后摩尔时代挑战与机遇共存，Cadence 完美诠释 EDA 的“崛起之道”
在 3 月 18 日上午的中国 IC 领袖峰会演讲上，Cadence 公司资深产品工程总监刘淼发表了主题为《后摩尔时代的 EDA 挑战与机遇》的演讲，并分享了 Cadence 向“智能系统设计公司”转变过程中的成功经验。
自 1760 年以来，世界范围内共经历了四场大范围的工业革命：蒸汽革命（机械化）、电力革命（电气化）、计算机革命/数字化（数字/信息革命）、全新信息技术革命（智慧化）。我们现在所处的，便是以人工智能、大数据、量子信息等技术作为突破口的第四次工业革命。想要实现第四次工业革命愿景下的全面智慧化，其核心部分便是发展芯片研发与制造能力。
在过去的 50 年间，集成电路科技和芯片产业最明显的特征之一，就是按照摩尔定律，以指数规律迅速更新换代。然而事物的发展终归是有它的极限，随着芯片制程从微米级跨入纳米级，种种物理限制极大地制约了芯片产业的发展，“后摩尔时代”随之降临。
从某种意义上来说，EDA 软件在这 50 年间推动着摩尔定律不断向前发展，每一代先进制程设计伊始，EDA 厂商与晶圆厂商便已经开展了极为密切的合作。进入后摩尔时代，EDA 将会发挥更加重要的作用。
高性能计算是数据革命的核心引擎
EDA 则是打开高性能运算的“钥匙”
高性能计算是数据革命的核心引擎
EDA 则是打开高性能运算的“钥匙”
刘淼在演讲中表示，第四次数据革命目前呈现出六大发展方向，它们分别是：人工智能、系统优化、晶圆优化、自动驾驶、5G 通信与云计算技术。而从本源上来看，这次全新的技术革命其实是围绕“大数据”进行展开的。
在万物互联的大趋势下，数据的流通成为了唯一命题，这其中包括依靠数据中心算力支持的数据处理、依靠 5G 通信技术带来的数据高速传输、依靠 HDD、DRAM、NAND 等存储器解决数据存储问题等等。而我们所熟知的人工智能技术，在这些环节中都发挥着重要的推动作用。
根据产业界在 2018 年的预测数据报告显示，到 2025 年每天将会有 463 Exabytes，也就是 10 的亿亿次方的数据产生。而在这些数据中，将会有超过一半的数据来源自安防领域。High-Performance-Computing，我们又称为 HPC，即高性能计算，这一技术的出现也被视为第四次数据革命的核心引擎。
数据革命的表征可以体现在以下三大方面：
HPC 为大数据、人工智能亦或是云上服务领域提供了引擎动力，而 EDA 将会是 HPC 技术发光发热的重要推手。无论是做智能平台、自动驾驶，还是 AI 芯片，都需要通过 EDA 工具将软硬件结合，乃至最后做到板上的系统级仿真。从最核心的芯片角度出发，EDA 工具则是贯穿了从智能平台到系统设计，再到板级设计和封装，最后到芯片设计的所有的过程。
刘淼表示：
目前来看，HPC 市场会在两大引擎的驱动下高速发展。第一个是人工智能和机器学习技术，人工智能的市场会有一直持续的增长，到 2025 年，估计会到达 1900 亿美元，75% 的商业 APP 会使用人工智能技术，而人工智能技术会提升 40% 的劳动效率。第二个引擎则来源于 5G 通讯，到 2022 年，5G 连接产生的流量将是 4G 连接的 2.6 倍，同时支持 5G 的 V2X 有望使驾驶更加安全，并减少 20％ 的污染。
系统设计时代
对 EDA 厂商的全新挑战
系统设计时代
对 EDA 厂商的全新挑战
随着系统设计时代的到来，会有越来越多的厂商投入到定制化芯片的设计研发之中。据 2019 年 IBS 发表的《全球半导体行业服务报告》显示，预计 2018～2027 年间先进工艺芯片流片量的年复合增长率达到 27.8%。
图灵奖获得者艾伦·凯在 1982 年说过：如果你真的重视软件，就应该做自己的硬件。软硬集 合的系统级芯片设计已经成为了未来芯片发展的大趋势，越来越多的系统公司也纷纷跳进了芯片设计的蓝海。除了老牌的通讯企业，华为、中兴通讯、紫光展锐、还有我们耳熟能详的互联网企业，阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动。通过这些商业化定制的芯片，系统公司可以更好地维护他们软件的护城河。
系统公司所设计的硬件，也对传统的 EDA 厂商提出了很多新的挑战。无论是通讯、车规、航天、超算还是工业互联，都需要真正的 3D an alysis。
刘淼表示：
今天系统分析的挑战主要来源于三个方面：第一是系统越来越快的速度和越来越小的尺寸要求，所以需要快速扩展；其二是传统的仿真技术不足，所以不得不需要越来越多的人工干预；最后一个是对下一代仿真技术的需要，更快、更大、更强！
系统设计、AI/ML、EDA
三位一体的 Cadence 智能系统设计
系统设计、AI/ML、EDA
三位一体的 Cadence 智能系统设计
Cadence 作为一家在软件和硬件上都具有领导力的公司，一直致力于解决客户所面临的各种挑战。我们通过将系统设计、人工智能、机器学习，以及核心的 EDA 软件整合在一起，为客户提供整体解决方案，从而解决智能平台、系统和设计三个层次的挑战。
Cadence 的智能系统设计平台，涵盖了从智能平台到系统和设计三个层次。同时作为行业的先行者，人工智能和机器学习技术已被广泛应用在 Cadence 所有的解决方案中。
在演讲中，刘淼从三方面介绍了 Cadence 在结合人工智能与机器学习领域取得的成绩：
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在系统方面，我们加强了系统仿真，尤其是和软件的配合；
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在核心的 EDA 算法和 IP 方面， Cadence 在模拟、数字和验证持续上不断地进步；
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另外一个值得重点提及的是，在 EDA 上云方面，Cadence 和很多的产业伙伴有很好的合作。
为了加速人工智能的发展，Cadence 有非常广泛和长远的目标，包含了软件、硬件、IP等各个方面。Cadence 同时也是一家在研发投入上非常舍得的公司， 2019 年 Cadence 在取得了 23 亿美金的收入后，即将收入的 40% 投入到研发之中。充足的资金，支持了 Cadence 在全球的 23 个研发中心，超过 5700 位研发工程师，超过 1900 名支持工程师，取得了超过 1500 个全球专利。其中，仅在大中华区，Cadence 就拥有超过 1000 名工程师，而上海研发中心，就有超过 500 名研发工程师。
在演讲的最后，刘淼先生引用了一千多年前伟大诗人李白的诗句：长风破浪会有时，直挂云帆济沧海。恰如其分地回答了他在演讲开始时提出的问题：第四次数据革命的结果是什么？中国半导体虽然前路充满荆棘，但在国家的支持，产业的努力下，终有一天会乘长风破万里浪，挂上云帆，横渡沧海，到达理想的彼岸。
