芯片是科技发展的核心关键和技术底座。当下RISC-V、Chiplet、AI、汽车电子等成为该行业的高频词。这两年的半导体行业，皆围绕着这几个技术应用快速发展，也间接地加剧了对EDA（电子设计自动化）工具的需求。面对这些技术进步和市场需求变化，在芯片新战场上，堪称“芯片之母”的EDA又该如何拥抱这些新挑战？
芯片新战场，挑战重重
说起来RISC-V和Chiplet早已存在一段时间了，只是最近几年才变得火热。
RISC-V架构确实具备众多优势，如免费开源、简洁的指令集（基础指令集只有40多条），高度模块化的设计能力，以及允许针对不同类型的芯片进行指令集的组合……但也正因为如此，一定程度上也阻碍了其发展。由于所有厂商都可以自由使用、修改或增加指令集，因此每家厂商设计的芯片可能都不相同。这不仅增加了设计的复杂性，也使得验证变得更加困难。为应对这些挑战，EDA工具需要提供更高级的建模、模拟和验证功能，特别是在确保定制化的RISC-V核心满足设计规范、性能要求以及处理器性能、功耗和安全性方面的严格验证。然而，清华大学教授魏少军指出，Chiplet技术更多是作为先进制造工艺的补充，而非替代品，其核心在于实现成本可控的异质集成。这项技术主要应用于计算逻辑与DRAM集成、手机领域以节省空间，以及汽车、工业控制和物联网等领域。
魏少军还提到，Chiplet技术的出现可能促成一种新的商业模式：利用标准化的芯粒构建专用芯片。这是为什么一些国际大公司正在努力制定Chiplet标准的原因，通过这些标准，他们可以将自己的芯片作为标准产品，集成到各种终端应用中，从而扩大市场份额。
这种技术所带来的新挑战，如异构集成系统中接口和标准的统一性，要求工程师在异质芯片的性能和灵活性之间寻找平衡。同时，这也意味着需要新的EDA工具链、上下游生态系统的整合，以及适应新的商业模式。
此外，随着Sora的发布，AI的热潮再度掀起。
而算力，是AI时代最确定的赛道。Open AI的创始人奥特曼在达沃斯论坛上表示：“对大规模AI准备的算力基础设施还不够。”大算力芯片需要处理大量的数据和复杂的运算，这要求EDA必须支持高级的设计和仿真功能。工具必须能够有效处理高性能计算需求，同时保证设计的准确性和可靠性。
RISC-V是架构，Chiplet、AI是技术，这些都不是独立发展的，最终需要落地到产品上。就比如汽车是以上这些最重要的一个应用终端，落地靠的是各种汽车电子。其中，RISC-V 可以为 AI 应用提供定制化的处理器平台，也允许汽车制造商和供应商设计满足特定需求的处理器，例如优化能效或计算性能。同时，通过组合不同的 Chiplet来达到所需的性能和功能。而AI 算法可以在这些专门设计的处理器上运行，以处理汽车传感器数据、做出决策和提供先进的驾驶辅助功能。这就很考验如今的EDA，不仅仅支持单一芯片的设计，还要能够支持更广泛的系统级设计。这意味着需要能够处理来自不同来源和技术的芯片和组件的集成。
在这个充满新技术和应用挑战的时代，我们面对包括系统级设计支持、高级建模/模拟和验证功能、系统规范性测试、统一开发环境，以及处理大量数据和复杂运算的能力等等在内的众多技术挑战。鉴于这些技术日新月异，EDA如何通过创新理念、工具、设计方法和策略来适应这些变化？又如何确保芯片设计正确，以及确保设计正确芯片？这里的“正确”不仅在于芯片功能方面，更在于设计出真正需要的、有市场价值的芯片。
EDA公司的精准芯策略
目前，针对上述挑战很多头部EDA公司正处在探索、尝试和发展的阶段。以国内的思尔芯为例，该公司正积极在新应用和新技术领域进行布局，如RISC-V、Chiplet、AI、GPU、高性能计算（HPC）和汽车电子等，并给出了针对性的解决方案。
思尔芯的创始人、董事长兼CEO林俊雄指出：“面对芯片设计的新挑战，我们围绕‘精准芯策略’（Precision Chip Strategy, PCS），采用异构验证方法，以及并行驱动和左移周期方法，旨在确保芯片设计正确（Design the Chip Right），也确保设计正确芯片（Design the Right Chip）。”
林俊雄所提到的“确保芯片设计正确”和“确保设计正确芯片”这两个概念，虽然听起来相似，但实际上涵盖了芯片设计过程中的两个非常重要且不同的方面。
确保芯片设计正确-关注的是在实现设计中，如何以最高效、最准确的方式来验证这个设计。这包括通过合适的设计方法学，在不同的设计阶段选用高效的工具，进行彻底的仿真和验证。这一过程强调的是“正确地做事”，即在技术和操作层面上精确无误地实现设计目标。
确保设计正确芯片-关注的是确保设计团队设计出符合市场需求和应用场景需求的芯片。这涉及对市场趋势的理解、对未来技术发展的预测以及对客户需求的深刻洞察。面对多变的市场，要有新的设计方法与工具去高效且精准地实现。这一过程强调的是“做正确的事”，即设计出真正需要的、有市场价值的芯片。
芯片设计一直以来都在强调设计的准确性，一旦芯片流片失败，不仅导致高额的成本损失，还可能使企业错过重要的市场窗口。这一点无论是过去还是技术日新月异的现在，都依然如此。这就是为什么EDA厂商始终推进和改进设计方法，以确保芯片设计的正确。观察整个芯片开发流程中，每个阶段的设计和验证需求是各不相同的。为了确保每一步都设计准确，就需要充分的仿真。但是传统的软件仿真方法一旦遇到设计规模变大，性能就会大大降低。为此，思尔芯通过异构验证方法，融合了多种先进仿真与验证技术，针对不同阶段采用相应的设计与验证策略。
思尔芯异构验证方法包括架构设计（芯神匠）、软件仿真（芯神驰）、硬件仿真（芯神鼎）和原型验证（芯神瞳），覆盖了从IP开发到系统验证的全过程。此外，通过利用数字电路调试软件（芯神觉）以及丰富的外置应用库/降速桥/VIP，思尔芯构建了一个全面的设计、验证和调试环境。这个环境不仅促进了跨团队的高效协作，也确保了设计的每个环节都能达到预定的准确性，从而在短的时间内高效实现了“确保芯片设计正确”的目标。
其次，在传统的工作流程中，软件开发、系统规范性测试、各类认证、客户演示等都要在流片回来上板后才能进行。这是一个漫长的等待过程，由于现在的技术日新月异，很多设计是到样片上板测试后才发现早期的规格或架构错误，或是并不符合市场需求。此时，如何确保设计正确芯片？现在思尔芯通过并行驱动，左移周期方法，在芯片设计的初始阶段，就实现并行驱动的工作流程。这意味着在设计的一开始，并在每一个阶段，利用工具高效且准确进行设计。
先是使用思尔芯的芯神匠架构设计软件（Genesis Architect），设计团队可以在设计的早期阶段进行有效的规划和架构设计。这不仅提高了设计的精准性，也加快了后续的开发流程。之后，工程师可以通过芯神瞳原型验证（Prodigy）与芯神匠架构软件（Genesis Architect）的协同建模，将RTL代码映射进原型验证中，使得设计模型和最终芯片相一致。透过架构设计与原型验证的模型，它的运行速度可接近最终芯片，因此可以进行提前软件开发，客户演示等，亦可提早进行各种认证，例如汽车电子的安全性认证等。这种方法大大缩短了开发时间，同时实现了设计和验证过程的时间提前，即“左移”，从而又快又好地实现“确保设计正确芯片”的目标
通过这些设计方法和工具，思尔芯不仅加速了新兴趋势下复杂芯片的设计过程，还确保设计正确芯片，确保芯片设计正确，帮助客户在竞争激烈的芯片市场中获得优势。
林俊雄还强调，思尔芯率先在产品中使用了AI技术，小到从分割（partitioning）算法的资源预估，大到架构层级优化（architecture-level optimization）工具的设计空间探索，都有很重要的AI应用。
思尔芯是国内数字前端EDA领域的行业龙头，也是业内最早开发原型验证工具的企业。在思尔芯20周年的闭门论坛上，林俊雄介绍：“2004年在上海成立至今，这20年间，我们一直专注于客户，贴近客户并始终坚持以客户需求为导向的原则。让客户能够站在双方几十年的知识积累和客户经验上，客户可以在很短时间内完成一个贴近自己具体应用需求的SoC重建，降低风险并加速软件开发进程，提前实现系统的整合。”
截至目前，思尔芯的客户数量已超过600家，包括英特尔、三星、索尼、黑芝麻、开芯院、芯动科技等。其产品已广泛应用于物联网、云计算、5G 通信、智慧医疗、汽车电子等终端领域。
写在最后
在当今这个以RISC-V、Chiplet、AI和汽车电子为代表的新技术时代中，如何确保设计正确芯片以及确保芯片设计正确成为了各界的核心关注点。尽管芯片设计的正确性极为关键，但同时帮助芯片公司符合市场需求并把握市场窗口同样重要。这正突显了思尔芯“精准芯策略”在该方面的重要性。
在这个充满挑战的芯片设计新战场上， EDA的角色不仅仅是适应新兴技术的发展，更重要的是积极地拥抱和引领这些挑战。为了应对不断变化的市场和技术需求，EDA工具必须持续进行创新和演进，以满足越来越复杂的设计要求。
在这方面，思尔芯凭借其20年的技术积累和完善的数字前端EDA解决方案，已经展现出了其卓越的能力。通过实施“精准芯策略”、提供本地化支持和定制服务，思尔芯不仅加速了客户产品的上市时间，还成功开辟了新的市场空间。这一切，都是思尔芯对于不断变化的技术和市场环境的积极响应和前瞻性布局的结果。
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