周祖成：为自主可控的国产EDA软件而努力

文章转载自《电子报》

周祖成

清华大学教授、博导，微波与数字通信国家重点实验室 EDA 室主任， 深圳清华大学硏究院 EDA 实验室常务主任， 深圳市软件协会集成电路专业委员会会长，中国通信协会通信专用集成电路专业委员会副主任，《中国集成电路大全》丛书编委会 成员，国务院和中央军委“国家空中交通管 制办公室专家组”成员，中国研究生电子设计竞赛发起人暨总设计师， 中国研究生创 “芯”大赛发起人暨总设计师，中国研究生 EDA 竞赛发起人兼秘书长。

EDA，即电子设计自动化（Electronics Design Automation）的缩写。一般来说，EDA设计工具的形态是一套计算机软件，所以在电子信息产业中，无论是进行集成电路的设计，还是进行PCB（印刷电路板）的设计，都离不开EDA工具。

对EDA的观察及所见

EDA为我们打开了一扇窗口，让我们能去观察上世纪八、九十年代集成电路带动信息产业飞速地发展，印证了摩尔对集成电路每18个月特征尺寸缩小一半而集成度翻一倍（造价不变）的预言。实际上集成电路产业处在信息产业的上游，它要把行业的（IP）知识产权（标准、规范和协议）映射到电路与系统这样一个可实现的架构上，信息产业的中游则是提供一个信息产品（软、硬件）的实现的解决方案，而信息产业下游的制造业生产出的产品，除了元器件和加工成本，还要为使用的IP付出知识产权的费用。

集成电路产业链是一个包括设计业、制造业、封测业、材料和装备在内的完整产业链，它不同于半导体器件产业，主要是受半导体工艺和材料的制约，因而更多地是半导体专业人士唱主角。而集成电路产业链更多的是以设计业为龙头，即使是IDM（集成器件制造商），如英特尔也是大量的人才集中于前端的设计。

上世纪九十年代，我国集成电路产业虽然在一批半导体（1956北大半导体专业）大咖指导下，做了“907”“908”工程……，引进了大量工艺制造线，但设计业却跟不上，等于是“无米之炊”，最后也是无效的投资。直到2000年国务院出台了8号文件，明确了集成电路设计业是集成电路产业链的龙头，又在全国建了八个产业化IC设计中心才有了转变。因此在中国，所谓集成是集“官员、资本和产学研”之大成，即中国政府主导（产业政策和土地与财政的支持），民间资本的投资紧跟，再加上产（集成电路产商）\学（高等院校）和研（研究所）的通力协作。

人才和EDA工具—集成电路设计业的两个要素

人才，对集成电路产业而言不仅仅是科技人才、工艺人才，还包括经营与管理人才。应该说，改革开放以来，我们教育部门的贡献是在人才培养上基本上满足了改革开放对人才的需求，不足的是高端人才欠缺，尤其是领军人物奇缺！王阳元院士曾对集成电路人才的培养支招，指出“一是微电子专业培养；二是支持电子设计工程师跨界进入集成电路设计业；三是引进高端集成电路领军的海外归国人才”是非常有建设性的，以及后来建设“示范性微电子学院”，把微电子学科从二级升级为“一级学科”都是在人才培养上下功夫。

但集成电路设计业除了人才，EDA才是IC研发的拳头产品，“工欲善其事，必先利其器”！尽管我们在上世纪八十年代就集中力量在北京组织了“熊猫系统”的研发，但35年快过去了，国内EDA市场仍然被国外三大厂商（Synopsys、Ca鄄dence、MentorGraphics）所垄断。究其原因不是我们的人不行，而是研发的方针出了问题。

一个是“总是仿”，仿得连界面都差不多，殊不知用户习惯了三大外商的EDA工具，你就是和他们差不多，用户也不想换国产的EDA工具。再加上三大厂商在大学开展“大学计划”，让大学生习惯了三大厂商的EDA工具，而且会用三大厂商工具的大学生就业也是个优势。

另一个是方向不对，和国外三大厂商争后端（自动化）的EDA工具的研发，别人已经有了固定的优势，通常集成电路制造商需要解决的问题，三大厂商的技术储备和服务都有优势。所以，要发展国内的EDA产业，只能变道超车，走集成电路设计前端的设计智能化的路。其中看准AI的巨大市场和各AI产业的专有的IP包，把AI各行各业的IP包转换成集成电路可实现的电路架构，实现电子设计的智能化（EDI），可能是一个值得关注的发展方向！

如果说EDA解决电子设计工程师跨越“半导体”工艺的障碍，进入集成电路设计，这是向集成电路设计的后端的工艺映射，解决电子设计自动化（Automation）的问题。那么EDA工具发展的另一个方向是在设计的前端，解决大量IP包映射到集成电路的架构设计，这种高层次的综合解决的是电子设计智能化，即EDI（Intellinge）。

集成电路产业是需要集成电路产品的量的支持的，移动通信的平台为集成电路的发展提供了一个巨大的平台（数以几十亿计的手机），因此无论从4G到5G，还是在现有的移动平台上，集成电路产品的量不会有实质性的变化，只能瞄准下一个市场———AI，人工智能是下一个巨大的集成电路市场，车载移动平台对集成电路的需求远远地超过手机，还有万物互联、智能制造，基于声音和图像的智能处理和机器人......都会对集成电路提出产业化的需求。可以说“AIisChip”一点也不过份，AI的各种IP，通过EDI映射到电路与系统的架构，然后通过EDA映射到芯片制造。反过来实现了AI的各种IP包的芯片又支持AI的产业化。总之，需要更多更好的IP，芯片才能上市快、成本低。

IP会成为EDA公司的重要创利点，而fabless会沦为组装公司。IP年营业额2.5亿美元的Synopsys认为，整个系统该怎么验证只有该项目的设计人员才知道该芯片要实现什么样的功能；另外，软硬件协同验证也发生了变化：一款有一百万行软件代码的芯片，而fabless却没有一百万行的RTL代码，在芯片中的软件比硬件更复杂时，芯片设计厂商必须自己做芯片中的软件。

在EDA工具从自动化向智能化发展的过程中，电子设计逐渐“软化”，即“软件定义的芯片”，越来越有利于解决“可重构”和“异构并存”的架构定义。以过去我们在FPGA平台上做电路与系统为例，因为硬件是可编程的，所以设计主要是编程，实现不同设计规范的算法到FPGA架构的映射，为此去开发在FPGA架构上运行的各种IP包！同理，在多核的CPU、GPU的架构上开发电路与系统也是做编程，实现软件定义的硬件设计。

只不过现在我们从专用集成电路设计的角度，实现“算法到架构的映射”，需要一个更高层次的编译平台（姑且我们把它称AICompiler）。那么，这个平台的普惠性、时效性和安全性都是我们十分关注的！

“近几年人工智能、机器学习快速发展，加上量子运算等更为先进的技术，对于解决过去的问题带来了全新的视野。”新思科技AI研究室主任廖仁亿表示，“但随着大家对人工智能的期望越来越高，加上海量数据的持续增长和无处不在的场景应用，人工智能加上人类智能的赋能，帮助我们用更智能的工具，来设计日益复杂且更为强大的人工智能芯片，为芯片设计带来全新的挑战和机会。”

周教授又介绍了全球三大（Cadence、MentorGraphics和Synopsys）EDA软件巨头眼里的芯片设计挑战，EDA云平台（云-边缘-终端）、IDEA（全自动芯片版图生成器）、POS（H针对开源硬件项目）、SDH(softwaredefinedhardware)DARPA关注的第三个重点是软件定义架构SDH和domain-specific片上系统，RISC-V很可能是第一个进行软硬件协同设计的架构，OpenAI 平台Sutskever最初研究的序列建模应用于语音、文本和视频，非常实际的应用就是机器翻译等专业技术介绍。

对EDA专业人才的观察和寄语

EDA 是 IC 设计必需的也是最重要的工具。随着 IC 设计 复杂度的提升， 新工艺的发展，EDA 行业有非常大的发展空 间。虽然EDA 行业需求的人才（工具软件开发人才、工艺及器件背景的工程师、熟悉 IC卡设计流程的工程师、数学专业人才、应用及技术支持人和销售类人才）的就业面相对窄，但稳定性非常高。

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