美國卡脖子的技術清單中EDA軟件如何突圍

日博体育发布于 |  2020-05-24 00:45 |  浏览:161

首當其沖的的是芯片設計的上游EDA軟件。雖然華為可以設計芯片,日博体育但是IC設計的高端軟件EDA工具仍然基本上由Cadence、Synopsys、Mentor三家美國公司壟斷。而在中國市場,這三家EDA軟件公司更是占據了95%的市場份額。

日博体育就華為來說,自去年516之后,美國這三大EDA廠商與華為的合作已經先后終止。這意味著,華為自那以后再沒有獲得新工具和新升級服務,但是可以繼續使用華為已經購買和獲得授權的EDA工具。也就是說,日博体育目前華為海思還可以采用老版本EDA做IC設計。

EDA是電子設計自動化(ElectronicsDesignAutomation)的簡稱,日博体育是在電子CAD技術基礎上發展起來的計算機輔助設計軟件系統,融合了應用電子技術、計算機技術、信息處理及智能化技術的最新成果,日博体育進行電子產品的自動設計。

利用EDA工具,電子設計師可以從概念、算法、協議等開始設計電子系統,并可以將電子產品從電路設計、性能分析到設計出IC版圖或PCB版圖的整個過程,在計算機上自動處理完成。EDA技術可以廣泛應用于電子、通信、航空航天、機械等多個領域。

EDA軟件可以極大地提高芯片設計的效率,同時在芯片制造、封測環節也有應用。EDA與半導體材料、設備共同構成集成電路的三大基礎。如今的一顆芯片上面,至少數億到數十億以上的晶體管,設計過程中需要進行持續的模擬和驗證,這些過程都離不開EDA軟件。沒有EDA工具,水平再高的芯片設計師也沒有用武之地。

具體來說,在芯片的前端設計中,包含了芯片規格的制定和詳細設計、HDL編碼、仿真驗證、邏輯綜合、靜態時序分析(SAT)以及形式驗證;而后端設計中,包含了可測性設計(DFT)、布局規劃(FloorPlan)、時鐘樹綜合(CTS)、布線(Place&Route)、寄生參數提取以及版圖物理驗證等等……

2018年相對于近五千億美金的芯片產業,整個EDA的市場規模僅為97.15億美元。而其中有70%的市場份額都由EDA三巨頭Synopsys、Cadence和西門子旗下的MentorGraphics占據。全球EDA產業已經形成了三巨頭公司寡頭壟斷格局,在中國市場上,EDA的市場份額中三巨頭更是占到了95%以上,集中度更高。

這不僅極大的擠壓了我國EDA產業的發展空間,同時也嚴重影響了我國EDA軟件的國產化的研發節奏。90年代,當美國解除了對中國的EDA禁令之后,美國的先進的EDA軟件迅速來華,一路攻城略地,致使中國剛剛起步的EDA自主研發的節奏被打亂,“市場換技術”成為了此后十幾年的路徑依賴。

其次是技術集成度高。EDA是芯片設計公司、晶圓廠、EDA軟件商長期協作的成果,需要大量的人才投入、數學優化和經驗積累,并非一朝一夕可一蹴而就。目前許多EDA企業不僅提供EDA軟件,同時也提供IP設計,既能降低成本,又能通過開發一些定制化EDA功能來提高IP質量,成為當前主要流行的模式。我國在先進制程上面的集成設計能力顯著落后于國外2-3代。

目前,EDA成為我國半導體行業實現自主可控的關鍵瓶頸。在EDA軟件領域,我國已擁有華大九天、廣立微、芯禾科技、藍海微、九同方微、博達微、概倫電子、珂晶達、創聯智軟等企業,需要在克服以上的難題中,實現由“點”到“面”的全面突破。

然而如果因為技術出口禁令的持續,華為無法得到更新升級的EDA新版本工具,將極大制約華為在更高端的芯片技術的迭代發展。不久前,華為嘗試與意法半導體(STM.N)聯合設計芯片,其中一個目的也是想獲得EDA設計技術,以找到美國技術禁令之外的技術備案,但是隨著這輪制裁加劇,這一合作也可能終止。

目前,華為只能將14nm的芯片制造訂單轉移給國內的中芯國際。而在在5nm和7nm芯片制造上,中芯國際依然落后于臺積電的技術和工藝。這其中一個很大原因還是在于為中芯國際提供芯片設計軟件的國內廠商,無法在高端芯片的設計上面實現突破。

同樣國家也在加大對EDA產業的資源傾斜力度,推動EDA軟件的自主化發展。其中,國微深圳的專項子課題“芯片設計全流程EDA系統開發與應用”(“該項目”)已獲國家重大科技專項立項,將獲得該項目共計約4億元資助。而作為本土最大的EDA公司華大九天近幾年也已獲得我國各類投資機構的多達數億元的多輪投資。

在政策扶持上面,面對國內EDA軟件無人使用的狀況,給予國內EDA軟件一定的采購傾斜。比如,近日深圳印發的《關于加快集成電路產業發展若干措施》,其中推出首個國內明確支持EDA研發的政策,包括EDA研發的資助獎勵,購買國產EDA軟件的費用補貼等。

國內芯片目前普遍采用的都是12nm、7nm等新工藝,迫切要求國內EDA軟件研發出可以媲美國際大廠的產品。只有在基于最先進工藝的設計中,才有可能發現流程的缺陷和潛在的產品機會。當然,這對國內IC設計的企業提出了一定挑戰,但在美國隨時可以“卡脖子”的情況下,我們必須要付出一些試錯成本來推動國產EDA軟件的進步。

近日,谷歌就在運用AI算法來學習芯片的規劃布局,從而在更短時間內,可以設計出超越人工設計的產品。而同樣,AI技術也正在EDA公司中被廣泛采用。比如,華大九天推出的EmpyreanMcfly,就是用AI的算法加速IP驗證,通過AI學習以前的IP案例,對新的IP進行驗證,驗證精度達到99%左右。