【導讀】似乎越來越多的公司正在創建自定義 EDA 工具，但尚不清楚這一趨勢是否正在加速以及它對主流EDA行業意味著什么。
似乎越來越多的公司正在創建自定義 EDA 工具，但尚不清楚這一趨勢是否正在加速以及它對主流EDA行業意味著什么。
只要有變化，就有機會。變化可能來自新的抽象（abstractions）、新的優化選項（optimization）或強加于工具或流程的新限制。例如，摩爾定律的放緩意味著僅僅通過移動到下一個節點，無法在產品的特定版本之間取得足夠的性能、功耗或成本進步。必須改進設計本身，或者重新設計產品。
一種開始進入設計方法的變化是從靜態工具轉向動態工具。靜態工具將獨立于任何特定用例或場景查看設計并對其進行優化。動態優化添加一個或多個場景作為優化過程的輸入，允許工具執行更有針對性的優化。這始于執行時鐘或電源門控時的電源優化，這曾經是靜態操作。通過準確了解設計的各個部分需要如何以及何時激活，可以進一步改進這些技術。這也推動了處理器設計的復蘇，可以創建最適合特定任務的定制處理器。
半導體公司總是創建一些自己的 EDA 工具。“在 80 年代，大多數半導體和 ASIC 公司都有自己的工具，” Imperas Software的創始人兼首席執行官 Simon Davidmann 說。“但隨后出現了資源問題，客戶需要更標準化的方法。該行業從設計和半導體公司的專有解決方案轉變為由標準驅動的行業，試圖構建適用于所有人的通用解決方案。”
還有一些專用工具的空間。“每個設計公司都有一些專屬于他們的設計或數據管理問題，” Synopsys的技術策略師 Rob Aitken 說。“有時，在他們創建解決方案后，他們不希望競爭對手得到它，因此他們將其保留在內部。他們可能已經得出結論，這是解決它的唯一方法，并且可能出于多種原因，但最終更廣泛適用的 EDA 解決方案可能對他們有用。”
工具總是處于不斷變化的狀態。“EDA 業務必須擁有足夠大的市場，才能證明對工具的投資是合理的，”西門子 EDA設計驗證技術戰略總監 Neil Hand 說。“當涉及到特定行業、特定應用程序或特定領域的解決方案時，真正限制這一點的是問題的普遍化程度。然后第二部分是封裝這種概括的語言或功能。”
有些領域（domains ）足夠大，可以支持專用解決方案。“特定領域并不是什么新鮮事物，”openROAD 的嵌入式企業家和承包商 Tom Feist 說。“FPGA 行業就是一個例子，EDA 和學術界通過包括 MATLAB、OpenCL、C/C++、Python 和基于 Simulink 的設計在內的解決方案來應對這一挑戰。使用 National Instruments的LabVIEW就是另一個例子。”
在特異性和靈活性之間始終存在平衡。“特定領域的系統遇到了有趣的技術和經濟問題重疊，”EDA 技術顧問 Duaine Pryor 說。“當你讓它們足夠通用以贏得一個證明領先發展合理的市場時，它們就會失去通過專業化獲得的技術優勢所帶來的價值。當然，反過來也是如此。這會傳播到整個價值鏈。”
市場和行業動態發生變化。“有些公司在其領域的最前沿擁有大量資源，試圖找到比 EDA 公司能走得更遠的方法，”Imperas 的 Davidmann 說。“這就是為什么一些公司被半導體公司收購的原因，他們在那里咀嚼和吐槽，以此作為在內部獲得專業知識的一種方式。我確信 Apple 在 M1 和 M2 方面的成功是因為它們內部擁有如此多的工具。”
任何使用最新節點的人都知道它們面臨的壓力。Codasip的首席技術官 Zdeněk P?ikryl 說：“隨著半導體擴展速度放緩或失敗，需要進行架構創新和特定領域的優化。” “提高抽象級別和高效的設計自動化可以加快設計周期，從而縮短上市時間。”
此外，許多新技術被插入到設計流程中。“每當您開始談論新技術（例如光子學）時，您可能會發現市售產品與需求之間存在差距，” Cadence產品經理 Jeff Roane 說。“但一旦需要，這種差距很快就會縮小，以至于大型企業之一開發某些東西在財務上是有意義的。”
建立必要的專業知識需要時間。“量子 EDA 領域必須跨越物理和工程之間的障礙，”是德科技量子解決方案規劃負責人 Mohamed Hassan 說。“這是一項艱巨的任務。這兩個領域通常使用不同的術語和命名法。目前，量子硬件設計周期跨越多個領域的多個工具，以一種不和諧的方式，在它們之間存在多個差距，這些差距通常由高度依賴于設計師知識和經驗的額外努力來填補。”
ESL的失敗
上世紀 90 年代后期的電子系統級工作是嘗試引入新的抽象和新的語言。Synopsys 的 Aitken 說：“它從廣泛的目標開始，最后只針對以數據路徑為中心和類似的算法簡單的設計。”
對于作為該流程的一部分開發的一些工具，市場確實在繼續增長和發展。“系統級協處理器硬件/軟件協同設計和優化確實開始看起來更像是一種真正的顛覆，但它具有真正的'回到未來'的味道，”Pryor 說。“當許多系統——尤其是手機——獲得更多的異構計算架構時，行業最初遇到了這個問題。產生了一些好的解決方案，但由于經濟因素和工程孤島的結合而成為利基產品。過去 20 年的優化設計、高級綜合、特定領域語言和其他發展可能使該領域比千年更容易處理。”
ESL 也受到不斷增長的 IP 市場的影響。“今天我們看到了工具加 IP 的概念，”Cadence 的 Roane 說。“你會看到處理器 IP、存儲器 IP、互連 IP、接口 IP，甚至是當今高級綜合所涵蓋的算法內容。但是，如果您查看真正適合高級綜合的設計類型，那就是算法設計。工具加 IP 的整個概念今天已經在發揮作用，你會看到更多。”
虛擬原型將它的許多部分組合在一起。“特定領域的 EDA 可能有助于生成部分虛擬原型，例如 SoC 中使用的處理器或其他組件，”Codasip 的 P?ikryl 說。因此，一方面，特定領域的 EDA 由虛擬原型啟用，其中每個垂直領域都通過適合這些功能的專用流程顯著加速和優化。如果我將軟件世界與軟件世界相提并論，我們可以用多種語言編寫代碼，并將所有內容在鏈接器中粘合在一起。在硬件領域也是如此。我們只是使用不同的集成方法。”
隨著抽象的提出，工作負載變得越來越重要。“多年前，您可以優化布局中的功率，而這正是人們真正能做的，”西門子的 Hand 說。“然后權力成為綜合和實施權衡的一部分。然后它成為高級綜合權衡的一部分。現在它已成為處理器優化權衡的一部分，我們將繼續前進，它將成為系統級權衡的一部分。”
這些工作負載正在推動設計實踐。“超大規模制造商正在進行芯片設計，因為他們的特定工作負載是獨一無二的，并且不同于他們的供應商試圖瞄準的目標工作負載，”Roane 補充道。“你可以使用現成的處理器來完成這些任務，但在功耗方面會付出高昂的代價。與自定義實現相比，您可能不會獲得最佳性能。我們今天看到很多超大規模廠商都在進行芯片設計，因為他們試圖降低功耗并提高他們獨有的特定工作負載的性能。”
機器學習也在創造一些獨特的流程。“我們看到許多特定領域的架構語言正在被創建，”Aitken 說。“當你從 EDA 的角度考慮它時，這絕對是一些定制設計方法的機會，從你用來描述這些東西的語言開始。針對特定結構優化的綜合流程與現在存在的綜合流程有何不同？你如何定制一個將產生定制塊的算法？”
工具開發
過去，許多特定領域的工具都來自初創公司。“他們會看到客戶要求 EDA 無法滿足的需求的機會，”Davidmann 說。“由于 RISC-V 產生的需求以及對處理器驗證生態系統的需求，我們從模擬公司轉向驗證。有少數公司因為客戶需要而構建解決方案，但大型EDA公司還沒有實現這個，小公司正在創造這個，隨著時間的推移也會有整合。”
這也激發了人們對開源 EDA 的興趣。“使用開源的一個令人信服的理由是能夠根據他們的特殊需求修改工具，”openROAD 的 Feist 說。“這可能是為了安全或利用機器學習等功能。谷歌一直是開源的大力支持者，這并不是因為這些工具對他們來說太貴了。這是因為他們想要競爭優勢，如果他們將秘訣提供給 EDA 供應商，那么每個人都擁有它。”
efabless 已將一個這樣的開源流程（如圖 1 所示）放在一起。
圖 1：基于 OpenROAD 構建的 OpenLANE 流程。資料來源：efables
一些大型 EDA 公司正在順應這一趨勢。“開放標準允許人們插入流程，”Hand 說。“將接口添加到工具中的能力很重要，學術合作也很重要。傳統上，這是 EDA 確實需要改進的領域之一。過去曾發生過學術界和 EDA 之間密切合作的案例。在最近的一段時間里，這種情況已經消失了，我們需要重新開始。”
一個驅動因素可能是訪問數據。“超大規模用戶花費大量時間收集數據、處理數據并阻止彼此訪問他們的數據，”Aitken 說。“在芯片數據方面，考慮片上監視器。您可以在芯片運行時使用這些來收集信息，并且可以學習一些東西。大型EDA公司不會給你數據。他們為您提供了一種方法來收集您自己的數據并用它做任何您想做的事情。還有一個 ML 風格的角色，其中相關數據存在于 Synopsys 和用戶群中。例如，當一個工具或流程有一堆旋鈕時，當你以不同的方式調整它們時會發生什么？你從哪里得到最好的答案？”
Hand對此表示同意。“我們與客戶合作，并在工具中添加了接口，使他們能夠提取信息并將其放入數據湖中。然后他們可以使用有關其設計的信息進行自己的深入分析，并且他們正在構建自己的能力。這對于他們的需求來說可能是獨一無二的，因為他們正在利用這樣一個事實，即他們可以應用有關設計的其他信息。我們不知道這些信息。”他接著說
工具的創建通常需要多個人聚集在一起。是德科技的 Hassan 說：“量子 EDA 被設想為一種軟件和工具，可以簡化工作流程并實現量子硬件設計的自動化，無論是基于超導量子位、俘獲離子、自旋量子位、集成光學器件還是冷原子。” “硬件基礎跨越了廣泛的發展領域，從超導微波電路到光學和集成光子學，這擴大了量子 EDA 的機會，但也使集中精力面臨挑戰。陡峭的知識壁壘使許多工程師無法進入這個熱門的新興領域，這與當前成熟的 EDA 設計周期的設計方式非常不同，例如設計集成電路。”
在其他情況下，應用程序領域對現有工具和低點提出了新的要求。“自動駕駛汽車，無論是機器人、汽車還是飛機，都會帶來一系列全新的要求，”Hand 說。“它增加了新的功能安全方面，或者對必須在整個流程中進行管理的非確定性的新關注。”
簡單的更改可能會產生重大影響。Aitken 說：“如果您查看多芯片系統，您開始在其中整合常規 CMOS 之外的東西——無論它們是新型存儲器還是來自不同工藝的 CMOS——您就會遇到問題。”“你可以強制一套現有的 EDA 工具來處理它，你可以強制一套現有的關于利潤應該如何工作以及簽核應該如何工作的假設。但是，當您想要做得比這更好時，您真的應該重新考慮一些流程，即您如何為信號、電源、時鐘等領域構建相當于領域特定 EDA 的內容 ，在一個封裝內跨多芯片系統遷移。這是一種不同于現有 EDA 解決方案的動物。”
這是 EDA 課程的標準。“隨著每一代產品的出現，無論是用于新節點還是用于新應用程序，EDA 都會得到擴展并創造新的機會，”Hand 說。“就功能覆蓋而言，今天的 EDA 行業看起來與以往完全不同。它不再只是一個模擬器、一個綜合工具和一個布局工具。它已經遠遠超出了這一點。我們在底部添加了更多內容，在頂部添加了更多內容，但它通過使用更多可用的信息為優化創造了新的機會。”
它一直是推和拉的結合。“總是有兩種動力，”Roane說。“一個是 EDA 公司將嘗試預測并因此推動的地方。另一個動態是他們的客戶，即半導體公司，將根據他們正在做的事情創造需求拉動。在一個完美的世界里，這兩種力量都會對齊。就它們而言，這意味著新工具或技術的成功。但它們通常沒有對齊。有時你會等待那場完美的風暴發生。”
結 論
今天可能會創建更多的內部 EDA 工具，因為該行業正朝著許多新方向發展。摩爾定律的放緩導致公司關注許多新技術、解決方案和優化，而這些需求需要時間才能整合成標準流程可以涵蓋的東西。該行業充滿活力，這只是增長的一個指標。
（來源：semiengineering）
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