EDA行业生产力提升的关键方向 - 芯片复杂度呈指数级增长导致设计验证面临巨大挑战 需在极短上市时间窗口内完成工作 同时应对工程人才供应不足问题 [2] - 多芯片集成要求在设计流程早期进行多物理场分析 局部设计变更可能对整个SoC或封装产生深远影响 [2] - 需要系统性应对大量相互竞争的设计要素 要求对现有工具和方法进行多方面改进并引入创新技术 [2] AI技术在EDA领域的应用 - 应用方向包括传统机器学习、强化学习、生成式AI和基于代理的AI 通过嵌入工具底层提升运行时间、覆盖率和用户体验 [2] - 生成式AI可帮助初级设计人员通过自然语言交互快速完成任务 类似ChatGPT的使用方式 [2] - AI代理能自动运行工具 通过自然语言界面辅助工程师 在验证过程中实时提供支持 [3] - 验证和调试流程生产力提升10倍 新员工培训效率和开发者满意度显著提高 [3] - AI代理系统直接嵌入流程 理解设计意图 解析复杂规格 生成验证RTL 建议微架构 自动综合断言 解释波形异常 [3] 非AI技术改进方向 - 形式验证方法无需仿真向量或测试 通过数学证明验证处理器端到端架构正确性 已发现大量Bug [3] - 芯片功耗优化分析工具发现80多个开源设计中存在大量未充分利用的组件 包括寄存器、阵列、FIFO和计数器等 [3] - 硬件加速采用GPU和Arm架构 提升运行时间并降低成本 [2] - 核心技术改进包括SPICE仿真器和求解器技术的核心优化 [2] 行业趋势与挑战 - 业务驱动因素从摩尔定律转向AI工作负载 终端应用决定标准和工艺节点 [4] - 2nm节点进入埃级时代 计算带宽增长但I/O带宽未能同步提升 需在SerDes、UCIe、内存接口等技术上创新 [4] - 客户需求从PHY+控制器发展为高度集成的子系统解决方案 包含详细封装指南和SoC集成方案 [4] - 标准规范更新周期加快 市场引领者常超越标准 首次即正确变得至关重要 [4] - 线性流程无法满足需求 "左移"理念推动并行推进设计多个阶段 [4] EDA生产力未来发展方向 - 需构建能自主整合代码库、历史设计和演进规格上下文的智能系统 超越脚本和模板 [4] - AI代理将与工程师并肩工作 提供指导、增强与加速 具备特定领域智能 [4] - 实现万亿门级别真正可扩展性的关键在于帮助工程师更快、更自信地理解问题、获取上下文、做出架构权衡决策 [4]