师和芯片技术工程师中间相互之间淘通了解的工作中最。

智能化系统的芯片构架探索：将来的芯片愈来愈向高宽比一体化的 SoC 发展趋势，芯片设计必须花很多人力時间做构架探索。EDA2.0 要引进智能化系统构架探索，根据对用户需求的了解、应用领域的管束、累积的设计及主要参数数据信息、实体模型化的 IP 库、后面加工工艺数据信息等键入，去輔助用户分析获得最优控制的构架设计。

这类智能化构架探索，既来自于人的设计工作经验累积到优化算法实体模型和专用工具中，也来自于性能卓越认证的分布式系统算率輸出，进而一部分替代人力资源在每一个新项目里的可重复性剖析。

智能化系统的设计转化成：伴随着各种各样 IO 接口和 IP 作用的规范化、高端硬件配置描述语言（HDL） 的发展趋势，及其高端综合性专用工具（HLS） 的提升，繁杂芯片设计中真真正正必须重新开始用 Verilog 等基层硬件配置描述语言完成的一部分会越来越低，而 IP 集成化和认证的资金投入占比会越来越大。

EDA2.0 的设计全过程，规定模块化设计的 IP 以及实体模型有更统一和开放的标准和接口，例如 IP-XACT 或 Chisel/SpinalHDL 等高些抽象性等级的叙述。根据那样的接口和高端叙述，能够运用智能化设计专用工具，依据芯片要求管束、智能化构架探索的結果、IP 的主要参数、接口、数字时钟、功能损耗、物理学加工工艺数据信息等，輔助 SoC 的 集成化，自动生成设计。这一智能化设计的全过程还能够用其他新项目数据信息转化成的深度学习实体模型来进一步降低人力参加的劳动量。

智能化系统的物理学设计：后面物理学设计要根据各种各样约束去完成物理布局，这虽然便是一个必须不断试着和探索的全过程。运用愈来愈强劲的性能卓越网络服务器和云空间延展性算率，EDA2.0 的后面设计专用工具能够迅速地并行处理转化成各种不同合理布局完成，开展功能损耗、总面积、布线等设计衡量，挑选不错的結果。

另一方面，根据增强学习这类的深度学习优化算法，能够变小极大的探索室内空间，节约智能化物理学设计所必须的算率和時间，终极目标是借助人工智能技术和自动化技术步骤完成合理布局走线和后面认证。

芯片认证的全过程是明确提出约束，运用动态性模拟仿真和静态数据剖析的方式，做到作用、普及率、等额的性、功能损耗、加工工艺规定等认证目地，这也是芯片设计步骤中最费时间和必须人力资源工作经验的一部分。智能化系统的 EDA2.0 的构架探索、芯片设计、后面完成，都离不了更为健全的智能化认证方法学和智能化认证服务平台。一个能够灵便配备而且高宽比智能化系统的作用、特性、功能损耗认证步骤，能够给各阶段的智能化设计专用工具迅速意见反馈，完成 EDA2.0 智能化设计的不断迭代更新。

3、平台化和服务创新

EDA 专用工具使用云服务器的试着以往二十年持续有生产商在促进，可是到今日截止具体运用范畴还不够普遍，与此同时芯片设计自身都没有从 EDA 使用云服务器获得大幅度的高效率提高。这一状况身后有顾客对网络信息安全的顾忌、EDA 手机软件原来的构架无法最好是地运用云空间基本软件框架、EDA 模拟仿真和认证优化算法的限定、EDA 生产商和云服务提供商沒有对于芯片设计具体要求等各个方面的缘故。

伴随着更为开放和智能化的 EDA2.0 的来临，EDA 的领域绿色生态也必定从“专用工具和 IP 结合包”演变到 EDA2.0 总体服务平台。不一样经营规模和不一样环节的芯片设计有多元化的要求，而互联网技术云服务平台给予了几近无尽的测算延展性、储存延展性和浏览便利性，因而 EDA2.0 应当与云服务平台和云端多元化的硬件配置融合，灵活运用完善的云空间硬件软件绿色生态。

用延展性算率替代一部分人力资源资金投入。云服务平台产生的延展性資源能够适用 EDA2.0 的智能计算和自动化技术，用无限制的算率去提升 EDA 测算短板，使芯片设计步骤更为智能化，并加快芯片设计步骤。与此同时延展性的云空间算率也可以提升客户的设计成本费。

商业服务和应用方式的提升。根据云服务平台的 EDA2.0，其付钱方式、应用方式、应用地址、应用机器设备都是会更为灵便，让 EDA 生产商和芯片设计精英团队都不会再把活力放到“用什么硬件软件資源来设计芯片”上，而更为关心“怎么才能高品质地设计芯片”。

选用合适云服务平台的软件体系结构。根据今日的技术性起始点，我们可以对 EDA 硬件软件架构和优化算法做自主创新、结合和重新构建，抛下以往的一些负担，选用升级的技术架构。以往的单机版或当地多机同歩的软件架构要慢慢被更新改造为朝向云服务平台构造的云原生软件体系结构，深层运用云空间延展性特性，而且给客户给予更提升的应用方式。

智能化系统的 EDA 步骤自然也难以彻底全自动完成芯片设计和认证全过程，因而要适用运用生产商迅速获得必须的芯片，EDA2.0 还应该是商品和服务项目的融合，完成 EDA 综合服务平台 EDaaS (Electronic Design as a Service)。

EDA 综合服务平台能够给予技术专业的资询或设计服务项目。根据专业服务精英团队和 EDA 专用工具及控制模块的融合，能巨大降低客户精英团队设计芯片的压力，适用顾客迅速设计和布署自身的芯片商品。除此之外多元化的定制芯片，在芯片和系统优化、工业生产或车辆级设计、独特 IP 的磁感应维护等竖直设计行业也会出现多元化的要求，仅有极个别顾客才具有全部这种竖直设计工作能力，因而更必须 EDaaS 服务平台的专业服务。

根据云服务平台和开放数据信息的定制服务项目。EDA2.0 以接口和数据信息开放为关键基本，与此同时运用互联网技术云这一灵便的服务平台，因而能够给予定制化专用工具接口、网络服务接口、定制 AI 实体模型、低代码定制控制模块，这种都能够是 EDaaS 服务项目的一部分。这种定制服务项目不一定只是来自于 EDA 生产商本身，第三方生产商、开源项目或客户自身都非常容易运用定制服务项目接口拓展目前的 EDA 作用，让 EDaaS 变成一个开放和有无尽发展趋势室内空间的服务平台。

智东西觉得，EDA 是芯片之母，是芯片设计最上下游，最大端产业链，在以前的内参中，大家也对 EDA 产业链做了比较详细的报导。可是，针对将来 EDA 产业链的迈向的详尽预测分析，这篇芯锦绣的汇报或是业界头一次。在“缺芯”的大的浪潮下，各个领域都是在注重有着自主可控的芯片，因此 将来 EDA 领域的新规定也就名正言顺，通俗一点说，便是怎样减少应用和设计门坎，大幅度减少芯片设计周期时间。