EDA技术对人工智能可以起到哪些重要作用？

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。众所周知，人工智能技术的重要支撑是芯片，芯片设计需要使用EDA工具。随着芯片设计难度的增大，行业内开始运用AI来为IC助力。在2022年世界人工智能大会上AI芯片主题论坛上，中国工程院高文院士就此问题发表了《人工智能与EDA前瞻性发展》演讲。高文院士首先指出，目前的人工智能，无论是机器深度学习还是深度神经网络的人工智能，都需要很强的训练的算力，以及算法和数据。这需要芯片的支持。GPU、NPU是人工智能作为训练和推理不可缺少的硬件。人工智能和芯片之间的关系，应该是双向，既可能是AI FOR IC，也可能是IC FOR AI，它们之间是相互作用的。故而，高文院士认为：未来AI FOR IC，对于集成电路来说，AI会起到提高设计效率的作用，甚至可能将对设计带来革命性的改变。

高院士结合芯片设计中的具体案例说，英伟达曾有一款大规模的芯片，耗费8000个工程师年完成。这种投入意味着IC设计将会变成少数巨头企业的游戏。一个芯片需要8000个工程师年，就是说，没有几万个工程师这个游戏不要玩了。如果这样做，小企业就基本没有活路。故而，需要想出路，出路就想法办法把8000工程师年的工作给缩短。

除设计本身之外， 高院士认为，在芯片制造方面，如集成电路布线，到划好线，光刻刻蚀结束后，得到一个结构。虽然设计的目标是非常整齐的，但是很可能，没有任何优化技术，作完MASK以后，结果并不正确或者说，与设计并不对应。也需要一些优化技术。具体到整体设计的流程，特别是物理设计环节，就可以通过AI的介入，使得设计的效率提高。在仿真验证环节上，也可以用AI技术来优化，实现更好的效果。

对于AI FOR IC,高文院士也认为，但是集成电器设计全部是AI取代也是不可能的，需要找切入点，找耗时比较多，需要经验最多、人力投入最大的一部分，用计算机、用人工智能取代。当下，他指出，有两大切入点。

具体而言，布线本身解决方案没有最优解，只有次优解，而且是多个解，就需要有非常多的经验，需要有人来做。如果用计算机，通过人工智能算法能做，将是最理想的。布线与下围棋一样，有各种各样的可能，如果采用与围棋同样的策略，可让计算机在所有可能的布线中，挑一个最好的。所以，人工智能可以解决布线问题。当然，布线比下围棋更难，因为物理空间在变、状态空间在变，所以要将所有的可能性举也出来，运有布线软件，来进行局部的优化。传统上，用机器学习的办法优化，现在则采用深度神经网络，强化在一起，去找最优的解。

集成电路，想要布线，需要数据。没有数据，即便有再强的人工智能算力也没用。数据在哪里?以前有很多积累，可以把数据拿来，这些数据是可以作为参考的。离开了特定领域，数据还有没有效，那就要通过迁移学习的办法，激活已有的数据，让其变得有效，当然，有些数据是激不活的。要靠数据在设计空间上做一些搜索，使得搜索的速度比较快，得到次优解或者最优解，快速完成。如EDA国际三大头部企业，有一些已经集成到工具了，已经做开发。国内EDA公司，模拟方面发展的不错，但数字设计方面起步积累的数据不多。

高文院士在演讲最后总结指出，具体来看，现在，AI FOR IC，已有成功的案例，今年美国的IC会议上，展示了用AI铺助数字电路的设计、AI做模拟电路、AI帮助光刻模型的多个案例。这些案例显示，AI不仅可以进行模拟器件，也可以做合成器件的生成，未来还可以应用到制造端。芯片是AI能力发展的基础，但AI反过来又可以加强芯片的设计与制造。

电子设计自动化(EDA)技术在现代电子领域起着至关重要的作用。仿真工具是EDA技术中的关键组成部分，用于验证电路设计的性能和功能。本文将介绍常见的EDA仿真工具，包括电路仿真、时序仿真和射频仿真工具，并讨论如何使用这些工具进行电路仿真和验证。

一、电路仿真工具

电路仿真是EDA技术中最基本和常用的仿真类型之一，用于评估和验证电路在各种条件下的行为和性能。以下是几个常见的电路仿真工具：

1.SPICE(Simulation Program with Integrated Circuit Emphasis)：

SPICE是最早的模拟电路仿真工具之一，广泛应用于集成电路设计和分析。它通过数学模型和方程组求解来模拟电路的行为，并提供了准确的电路分析结果。

2.LTspice：

LTspice是一种基于SPICE的免费电路仿真工具，由Linear Technology(现在的ADI)开发和维护。它具有直观的用户界面和强大的仿真引擎，可用于快速建模和仿真电路。

3.Multisim：

Multisim是National Instruments公司开发的一款集成电路设计与仿真软件。它提供了可视化的电路设计和仿真环境，支持多种模型和分析功能，适用于教学和工程实践。

二、时序仿真工具

时序仿真是用于验证数字电路时序性能和时序逻辑的仿真类型。以下是几个常用的时序仿真工具：

4.ModelSim：

ModelSim是一种强大的硬件描述语言(HDL)仿真和调试工具，支持常见的HDL语言，如VHDL和Verilog。它提供了丰富的调试功能，包括波形查看、信号追踪和时序分析。

5.VCS(Verilog Compiler Simulator)：

VCS是Cadence公司开发的一款高性能Verilog仿真工具，主要用于验证和调试复杂的数字电路设计。它具有快速的仿真速度和行为准确性，广泛应用于芯片设计和验证。

6.QuestaSim：

QuestaSim是一种基于ModelSim的高级Verilog和VHDL仿真工具，由Mentor Graphics(现为Siemens公司)开发。它提供了全面的仿真功能和先进的调试工具，适用于复杂的数字系统设计和验证。