再谈国内芯片EDA工具的困境

前两天华为创始人任正非先生的一段话在网上引起了热议 , 还是关于芯片 。
【再谈国内芯片EDA工具的困境】“华为设计的先进芯片 , 国内的基础工业造不出来 , 华为不可能又做产品 , 又去制造芯片” 。
任老的一番话 , 说出了华为目前的困难 , 其实也是国内半导体行业的困境 。
关于国内芯片制造领域的讨论 , 从台积电、中芯国际的技术、市场的比较 , 已经非常多 , 个人之前也专门撰文比较 , 感兴趣的朋友可以翻看《中芯国际和台积电的距离 , 中间可能还差了两个半三星半导体 》这篇文章 。
再谈国内芯片EDA工具的困境文章插图
相对于芯片制造行业的巨大差距 , 其实还有一个细分的专业领域 , 距离国际的头号玩家 , 差距也是非常巨大 , 那就是芯片的EDA工具 。
EDA工具的重要性按照半导体行业的金科玉律“摩尔定律” , 半导体经过这么多年的发展 , 芯片的功能越来越复杂 , 与之对应的是芯片的设计复杂度 。
几十年前的一块集成电路 , 芯片设计人员可以通过纯手工的方式进行设计 , 这样设计出来的芯片 , 晶体管的个数十分有限 。
但是如果我们现在来看看业内一些顶级芯片的规模 , 大家可能更能体会这种复杂度的巨大提升 。
以处理器芯片为例 , 目前全球最领先的两款处理器芯片 , 无疑是苹果的A14以及华为的麒麟9000 , 根据两家公司的数据 , 在台积电5nm工艺制程的加持下 , A14的晶体管个数是118亿 , 麒麟9000的晶体管个数达到了惊人的153亿 , 比苹果的A14多了30% 。
试问一下 , 这个数量级的芯片 , 怎么可能通过手工的方式进行设计?
所以不难看出 , 想要设计出更加复杂的芯片 , EDA工具显得尤为重要 。
再谈国内芯片EDA工具的困境文章插图
全球EDA市场现状就目前EDA市场来看 , 美国依然是一家独大 , 并且优势巨大 。
现在美国的Synopsys、Cadence和德国的Mentor , 占据全球90%以上的市场份额 。 并且经过这么多年的生态建设 , 已经和高通、Intel、AMD、三星这些设计行业巨头 , 建立了超强的合作关系 , 基本上已经是一个利益共同体的存在 。
对于国内的芯片设计企业 , 华为海思、中兴微电子、紫光展锐等巨头来讲同样如此 。
EDA工具的重要性不言而喻 , 但是国内的EDA工具发展现状 , 确实不容乐观 。
站在国内EDA工具行业第一位的华大九天 , 就像中芯国际于半导体制造一样 , 被大家寄予厚望 。 经过这么多年的发展 , 在全球市场所占份额 , 依然很小 , 并且和上面的三家巨头相比 , 差距明显 。
再谈国内芯片EDA工具的困境文章插图
EDA工具复杂度EDA工具为什么这么难?
我们尝试从技术和市场的两个角度 , 来探讨这个问题 。
技术方面 , EDA工具一直在试图用数学模型 , 对芯片内部复杂的物理问题进行建模 , 并且试图找出最优解 , 包括性能、面积、功耗等各个方面 。
市场方面 , 工具的优化迭代 , 对于一款工具的成熟 , 至关重要 。 但是优化迭代的基础是被广泛地使用 。 也就是需要有大量的用户数据、反馈来反推EDA工具的不断完善 。
通过和芯片设计、制造行业的共同努力 , 才有可能让EDA工具设计出更优的芯片 。
但是由于国内起步太晚 , 技术上面落后太多 , 加上没有大量的客户和市场 , 完成工具的迭代优化 , 使得和国际巨头的差距越来越大 。
再谈国内芯片EDA工具的困境文章插图
小结从半导体产业链来讲 , 国内半导体行业在很多细分领域的差距都是比较大的 , 这里面的任何一个领域 , 都需要整个行业内的企业、从业者一起努力了 。