人工智能推动EDA工具演进

　　随着人工智能技术的不断发展，新技术的落地与融合也进一步加速了各行各业的数字化转型，企业需要利用新的技术来开拓新的市场，将电气、电子、软件和机械与智能商业环境、智能工厂、智能基础设施等系统整合为自成一体的生态系统，从而确立和巩固市场领导者的地位。这不仅仅意味着作为数字化核心的半导体产业需求会呈现出指数级增长，同时也意味着更复杂、更精细的差异化需求在不断增强。

　　EDA作为芯片设计的工具，被誉为半导体产业“皇冠上的明珠”。随着人工智能的不断发展，传统EDA工具的发展难以跟上日益增长的芯片设计规模和市场需求。业界一直在探索更加有效的方案,来提升芯片设计的效率,降低设计门槛。在EDA工具中采用人工智能技术，成为了如今EDA技术创新的关键。

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　　近日，西门子EDA召开了线上交流会，着重探讨了在人工智能的浪潮下，EDA工具将有怎样的发展趋势。

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　　西门子EDA全球副总裁兼中国区总经理凌琳表示，为了能够更好地优化芯片性能，在如今的EDA工具中，采用了大量的人工智能和机器学习技术，来提升计算的速度和精准度。此外，将人工智能技术引入EDA工具后，能有效解决模型、材料不统一等问题，还能将设计过程中的问题以及可制造性设计（DFM）问题提前检测出来并采取相应措施。

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　　随着EDA技术变得愈发智能化，模拟仿真技术以及EDA上云技术变得更加火爆。针对于大规模集成电路，模拟仿真验证方法学往往从芯片设计原理图开始，逐层仿真、验证和实现，并完成可以交付制造的芯片设计版图信息，有效提升芯片电路设计的准确性。通过人工智能技术，EDA将成为一种模拟仿真验证的工具，使设计师不用将电路真正制造出来去检查电路是否正确，而是通过模拟仿真即可验证芯片设计的准确性和安全性，为芯片设计节省了大量的时间和成本，并有效提升芯片电路设计准确性，为集成电路产业的发展提供有力保障。

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　　凌琳表示，如今EDA模拟仿真验证技术之所以变得愈发火热，也与集成电路设计的复杂程度越来越高且产业规模越来越大有关。芯片设计企业往往面临技术以及资源等种种挑战，借助EDA模拟仿真验证技术能够使其验证工作变得更经济、更方便，还能够有效协同业界生态伙伴，共同商讨解决方案。

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　　在人工智能崛起的同时，云计算也在悄悄改变着EDA的运行架构。特别是芯片设计变得愈发复杂之后，算力和存储开始出现了瓶颈，传统的自建数据中心已不堪重负。因此如今无论是EDA厂商、IC设计企业还是代工厂，都开始追求EDA上云，全面交给云服务商部署托管或采用混合云等方式。

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　　凌琳表示，EDA上云变得愈发火热，也意味着随着摩尔定律的发展，芯片设计变得越来越难，需要用到的资源也越来越多。例如软硬件的计算资源、人力资源等，资源整合会变得越来越困难，也变得越来越难得。因此，当在资源方面遇到瓶颈后，EDA上云能够使企业用更便捷的方式将资源进行整合。