芯片竞速，你的AI芯片如何快人一步

本文授权转载自公众号“半导体行业观察”，ID：icbank，作者：龚佳佳

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芯片产业在不断竞速，作为AI产业落地重要基底的AI芯片更是如此。在持续火热多年后，如今我国AI芯片产业已经朝着肉搏阶段迈进，谁率先落地产品、构建生态，谁就能在这场竞争中突围。

激烈的市场竞争与迫切的Time to Market，让人们对芯片设计的“好与快”提出了更高要求，在新一轮挑战面前，如何整合EDA、IP与设计资源，让AI芯片快人一步？

相辅相成的EDA

EDA全称Electronic design automation，主要为集成电路的设计、生产等提供自动化辅助设计能力。凭借精细的软件设计，EDA保证了芯片设计各个阶段、各个环节的准确性，缩短了设计周期、降低了设计成本，因此被人称之为半导体工业软件皇冠上的明珠。

然而人工智能的兴起，却将EDA推向了新浪潮。无论是在EDA工具中应用AI算法赋能芯片设计的“AI Inside”，还是EDA工具助力AI芯片高效设计的“AI Outside”，都意味着EDA对于提高AI芯片设计效率有着不可或缺的重要作用。

在“AI Outside”方面，AI芯片随着数据爆炸时代的到来应运而生，庞大的算力意味着其往往具备超大的设计规模，对于芯片来说，规模越大，结构越复杂、精度越高，对于EDA软件的依赖程度也就越高。

以在EDA总体算力比重较大的验证来说，作为解锁芯片流片成败的关键环节之一，要想提高流片成功率，就要在流片之前做好充分的系统级验证。一般来说，芯片验证工作随着SoC芯片复杂度、集成度规模的扩大，占比不断提高，甚至可达70%。面对复杂的设计需求，传统基于电路的仿真技术无法实现对极端情况的验证覆盖，使得验证覆盖率的收敛成为了阻碍AI芯片设计效率进一步提升的“绊脚石”。

为此，AI芯片在验证策略选择上往往需要引入多种验证手段，通过仿真、形式化验证、FPGA原型验证等一系列验证手段提前发现问题，确保芯片在功能、功耗、调度性能等方面达到设计期望。使用EDA工具，可以针对AI的分布式、矩阵式等运算特点，验证AI芯片的性能和收敛能力，推出对应的解决方案，以此来得到更快的结果，提高芯片设计效率。

图源：芯华章

这也是EDA的优势所在，无论是人工智能，还是云计算、5G、智能汽车，EDA领域均有对应其应用特点的芯片设计解决方案，对于芯片设计者而言，EDA工具可以快速将基础信息进行有效的建模和抽象，帮助设计者将精力更多地投入上层和系统设计。设计者只需完善算法设计，即可通过EDA实现一个性价比更高、性能更匹配的系统设计。

在本土领域，已有多家AI芯片厂商与EDA厂商合作，以此提高设计验证效率。例如：国微思尔芯原型验证工具助力埃瓦科技 3D 视觉 AI 芯片量产；鲲云科技采用芯华章的形式化验证工具穹瀚(GalaxFV)，提升新一代复杂AI芯片的设计验证效率，进一步保障复杂AI芯片的功能和可靠性。

而在“AI Inside”方面，EDA+AI更是已经成为了热门话题，不少专家都认为EDA应用AI是必然趋势,AI在其中可以起到加速和辅助作用。

在传统EDA设计工具中,芯片架构探索、设计、验证、布局布线等工作的人力占比巨大，随着人工智能的兴起，EDA设计工具也开始逐渐朝着智能化趋势发展，在深度、强化学习等技术的加持下，智能化EDA设计能够吸收过去的设计经验和数据, 有效减少人力投入、缩短设计周期、提高芯片设计及生产的性能和精度。

从某种意义上来说，芯片设计过程的复杂性非常适合 AI 算法。比如，当AI应用于布局布线、平面规划等芯片后端设计时，EDA工具可以通过摄取设计工具生成的大数据流来探索搜索空间，观察设计如何随时间演变，并调整设计选择、技术参数和工作流程。

又或者，在计算时延中使用AI的方法，可以根据建模精确度把解决方案代入到时延范围内，得到你最终想要的结果。

总的来说，只要AI技术运用得好，可以把后端工具的运行时间缩短。当然，AI还可以在前端设计时，通过建模检测其在后端的运行结果，让前端工程师知道他们现在的优化动作在后端是否有效，能否缩减迭代的速度。

此外，EDA上云作为未来的趋势之一，在云端上可以开放更多的计算资源，也可以加快设计和验证过程。

Chiplet时代，大放异彩的IP

与EDA一样，IP核作为芯片设计中的关键一环，通常是指事先定义，经过验证可以重复使用的、能够完成某些功能的设计模块，可以降低芯片设计中冗余的设计成本，以及错误发生风险，提高设计效率。

在如今AI芯片企业分类中，除了Nvidia、Intel、AMD、Qualcomm、华为海思等芯片设计龙头企业，以及以寒武纪、地平线等为代表的专注于人工智能芯片研发企业，还包括了ARM、Cadence、Synopsys等以IP授权为主要商业模式的企业。

对于AI芯片厂商来说，使用成熟、稳定、满足需求、质量可靠的IP核，通过快速复用积累的技术，可以有效提高芯片设计效率，提升芯片设计公司的交付能力，极大缩短SoC芯片的开发周期。

比如，接口IP的硬化服务能够为 SoC 腾出空间，为达到更高的 AI 性能提供了宝贵的片上 SRAM 和处理器组件；专业的AI加速硬件IP能够提供在芯片中部署AI加速功能所需的工具；内存IP核解决方案支持针对不同AI内存约束的高效架构，可以减少AI应用中的延迟。

另外，由于IP厂商只设计芯片局部的某些功能模块，因而更能够追求这些功能模块设计的最优化，不断迭代，更新，AI芯片厂商也因此可以借助先进的IP核，在保持竞争力的同时，也可以保障芯片设计的按时交付。

当然还有很重要的一点就是：Chiplet时代的到来。

Chiplet俗称芯粒，也叫小芯片，它是将一类满足特定功能的die（裸片），通过die-to-die内部互联技术实现多个模块芯片与底层基础芯片封装在一起，形成一个系统芯片，以实现一种新形式的IP复用。从这个意义上来说，Chiplet也可以看作一个新的IP重用模式。

图源：信达证券

当前，算力已经成为AI芯片的重要指标之一，只有保证充足的算力，才能应对爆发式增长的计算需求。要想提升AI芯片的算力，增大芯片面积是最为简单有效的方法，然而芯片面积越大意味着良率越低，成本越高。为了解决芯片性能和良率之间的矛盾问题，Chiplet技术出现了。

在Chiplet的加持下，IP 模块经济性和复用性也有望得到大幅提升。不同功能的IP，如 CPU、存储器、模拟接口等，可灵活选择不同的工艺分别进行生产，从而可以灵活平衡计算性能与成本，实现功能模块的最优配置，而不必受限于晶圆厂工艺。

此外，Chiplet还可以看作是硅片级的IP，企业仅需将多个已经成功验证的芯粒通过先进封装技术进行封装，即可得到相应的产品，即高效，也降低了芯片设计的难度和成本。

因此，对于对性能有着高追求、渴望先进工艺的AI芯片来说，IP和Chiplet无疑是其加速的一大利器。

加速中的芯片设计服务

同EDA和IP一样，芯片设计服务作为芯片设计公司和晶圆厂之间的重要桥梁，对于AI芯片厂商来说，也是一个无比重要的存在。

不过与EDA和IP不同的是，IC设计服务提供商的主要作用则是，整合和利用自身的资源集中优势和丰富专业的设计开发能力及经验，为客户争取更具竞争力的IP资源、晶圆制造乃至封装测试等服务支持，有效降低和缩减客户的芯片产品设计开发费用、开发风险和开发周期，降低产品运营费用和风险。

众所周知，AI芯片的开发成本相当高，尤其是ASIC架构设计的芯片，流片数量动则千万，包含人力成本，投入可高达2500万美元以上。而与之相对的却是，越来越多的初创型AI芯片企业。

中商情报网数据显示，近年来，我国AI芯片企业注册量快速增长，由2017年的1110家迅速增长至2021年的13492家，年均复合增长率达86.7%。最新数据显示，2022年1-5月，我国AI芯片企业注册量达6783家，已超过2020年新增企业数量。

图源：中商情报网

对于这些资金、人力都短缺的初创型AI芯片企业，只有在有限的时间和资金中做出产品，才能获得下一轮资本的青睐，才不会消失在时间的洪流中。而在此过程中，一家可靠、合适的设计服务供应商便成为了重中之重。

众所周知，芯片设计过程不是单方面一来一回地顺序传递，而是有大量交互与沟通在重叠进行，对于有芯片设计服务相关需求的公司而言，选择设计服务团队，不只是选择一个供应商，更是在选择合作伙伴, 反之亦然。

而追赶在行业风口的AI芯片设计就如同登山，目之所及有限，殊不知前路风景，在披荆斩棘过程中，如果能匹配到合适的芯片设计服务团队，就如同英雄降魔路上有了宝刀利器，可以更快走向最终胜利。

从上世纪80年代后期至今，芯片产业链中已经涌现了一批芯片设计服务厂商，如何在众多设计服务团队中寻找最合适自己的，或许成为了AI初创企业所需面对的新难题。

对于众多处于初创阶段的AI芯片企业来说，有了芯片设计服务商的助力，就可以把宝贵的人力财力更加专注于市场，产品定义以及系统级支撑， 把芯片实现的专业要求交给专业团队实现。不过需要注意的是，在选择芯片设计服务商时，要明白自己的所需、所想，选择与自己最适合、最匹配的，方可事半功倍。

写在最后

随着人工智能场景在金融、制造、电信、医疗、交通等行业应用不断深化，其发展也呈现出应用场景多元化的特征。愈发多元的应用场景，以及逐渐成熟的技术，让AI芯片市场竞争越来越激烈。

“工欲善其事，必先利其器。”

想要成为这个竞争激烈的行业内的捷足先登者，或许学会运用各类工具和设计资源，不失为一种正确的打开方式。

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编辑：陆定辞