近年來，隨著大規模集成電路制造工藝發展速度減緩，相對于線性提升的芯片規模，芯片的制造成本呈現指數級上升，下圖可以很清晰地看到兩種趨勢變化。
?

圖1 芯片晶體管規模與制造成本提升趨勢
（數據來源：美國DARPA）
?

這些數字表明，我們正在為越來越復雜的芯片付出得越來越多。但是從1990年代到2000年代的經驗好像并不是這樣：每一代電腦手機價格漲得并不多，但是性能總是有大幅增長，甚至性價比都是在提高的，更好的電子產品甚至越來越便宜。為什么現在我們的感覺變化了？
?
這里有兩方面的原因：第一，過去很長時間里消費電子的用戶數量在指數級增長，這樣的增長攤薄了指數級增長的成本；第二個原因就是摩爾定律，隨著工藝改進，芯片上的晶體管數量每隔一段時間就會“無成本”翻倍，從而帶來性能的飛速增長，所以我們感覺芯片的性價比總是在提高。摩爾定律會永遠持續嗎？最近這10年里，我們反復聽到這個說法：摩爾定律已經結束。
?
關于摩爾定律的發展歷史，從下圖可以看得比較清楚，縱坐標是處理器性能，橫坐標是不同的工藝和架構發展階段。
?

?
從70年代中期開始，基于CISC復雜指令集的處理器，經歷了10年的快速發展，每3.5年性能就翻一倍。然后精簡指令集RISC由于它流水線比較好設計，容易利用工藝的發展，所以能繼續推動性能的快速發展，差不多1年半就提高一倍，當然這個時期也出現了制造工藝大發展，所以芯片性能提高比較快。
?
到2005年左右有一個重要的規律Dennard Scaling，或者叫MOSFET scaling差不多發展到頭了，它的含義就是說工藝發展了，晶體管變小驅動電壓就會變小，會自然帶來芯片功耗的降低，所以你只管增加芯片復雜度，下一代工藝出來了自然會幫你把功耗壓住。但是到這個階段不行了，漏電壓不住了，單位功耗無法再降，那么單核頻率就沒辦法再提高了，那怎么辦呢？我們都知道答案，就是轉向多核處理器，多核又帶來一個高速發展期，還是三五年就能提高一倍的性能。
?
但是，多核也存在一些問題，無論是手機上還是高性能計算上，都不是有多少核就總是能用多少核的，Amdahl定律就是描述這個規律，即算法里面的串行部分總會卡住最高的性能。同時，并行化也有額外開銷，即使像圖像深度學習這么極端的并行數據算法，也存在一些偏向串行化或者全局的算子會變成性能瓶頸。所以我們看到過去10年里面，處理器的實際應用性能提高遠沒有前30年那么快了。
?
總結來說，過去的四十年里面，不斷發展的工藝和架構設計共同推動著摩爾定律持續前進，即使是今天也還有3nm、2nm、1nm先進工藝在地平線上遙遙可及。但是現實趨勢來看，更高工藝、更多核、更大的芯片面積已經不能帶來過去那種成本、性能、功耗的全面優勢，摩爾定律確實是在進入一個發展平臺期，也意味著我們進入了“后摩爾時代”。
?
如今，摩爾定律已經到了一個部分失效的階段，即晶體管密度雖然還在繼續增加，但功耗密度和性能密度已經很難進一步提高，也就是沒有那種隨著工藝改進自動發生的進步了。后摩爾時代，我們也觀察到幾個趨勢正在給驗證EDA帶來更高的要求：
?
01
?
新興應用領域飛速發展，需求急劇分化
?
02
?
從更多維度構造自主芯片，滿足應用領域需求
??
03
?
壓力巨大的應用創新周期
?
? 新興應用領域飛速發展，需求急劇分化?


?
過去幾十年里，通用電子設備如個人電腦、手機、汽車、云計算等新興應用領域正快速推動著芯片和EDA產業的發展。曾經圍繞這些設備里芯片的一個關鍵詞是“快”，更快的芯片就是更好的芯片，因為功耗、成本和物理限制都不是問題，那是一個美好的年代。
?
但是，后摩爾時代沒有那么容易設計出“更快”的芯片了，或者說更快的芯片一定更貴了，是不是芯片不會再變化了呢？答案是否定的，未來芯片的變化反而會更大，不同的指令集、內存類型、內存大小、外部接口、專用指令或加速器、軟硬件分工模式、封裝模式等等，都沒有絕對的好壞，甚至一味追求更高工藝都不一定正確了，因為單顆芯片繼續簡單增加功能或者提高工藝，必然帶來成本的增加，對用戶不一定是好事。
?
這種情況下，設計就不一定是做加法了，很多時候我們可能還要做減法。任何改變都是取舍權衡，那么權衡由什么來決定呢？由應用系統的需求決定。未來，如何發揮一顆芯片的設計，也需要應用系統和軟件做相應的變化。過去那種軟件不需要太多變化，隔幾年用同樣的錢換新一代的芯片就能看到系統性能提升，這樣的經驗已經不再適用了。
?
所以，后摩爾時代的芯片創新空間是變大了，而不是變小了。但是設計的約束和目的變了，從設計更快的芯片轉變為設計更符合系統應用創新需求的芯片。我們也確實看到了業界在發生這樣的變化：蘋果、特斯拉、華為、谷歌、阿里巴巴等手機、汽車、服務器、AI、云服務等高科技系統公司，都在從“采購和使用通用芯片”，轉向“定制自己的芯片”，在內部不斷加強芯片團隊方面的投資，通過SoC芯片和ASIC芯片的創新來實現系統創新。同時，新興高科技的發展也反過來促進芯片設計和EDA的發展，比如人工智能、機器學習、云計算等技術對芯片設計和 EDA工具本身的影響也越來越大。
?
對于國內公司來說，在高工藝發展受限的大背景下，就更沒有必要完全把注意力放在先進工藝上，應該看到即使是在14nm、16nm、28nm甚至更低工藝上，國內很多芯片產品整體來看還是跟國際巨頭有差距，這種差距恰恰是架構、軟件、編譯器以及應用需求匹配等因素造成的。后摩爾時代的芯片創新，會有更多不同的維度。
?

?
后摩爾時代的第二個趨勢是，芯片設計約束變得更多維。過去在工藝發展驅動下，一般都以圍繞著工藝的PPA（性能、功耗、面積）指標作為核心維度實現芯片設計，其中面積也約等于芯片成本。但是發展到后摩爾時代，PPA三者之間的矛盾互斥已經大到很難平衡，而成本也不再簡單取決于芯片面積，因此我們可以觀察到芯片設計的約束維度已經開始發生明顯的變化，其中包括：
?
軟 件
?
越來越定制化的芯片，必然也越來越依賴針對性的軟件去利用這些創新的芯片功能。蘋果手機在自主設計芯片之前，曾經長期CPU工藝落后于高通，但是基于iOS軟件系統的蘋果手機流暢程度、用戶體驗都優于大部分競爭對手。這個例子充分說明了系統級軟硬件集成優化的重要性，而單個芯片的PPA指標并不必然能給整個應用系統帶來提升。
?
而軟件的優化，不能等到芯片開發生產完成再做，必需要從項目規劃階段就能根據應用需求做好軟硬件劃分，并把“特定軟件”和“特定芯片”結合到一起，去實際評估最終能否達到性能需求。這樣就出現了“先有雞還是先有蛋”的問題，因此新一代EDA工具需要對軟件提前定制和優化需求進行支持。
?
架 構
?
過去，處理器指令集以從CISC發展來的x86指令集為典型代表，在發展過程中不斷增加新的指令，越來越龐大。但RISC-V為代表的新型ISA和架構反其道而行之，從一個非常簡單的指令集出發，只為特定應用增加特定指令和加速器?；谶@種思路，誕生了大量的DSA（領域特定）芯片，在AI監控、自動駕駛、IoT等領域取得了比通用處理器更好的效果。另一個更激進的架構演進方向代表是存內計算，讓存儲和計算能夠在同一個器件內完成，這打破了馮諾依曼架構的固定模式，在很多機器學習應用上都能帶來與工藝發展無關的效率提升。
?
同時，在多核、多計算單元、多芯粒（die）并行的復雜芯片中，SoC體系結構的優化也還存在很大的空間。舉例來說，我們可以在某些ARM架構服務器芯片，或者在某國產x86 CPU芯片上，都觀察到單核頻率和特定計算性能高于同檔次Intel Xeon處理器的情況，這說明單純從處理器核的設計和生產工藝上，后來者們都已經達到一定的水準。但是在運行多核、多socket的數據庫等復雜系統軟件時，性能還是有一定差距，這也反向證明了在一個復雜的多核、多芯片、多級存儲體系里，架構優化的重要性。
?
封 裝
?
隨著多芯粒（die）封裝從2D逐漸過渡到3D，高帶寬高密度互連的Chiplet封裝成了最近很火的一個技術方向。它把不同工藝的模塊化芯片，像拼接樂高積木一樣用封裝技術整合在一起，實現更高的性能。Chiplet可以更容易地賦能系統公司自定義創新芯片，也可以幫助中小型的芯片公司和團隊降低創新門檻，把資源投入在核心創新點上。比如國產GPU公司壁仞科技最近發布的7nm GPU產品，通過CoWoS Chiplet技術集成了計算芯粒和高帶寬HBM2內存芯粒，實現了媲美競爭對手4nm高端GPU的同等算力，并且在不同產品線之間共享計算芯粒，有效降低了成本和提高了良率。
?
但是Chiplet包含了很多EDA相關的新技術，比如說跟制造相關的包括封裝里面功耗分析、散熱分析等，Chiplet芯片的設計驗證也對傳統EDA提出了新的要求。特別是在驗證技術和工具方面，實際上已經成為Chiplet發展的瓶頸。因為Chiplet目前還以單一公司完成全系統為主，但未來多廠商合作的新型Chiplet模式會把傳統SoC流程打破，這就要求在IP建模、互連架構分析、系統功能驗證、功耗驗證等方面提出新的模式，而不僅僅是解決了制造問題就能實現全新的Chiplet產業結構。
?
多模塊
?
從應用系統出發的新趨勢，也決定了單顆芯片無法達成系統設計目的，因此芯片的定義、設計和驗證也必須考慮多顆芯片之間的協同。比如Nvidia公司的NVLink GPU片間通信接口協議，給GPU處理器增加了高性能數據交換接口，繞過了原來的PCIe瓶頸，有效提高了多GPU協同訓練大型AI模型的效率。目前復雜處理器的規模在幾億到上百億等效邏輯門，但未來一個電子應用系統的總邏輯門數量會在幾千億、幾萬億，這不可能用單顆芯片或單顆封裝去完成，必須充分考慮幾十到幾百顆芯片的擴展，并有效處理子系統之間的連接和分工。
?
?
這種通過異構、多芯粒、多模塊系統集成的方式，也體現了從系統設計角度出發去定義和設計芯片的理念。半導體設計產業開始不僅是通過工藝的提升，而是更多考慮系統、架構、軟硬件協同等，從系統應用來導向、從應用來導向去驅動芯片設計，讓用戶得到更好的體驗。
?

?
再來說項目周期，自定義芯片驅動的系統創新周期是從應用需求創新開始，對系統和芯片提出新的需求，因此推導出需要一顆或多顆在功能、功耗、性能上權衡的芯片，然后開始芯片的設計和生產，芯片被制造出來之后投入使用，與軟件一起形成新的系統。但是這個周期當中的芯片設計驗證環節，對系統公司來說是一個全新的領域，不管是外包還是自研，在當前的EDA工具和方法學流程中，都存在1-2年的創新間隔。
?
由于系統級軟硬件和傳統芯片設計思路之間的隔閡，這樣的創新性項目周期，往往從一開始就會耗費比預計更長的時間，從系統的功能性能指標到具體的芯片定義是一個非常復雜的過程，需要跨領域的架構工程師團隊緊密合作，基于多種工具平臺分解需求和向下映射。
?
鑒于系統級應用的復雜性和技術挑戰，這些步驟往往需要比預期中更多的時間，這會迫使項目通過驗證和測試等下游步驟去彌補損失的時間，進一步壓縮本就很緊張的時間表。但是復雜SoC芯片和高級工藝的超高成本，又決定了芯片的驗證要求很高，需要保證功能和性能驗證的覆蓋率，于是我們往往會看到芯片設計項目在仿真、調試、原型驗證等環節碰到資源、人員、驗證平臺實現等各種瓶頸，引入更多的時間延誤。即使芯片成功流片，進入生產階段，系統級應用帶來的復雜測試環境，對傳統ATE測試方法又帶來速度、資源上的各種限制，影響項目真正實現“進入市場”的時間點。
?
因此，這里的第三個趨勢，是前兩個發展趨勢所必然帶來的挑戰。如果不能直面這些挑戰，那么系統創新驅動的多維芯片創新就會受到影響。
?

?
后摩爾時代，針對以上三大趨勢，芯華章貫徹“終局思維”，以終為始，致力于打造更智能的EDA 2.0，其核心目標是：
?
建立起能夠覆蓋從芯片級別到最終系統級別的驗證和測試方法學，提升芯片及電子系統的性能表現。
?
讓系統工程師和軟件工程師都參與到芯片設計中來，用智能化的工具和服務化的平臺來縮短從芯片需求到系統應用創新的周期，降低復雜芯片的設計和驗證難度，賦能電子系統創新。
?
未來，系統應用將是芯片設計的核心驅動力。芯華章所提出的EDA 2.0并不是一個0和1的狀態變化，而是要在當前的基礎上進一步增強各環節的開放程度。在開放和標準化的前提下，將過去的設計經驗和數據吸收到全流程EDA工具及模型中，形成智能化的EDA設計，形成從系統需求到芯片設計、驗證的全自動流程。同時，為了滿足算力和平臺化的要求，EDA 2.0應該與云平臺和及云上多樣化的硬件結合，充分利用成熟的云端軟硬件生態。要支持應用廠商快速得到需要的芯片，EDA 2.0還應該是產品和服務的結合，最終實現電子設計服務——EDaaS（Electronic Design as a Service）。
?
2022年7月，芯華章成立研究院，匯集了沈昌祥、毛軍發等中國兩院院士，更有數十位來自集成電路設計、電子設計自動化與信息算法系統領域的頂級專家學者，以研究下一代EDA 2.0方法學與技術為目標，面向工業應用的核心基礎技術做長期、持續地研發投入與技術攻關，推動從EDA 1.0往2.0發展，滿足數字世界中系統應用對芯片多樣化的需求，打造自主可信賴的電子系統創新基石。
?