聚焦数字芯片后端全流程,鸿芯微纳王宇成:AI赋能EDA成趋势

尚怡达人 2023-11-28 2224人围观 投资半导体云计算人工智能手机

  当下国外加大对中国半导体先进制程的技术封锁,不仅涉及核心制造设备光刻设备,而且还扩大到EDA软件。为了打破国外技术封锁,一批国内EDA企业走上国产化之路,希望在IC设计产业最上游实现技术突破。

  在中国集成电路设计业2023年会(ICCAD)上深圳鸿芯微纳技术有限公司(以下简称:鸿芯微纳)首席技术官、联合创始人王宇成表示,本土EDA企业技术得到市场认可之后,才会变成发光的“真珍珠”,而珍珠多了就能串起来,国内EDA生态就会健全起来。把芯片设计自RTL至GDII每一个步骤要用的EDA工具功能联通起来。

  机遇与挑战共存的后端EDA

  芯片电路图越来越复杂,流片、验证成本高,所以现在的EDA已经不仅仅只设计芯片,还可以用于仿真测试、验证等等,贯穿芯片设计、制造、封装整条产业链环节。

  EDA市场,基本被Synopsys、Cadence和西门子EDA三大EDA公司垄断,2022年的国内EDA市场,这三大国外品牌占了近80%份额。

  目前国内EDA公司,大多集中在点工具开发,且点开发工具中多数为设计前端点工具。缺乏与工艺厂关联度更高、复杂度更高的设计后端及制造端工具。

  与前端开发点工具相比,设计后端更难,特别是与工艺厂关联,是比开发EDA软件本身更难的事情。

  因为芯片设计出来后,要交给晶圆代工厂制造,最后再交给封测厂进行封测。一个成熟的、完整的EDA工具,要从设计开始支持,直到最终封测,而芯片设计企业、晶圆制造企业,封测企业都参与其中,大家相互协同。

  EDA后端工具对于本土厂商来说既存在机遇也有挑战,以鸿芯微纳成为本土厂商的佼佼者,生产自主可控的EDA工具。

  目前,鸿芯微纳在数字芯片后端设计上已经取得诸多成绩,比如2019年发布国内第一款布局布线工具Aguda?,2020年在国内第一次成功实现本土7nm先进工艺手机芯片流片验证;2022年7月完成对三星5nmEUV工艺的支持;2022年12月发布逻辑综合RocSyn?、时序签核ChimeTime?、功能签核HesVesPower?,成为本土第一且唯一的数字芯片后端全流程的企业。目前鸿芯微纳基本实现对成熟工艺和FinFET完整覆盖,而且有流片验证和批量生产经验。

  近两年,鸿芯微纳已经完成20多个本土先进工艺流片,工具功能和性能可以比肩世界先进水平。同时,过去的一年,鸿芯微纳仍在进一步改进和开发,取得相关的进步有全新GUI,支持EUV工艺和各种DFM规则,性能也得到大幅提升。并且鸿芯微纳也将人工智能应用在

  EDA工具的研发中,提升软件的价值。

  AI Inside与AI Outside两轮驱动下的EDA

  2019年左右,国外EDA大厂在工具研发过程中逐渐开始尝试应用AI技术。Synopsys有专门的AI团队,是EDA领域利用AI技术提供解决方案做的最好的公司。

  但是本土EDA企业不遑多让,积极尝试应用AI技术开发EDA工具, 

  王宇成先生认为,鸿芯微纳在发展过程中AI是不可或缺的技术,EDA领域AI大概分两个方向:AI inside、AI outside。

  AI inside方面,利用人工智能machine learning一些技术来加强EDA算法的提升,EDA+AI更是已经成为热门话题,不少专家都认为EDA应用AI是必然趋势,AI在其中可以起到加速和辅助作用。

  王宇成先生称,在AI inside这方面,鸿芯微纳已经获得初步成果,还在开展进一步探索,以扩大应用范围与提高应用效果。

  在AI Outside方面,AI芯片随着数据爆炸时代的到来应运而生,庞大的算力意味着其往往具备超大的设计规模,对于芯片来说,规模越大,结构越复杂、精度越高,对于EDA软件的依赖程度也就越高。尤其对跨EDA工具的整体流程优化能力依赖更强。传统的多EDA工具协同优化主要依赖人力完成。时至今日,面对复杂的多目标、长流程、带反馈的芯片设计局面,单纯堆砌人力已无法解决问题。AI outside便应运而生。

  AI outside的大脑是强大的高维度、多目标优化AI算法,躯干是海量弹性的异构云计算资源。AI outside产品体系能以拟人化的方式轻松融入现有的人工设计流程,大幅提升芯片设计工程师的单兵作战能力,在更短时间内获得更佳的设计效果。原有的芯片设计人员被解放出来,转向那些需要发挥人类创造力的方向上去。

  鸿芯微纳拥有国内第一且唯一的数字芯片EDA工具链,天然具备建立AI outside体系的优势,将在AI outside方向持续投入,利用AI outside有机整合现有EDA工具,形成更强的生产力,为客户创造更高的价值。

聚焦数字芯片后端全流程,鸿芯微纳王宇成:AI赋能EDA成趋势

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