EDA 加速AI芯片产出，行业发展需要“硬碰硬”

AI 应用加速，EDA行业不断演进

EDA的全称是Electronics Design Automation，不单是Integrated Circuit Design Automation(集成电路设计自动化)，串联起了芯片行业的上下游，并用软件统一了产业链不同分工企业之间的对话语言，从而彻底改变了整个半导体业态的格局。同时，半导体产业链的合作与发展也反过来造就了当前EDA工具的方法学。

“39年前，半导体行业还在研究如何用门电路来手工设计芯片；30年前，我们发明了RTL综合工具，让工程师可以用高级设计语言来‘描述’电路，用工具自动生成实际的电路。以更抽象的形式设计芯片，极大的提高了芯片设计的生产效率。再到如今，EDA行业追求的则是帮助诸如AI算法开发者、软件工程师在内的非传统芯片设计者更快更好地设计芯片。”葛群告诉第一财经。

提到AI的应用场景，中国绝对拥有无限潜力，AI芯片在国内的蓬勃发展就是明证。在智能家居、图像识别、智慧医疗、AI翻译等AI服务领域，都有初创公司不断宣布独立研发芯片，比如寒武纪、云知声、依图科技等等。AI芯片的百家争鸣也正是得益于上游EDA的发展。这意味着中国产业和客户的用户习惯是要从应用、系统反向定义出做一个怎样的芯片比较符合应用需求。做芯片需要合理的分解，有的是用元器件，最后用到芯片，而这其实是中国过去一直非常缺乏的。为了推进 AI 芯片架构创新，新思科技正在研发专用的AI芯片设计套件赋能整个产业链的诸多企业。这一套件将能支持针对应用场景的AI芯片的硬件架构和软件工具的联合优化，实现端到端的软硬件一体方案，同时还可辅助AI模型和算法的优化。

不过，AI芯片还是新生事物，目前业界对于这个领域的认识还没有完全定型，应用、算法、硬件、软件、性能标准和设计方法可谓百花齐放。最终的技术路线如何？谁会胜出？此时下定论还为时过早，但这些尝试和努力对于推动AI技术前进和广泛应用都是非常积极的。为了支持更多的创新，新思科技成立了人工智能实验室，旨在开发一个将算法、应用、芯片三者进行整合优化的工具和方法学，一方面让做芯片的从业者有更多的市场空间，更好的为算法和应用公司服务；另外一方面，也可以帮助做算法和应用的公司找到更合适的芯片方案，并尽快把他的想法变成芯片。通过这样的工具和方法学，能让各方在集中力量于核心业务的同时，能够扩展全栈的技术和产品能力，获得更好商业回报。

“新思科技能够做的，就是帮助大家尽快度过算法、应用、芯片三方的磨合过程，让不管是做算法还是芯片的企业，都能够尽快定位自己优势和实现价值，实现更大的整合力量，让企业少走弯路，更快地获得成功。”葛群说。

这也是EDA的优势所在，无论是云计算、5G、人工智能还是智能汽车，EDA领域均有对应其应用特点的芯片设计解决方案，最主要的目的则是通过EDA工具更快地实现创新。对于芯片设计者而言，EDA工具可以快速将基础信息有效的建模和抽象，帮助设计者将精力更多地投入上层和系统设计。设计者只要把算法设计完善，即可通过EDA实现一个性价比更高、性能更匹配的电子系统设计。

全球化下的中国EDA市场

资本市场对半导体行业的热情随着中国公司陆续进入国际市场而逐渐提升，中国本土EDA厂商的发展也成为关注焦点。

“过去和家人解释我的职业，他们都不知道我是做什么的，(现在)我觉得大家都关心芯片了！我们有意愿积极地去为大家介绍这个行业，也是想提高大家对整个芯片行业的认识。”葛群略有感慨。作为业内人士，葛群在提到资本市场对于EDA行业的投入时非常慎重。“这行最主要是硬科技驱动，真正可以带动行业发展的是长期而大量的研发投入。只有准确把握下一代甚至更下一代芯片供应发展的难点、电子设计的难点，所开发的EDA工具才会被市场认可，这是一个非常依赖技术积累的行业。” 他表示，基础研究的产业化和工程化需要漫长的过程，不是靠资本的短期投入获得流量的方式就能够轻易加快的。

因此，新思科技在中国更加关注产业链的发展，目光不只是锁定在芯片客户，还有芯片客户的客户，以及与国家相关部委探讨标准的制定，与系统集成商、系统应用商探讨遇到的瓶颈和需求，最后才回到EDA工具本身的开发。“新思科技在中国并不是仅仅与客户探讨所开发的芯片性能能达到多少赫兹(时钟频率)，需要多少功耗等传统意义上的概念。对我们来说，真正创新是来自于客户和开发者们如何利用芯片为整个产业服务。”葛群说。

与此同时，他对中国半导体行业的发展充满信心。“包括EDA在内，半导体行业是一个依赖全球化的行业，来自全球的人才汇聚在众多国际企业中进行造福全人类的创新开发，华人的贡献起到了举足轻重的作用。因此，中国本土EDA行业的发展前景，绝不是依靠重复前人的经验去‘重新发明轮子’，而是需要发现全新的创新点。我认为，EDA行业对于不断提高电子设计自动化抽象层次的愿景就是最重要的创新方向之一。当抽象层次提高后，除了专业的芯片设计人才，应用领域的开发者也能直接参与芯片设计，这将大大提高创新效率。而这正是中国EDA市场发展的机会所在。”