代文亮創(chuàng)立EDA公司芯和半導(dǎo)體,是在2010年。
那時(shí)候21世紀(jì)堪堪走過第一個(gè)十年,國(guó)內(nèi)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)還相當(dāng)年輕。距離國(guó)務(wù)院正式印發(fā)《國(guó)家集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展推進(jìn)綱要》,國(guó)家集成電路產(chǎn)業(yè)投資基金成立,還有4年。
“當(dāng)時(shí),整個(gè)社會(huì)對(duì)半導(dǎo)體、集成電路的認(rèn)知都不夠,融資環(huán)境對(duì)比今天差了很多。但有空間、有積累,也有一些機(jī)會(huì),我就決定還是試一試啃這塊硬骨頭?!彼f(shuō)。
但即使在AI和半導(dǎo)體大熱的2025年,EDA電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化軟件——這個(gè)有著“芯片之母”的稱號(hào)的產(chǎn)業(yè)對(duì)大眾來(lái)說(shuō)依然相對(duì)陌生。這個(gè)市場(chǎng)規(guī)模在百億元左右的生產(chǎn)環(huán)節(jié),為什么能夠撬動(dòng)千億級(jí)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?
走過十余年,芯和半導(dǎo)體已經(jīng)成為一家以仿真驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì),提供提供覆蓋IC、封裝到系統(tǒng)的集成系統(tǒng)EDA解決方案,其產(chǎn)品已在5G、智能手機(jī)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和數(shù)據(jù)中心等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。
步入2025年,AI卷著半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)邁入新的階段,EDA在AI浪潮下如何突圍?近期,時(shí)代財(cái)經(jīng)帶著這些疑問,對(duì)芯和半導(dǎo)體創(chuàng)始人、總裁代文亮博士進(jìn)行了專訪。?
(芯和半導(dǎo)體創(chuàng)始人、總裁代文亮 圖源:受訪者供圖)
國(guó)產(chǎn)EDA如何突圍?
時(shí)代財(cái)經(jīng): 芯和成立至今已經(jīng)有10余年,在這十多年中,全球EDA產(chǎn)業(yè)相當(dāng)一部分份額由Cadence、Synopsys和Mentor Graphics幾家占領(lǐng)。要在EDA市場(chǎng)開拓并不容易,最早為什么選擇EDA作為自己的創(chuàng)業(yè)方向?
代文亮:一方面是個(gè)人經(jīng)歷影響,在創(chuàng)辦芯和前,我就在三巨頭之一的Cadence工作,本身對(duì)EDA領(lǐng)域就很熟悉。
另一方面,我們認(rèn)為中國(guó)在這方面還比較薄弱。
EDA全球市場(chǎng)不到100億美元,如果加上IP,接近150億美元左右,在整個(gè)半導(dǎo)體市場(chǎng)中的份額為2%,占比不高。但工具的存在是不可或缺的,EDA撬動(dòng)的半導(dǎo)體整體市場(chǎng)將在未來(lái)幾年突破萬(wàn)億。
有空間、有積累,也有一些機(jī)會(huì),我就決定還是試一試啃這塊硬骨頭。
EDA可以說(shuō)是一定程度上“贏家通吃”的行業(yè),頭部集聚效應(yīng)比較強(qiáng)。我們的想法其實(shí)很簡(jiǎn)單,雖然可能不一定做得很大,但要堅(jiān)持創(chuàng)新,做到至少在細(xì)分領(lǐng)域內(nèi)能排得上號(hào)。早點(diǎn)入場(chǎng),就更有機(jī)會(huì)占據(jù)一個(gè)生態(tài)位。
但是當(dāng)時(shí)確實(shí)比較困難。十多年之前,半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)內(nèi)“造不如買,買不如租”的心態(tài)還比較多見。社會(huì)對(duì)半導(dǎo)體、集成電路的認(rèn)知都不夠,融資環(huán)境對(duì)比今天差了很多。
后來(lái)我們發(fā)現(xiàn),比起巨頭,國(guó)內(nèi)EDA廠商有一個(gè)不可替代的優(yōu)勢(shì)——本地化服務(wù)。
很多時(shí)候,客戶采購(gòu)EDA并不是只為了一個(gè)License(軟件許可),還會(huì)預(yù)期廠商會(huì)提供一些行業(yè)“KNOW-HOW”,比如怎么設(shè)計(jì)、怎么實(shí)現(xiàn)一些技術(shù)技巧。這些本地化支持服務(wù),國(guó)內(nèi)EDA廠商提供起來(lái)更方便,也更可持續(xù)。
時(shí)代財(cái)經(jīng): ?對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō),在EDA工具不會(huì)輕易更換,芯和在業(yè)務(wù)拓展初期是怎么說(shuō)服企業(yè)使用公司的產(chǎn)品的?
代文亮:初創(chuàng)EDA企業(yè)拓展客戶確實(shí)比較困難。
實(shí)際上,無(wú)論是小公司還是大公司,更換一個(gè)EDA工具都面臨著風(fēng)險(xiǎn)——萬(wàn)一出問題怎么辦?
對(duì)于大公司來(lái)說(shuō),船大難掉頭,冒險(xiǎn)意味著很有可能出大錯(cuò);對(duì)于小公司來(lái)說(shuō),想要最快、最大程度地取得市場(chǎng)認(rèn)可,用一個(gè)已經(jīng)被廣泛接受的EDA工具設(shè)計(jì)芯片是更為合理的。
所以,客戶基本都更傾向于選擇更成熟的產(chǎn)品。
而在尋找成功案例的過程中,也面臨著先有雞還是先有蛋的“拷問”。和晶圓代工廠客戶接觸時(shí),他們不但會(huì)了解我們?cè)谕画h(huán)節(jié)是否有成功的先例,也會(huì)好奇我們的EDA目前已經(jīng)被哪些設(shè)計(jì)公司使用;反過來(lái),芯片設(shè)計(jì)公司也會(huì)問我們“你們的EDA工具支持哪家代工廠制造?”兩頭都沒有案例,兩頭都跑不通。
甚至有客戶提出有償使用我們的軟件。因?yàn)樗J(rèn)為我們需要為不確定性承擔(dān)一些責(zé)任。
最后,我們意識(shí)到,既然別人不認(rèn)可我們的產(chǎn)品,那就只能靠自己來(lái)積累成功經(jīng)驗(yàn)。于是,公司決定開辟另一塊業(yè)務(wù),IPD(集成無(wú)源器件)。用芯和的EDA,自己設(shè)計(jì)芯片,自己流片,自己測(cè)試,自己驗(yàn)證。再后來(lái),我們?cè)诖嘶A(chǔ)上還開發(fā)了IP業(yè)務(wù)。
在外部還沒有客戶的時(shí)候,我們的內(nèi)循環(huán)系統(tǒng)就能實(shí)現(xiàn)運(yùn)轉(zhuǎn)。內(nèi)循環(huán)走通,意味著我們把EDA工具、設(shè)計(jì)和工廠全部打通,形成了一個(gè)完整的鏈條。對(duì)于用戶而言,這個(gè)案例代表我們可以保障設(shè)計(jì)可靠性、支持可靠性以及迭代可持續(xù)。
內(nèi)部的小循環(huán)則進(jìn)一步帶動(dòng)了外部大循環(huán)。當(dāng)芯片設(shè)計(jì)公司開始使用我們的產(chǎn)品,就意味著市場(chǎng)也加入了我們迭代的進(jìn)程中,EDA、Fabless和Foundry三個(gè)生態(tài)環(huán)節(jié)的互動(dòng)達(dá)成了。
(圖源:圖蟲)
時(shí)代財(cái)經(jīng):走到今天,公司的核心競(jìng)爭(zhēng)力是什么?公司目前有哪些拳頭產(chǎn)品?
代文亮:我們最大的特點(diǎn)就是會(huì)制定差異化策略,從用戶場(chǎng)景出發(fā)去優(yōu)化服務(wù)。
EDA業(yè)內(nèi)已經(jīng)有“三巨頭”搶占頂端,我們選擇花更多的時(shí)間和客戶交流,尋找痛點(diǎn),接入選擇差異化的發(fā)展方向。
片上建模是芯片設(shè)計(jì)不可或缺的環(huán)節(jié)。我們?yōu)榭蛻糸_發(fā)了一些參數(shù)化模塊,幫助他們節(jié)省時(shí)間和精力。比如,過去畫一個(gè)圖可能需要一兩周時(shí)間,使用我們的參數(shù)化模板之后,可能只需三五秒鐘就能搞定。
2013年左右,我們還開始試圖把AI引入到工具中。探索將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法用于參數(shù)化模板的設(shè)計(jì),獲得了不錯(cuò)的反饋。
除了建模,我們還在仿真問題上做了不少優(yōu)化。
在半導(dǎo)體模擬仿真工作中,存在芯片設(shè)計(jì)仿真和封裝仿真之間有脫節(jié)的問題??蛻粝M覀兡馨言O(shè)計(jì)和封裝的仿真整合在一起。
這并不容易。首先是平臺(tái)差異,兩類仿真的文件格式不一樣,使用的平臺(tái)也不同。
其次則是關(guān)注的維度天差地別。在設(shè)計(jì)端,工作主要是在微納尺度(微米、納米級(jí)別)進(jìn)行,封裝則一下子跨越到毫米甚至厘米尺度(微納尺度是10的負(fù)9次方米,而毫米是10的負(fù)3次方米,兩者相差6個(gè)數(shù)量級(jí)),這意味著網(wǎng)格劃分的壓力非常大。
如果按照芯片的設(shè)計(jì)尺度劃分網(wǎng)格,雖然密度和精度足夠,但封裝部分的網(wǎng)格就會(huì)過于密集,導(dǎo)致計(jì)算量過大。但如果按照封裝的尺度劃分網(wǎng)格,芯片部分的精度又會(huì)不夠,無(wú)法準(zhǔn)確刻畫細(xì)節(jié)。這就形成了一個(gè)跨尺度的問題,計(jì)算規(guī)模和精度的平衡變得非常復(fù)雜,在這些問題里需要做很多權(quán)衡。我們通過多年的自主開發(fā),形成了跨尺度的仿真引擎技術(shù),同時(shí)從電路、電磁、電熱、應(yīng)力等角度不斷拓展多物理仿真的領(lǐng)域,幫助客戶解決困境。
現(xiàn)在,我們的產(chǎn)品涵蓋了從芯片、封裝、模組、PCB板級(jí)、互連到整機(jī)系統(tǒng),全方位地考慮多物理場(chǎng)的差異,并將其整合到一個(gè)完整的的全棧集成系統(tǒng)級(jí)EDA平臺(tái)中。
所以說(shuō),國(guó)產(chǎn)化的過程并不是簡(jiǎn)單地替換掉原有的產(chǎn)品那么簡(jiǎn)單。工作的推進(jìn)就像在敲釘子,要找準(zhǔn)發(fā)力點(diǎn),同時(shí)也不能一蹴而就。
如何構(gòu)建新生態(tài)?
時(shí)代財(cái)經(jīng):從EDA廠商角度出發(fā),AI對(duì)EDA產(chǎn)業(yè)帶來(lái)的主要挑戰(zhàn)是什么?
代文亮:AI時(shí)代的芯片的顯著特征是大算力。大算力芯片的功耗很高,通常在800W到1000W左右,運(yùn)行時(shí)消耗電能會(huì)產(chǎn)生熱量,散熱問題如何解決是一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。
如果散熱問題無(wú)法妥善解決,熱量在影響電能的傳輸和芯片的性能的同時(shí),還有可能導(dǎo)致熱膨脹,使芯片和基板發(fā)生翹曲。這種翹曲可能會(huì)影響芯片的性能,甚至導(dǎo)致?lián)p壞。
此外,當(dāng)電流較大時(shí),還會(huì)引發(fā)電磁干擾。因此,我們需要同時(shí)解決散熱和電磁干擾問題,以避免芯片性能下降,甚至影響整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
時(shí)代財(cái)經(jīng):半導(dǎo)體行業(yè)技術(shù)的迭代幾乎在每一刻發(fā)生。當(dāng)下,整體來(lái)看國(guó)內(nèi)EDA廠商想要尋求發(fā)展,需要應(yīng)對(duì)哪些困難?又有怎樣的解決方案?
代文亮:不難發(fā)現(xiàn),現(xiàn)在芯片廠商的商業(yè)模式已經(jīng)發(fā)生了根本的變化。廠商已經(jīng)從做芯片,轉(zhuǎn)變?yōu)樽錾鷳B(tài)。因此,EDA廠商不僅要關(guān)注芯片本身,還要考慮系統(tǒng)級(jí)的協(xié)同。
以英偉達(dá)為例,這家公司最開始的業(yè)務(wù)只專注于顯卡芯片本身。但現(xiàn)在,它們不僅要設(shè)計(jì)芯片內(nèi)部的架構(gòu),還要考慮板卡、整機(jī),甚至是整機(jī)集群的協(xié)同工作。這使得設(shè)計(jì)的復(fù)雜度大幅提升。
從芯片到系統(tǒng)級(jí)的打通,是AI芯片領(lǐng)域最典型的需求,但是這種需求的實(shí)現(xiàn)離不開精巧的芯片設(shè)計(jì)。比如,AI芯片的供電電流可能達(dá)到數(shù)千安培,信號(hào)傳輸速度極高,這些都對(duì)設(shè)計(jì)提出了極高的要求。此外,如果進(jìn)一步深入到像HBM(高帶寬存儲(chǔ)器)這樣的復(fù)雜結(jié)構(gòu),里面包含眾多顆粒和IO接口,數(shù)據(jù)信號(hào)線數(shù)量龐大且相互干擾,很有可能導(dǎo)致“串?dāng)_”問題,使數(shù)字信號(hào)失真……因此,AI浪潮既是機(jī)遇,也是所有從事大算力芯片開發(fā)的企業(yè)必須面對(duì)的巨大挑戰(zhàn)。
針對(duì)目前的新變化,廠商的視野要更大,從著眼芯片,到著眼系統(tǒng)乃至半導(dǎo)體生態(tài)。具體而言,EDA廠商的理念應(yīng)該從設(shè)計(jì)技術(shù)協(xié)同優(yōu)化(DTCO)向系統(tǒng)技術(shù)協(xié)同優(yōu)化(STCO)轉(zhuǎn)變。落腳到EDA個(gè)體,我們不再局限于開發(fā)一個(gè)EDA工具,而是將著眼于為系統(tǒng)級(jí)優(yōu)化提供解決方案。
產(chǎn)業(yè)鏈條拉得更長(zhǎng),挑戰(zhàn)也更大,但我認(rèn)為這也許會(huì)成為我們后期的一個(gè)優(yōu)勢(shì)。
大算力時(shí)代的新挑戰(zhàn)
(圖源:圖蟲)
時(shí)代財(cái)經(jīng):AI浪潮如何影響了半導(dǎo)體行業(yè)?
代文亮:AI芯片為半導(dǎo)體廠商提供了一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)的新思路——行業(yè)內(nèi)通過百花齊放的創(chuàng)新把性能提高,而不是無(wú)止盡地內(nèi)卷,把價(jià)格卷低。
在我看來(lái),AI本質(zhì)上是場(chǎng)景化的。?以前些年的“互聯(lián)網(wǎng)+”為例,從最早的萬(wàn)物皆可互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展至今,我們會(huì)發(fā)現(xiàn)技術(shù)應(yīng)用已經(jīng)在分化的道路上越走越遠(yuǎn)。出行有出行的業(yè)態(tài);外賣有外賣的業(yè)態(tài)……我認(rèn)為AI未來(lái)一定是場(chǎng)景化驅(qū)動(dòng)的,而不是試圖用一個(gè)通用的解決方案解決所有問題。
反映在技術(shù)上,我們就會(huì)發(fā)現(xiàn),千億參數(shù)、萬(wàn)卡集群大部分時(shí)候是少數(shù)廠商玩家的游戲,大多數(shù)功能和場(chǎng)景的實(shí)現(xiàn)并不需要這種量級(jí)的硬件支持。
因此,小場(chǎng)景和小參數(shù)大模型,才是未來(lái)的大機(jī)會(huì)。端側(cè)AI,AI PC和手機(jī)的概念越來(lái)越受關(guān)注,其實(shí)也側(cè)面印證了這個(gè)趨勢(shì)。
從芯片的需求上也能發(fā)現(xiàn)這一點(diǎn),目前行業(yè)里對(duì)于AI算力的需求暴漲,英偉達(dá)的通用GPU一卡難求,但同時(shí),對(duì)ASIC芯片的需求也增加了。
通用GPU由于要兼顧多種類型的計(jì)算任務(wù),這種靈活性勢(shì)必會(huì)犧牲在特定應(yīng)用上的性能和效率,譬如視頻處理、網(wǎng)絡(luò)通信、深度學(xué)習(xí)等,特別是在高負(fù)載或持續(xù)運(yùn)行的情況下,這種現(xiàn)象越加明顯。
ASIC 芯片由于是為了某一特定應(yīng)用專門定制的,在同等工況下,博通的ASIC芯片就能做到效能大幅提升,算力其實(shí)也非常強(qiáng)勁,更適合要求精確、高效處理的應(yīng)用。
所以,我認(rèn)為最重要的是建構(gòu)一個(gè)生態(tài)。GPU芯片和ASIC芯片之間并不是完全競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)系,而是各有各的適用場(chǎng)景。例如,GPU在運(yùn)行一段時(shí)間后,可能會(huì)發(fā)現(xiàn)需要進(jìn)一步優(yōu)化以提高效率、節(jié)省功耗。不同類型的芯片在不同的場(chǎng)景下都有其獨(dú)特的作用,而不是簡(jiǎn)單的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。
芯和集成系統(tǒng)EDA的產(chǎn)品定位正是基于這種理念,我堅(jiān)信STCO絕對(duì)是未來(lái)的大方向,也是我們EDA界需要重點(diǎn)推進(jìn)的方向。
本文鏈接:http://m.enbeike.cn/news-2-236-0.html對(duì)話芯和半導(dǎo)體創(chuàng)始人代文亮:啃骨頭、敲釘子,建生態(tài),“芯片之母”如何以百億規(guī)模撬動(dòng)千億產(chǎn)業(yè)
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