人工智能驅(qū)動的全鏈條效率提升、AI數(shù)字孿生的廣泛應用、碳中和對芯片創(chuàng)新邊界的開拓正在成為推動半導體創(chuàng)新的新三駕馬車

半導體行業(yè)正處在尋找新增長動力的十字路口。

“必須承認芯片性能每兩年翻一番的‘摩爾定律’在引導半導體行業(yè)發(fā)展半個多世紀之后，正在放緩腳步，然而技術創(chuàng)新的步伐并沒有放慢，隨著單芯片擴展能力的放緩，半導體行業(yè)正在尋找其他創(chuàng)新方法來保持指數(shù)級增長。”

新思科技（Nasdaq: SNPS）總裁兼首席運營官Sassine Ghazi這樣總結(jié)目前半導體行業(yè)的發(fā)展狀態(tài)，他將于2024年1月1日履新新思科技首席執(zhí)行官。

半導體行業(yè)之所以成為推動人類社會發(fā)展的重要動力，得益于芯片性能帶來的生產(chǎn)效率提升，同時催生出互聯(lián)網(wǎng)這種徹底改變?nèi)祟惿畹男聭?。從根本上說，提升芯片性能不是創(chuàng)新的最終目的，提升生產(chǎn)效率，改變?nèi)祟惿畈攀恰?/p>

人工智能、高性能計算和新能源革命正在成為改變?nèi)祟惿畹年P鍵，而這些領域都對芯片提出了更多創(chuàng)新要求，除了性能，更復雜的功能，更高的安全性，更快速的交付，更低的能耗與成本，都是新時代芯片的迫切需求，逐漸放緩的摩爾定律已經(jīng)無法滿足這些要求，半導體創(chuàng)新需要新的動力。

新思科技是全球市場份額第一的電子設計自動化軟件EDA公司、全球排名第一的接口IP供應商和全球軟件安全企業(yè)領導者。站在芯片產(chǎn)業(yè)鏈的最上游，新思科技在與產(chǎn)業(yè)鏈上各個公司的合作過程中發(fā)現(xiàn)數(shù)智化和低碳化正在成為未來發(fā)展的趨勢，新趨勢下，芯片行業(yè)保持指數(shù)級增長的新動力將來自三方面：

人工智能驅(qū)動下的芯片全產(chǎn)業(yè)鏈效率提升

AI數(shù)字孿生技術推動芯片創(chuàng)新加速落地

碳中和時代芯片創(chuàng)新將擁有更廣闊的邊界

EDA+AI，芯片全產(chǎn)業(yè)鏈效率的倍增器

芯片產(chǎn)業(yè)在過去幾十年的創(chuàng)新模式非常清晰，由于摩爾定律的存在，芯片性能持續(xù)規(guī)律增長，應用開發(fā)者以芯片性能為基準開發(fā)相關應用。因為芯片性能的增速一直領先消費者需求的增長，所以是先有芯片，然后有新的應有，繼而消費者用到新的電子產(chǎn)品。芯片是發(fā)展鏈條的起點，芯片定義應用，芯片與應用同頻共振，這種同頻共振推動了半導體創(chuàng)新過去幾十年的發(fā)展。

但隨著消費者需求被高速增長的芯片性能逐步激發(fā)，摩爾定律又開始放緩腳步，這種過去幾十年行之有效的增長模式開始逐漸失效。

但半導體的市場規(guī)模增長并未放慢腳步，萬物互聯(lián)大幅擴展芯片應用范圍，人工智能創(chuàng)造了旺盛的高性能計算需求，這些都在推動半導體市場進入高速增長期。半導體市場用了60年達到5000億美元的規(guī)模，而新思科技預計下一個5000億美元只需要7年，即2030年，全球半導體市場規(guī)模會達到1萬億美元。

快速增長的多樣化需求成為芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展鏈條的新起點，開發(fā)應用滿足需求，芯片創(chuàng)新滿足應用需求，同時EDA工具的完善讓軟硬件協(xié)同開發(fā)成為可能，芯片產(chǎn)業(yè)開始進入應用定義芯片的階段。

比如人工智能、萬物互聯(lián)、新能源革命都提出了更多樣化的芯片需求。支持人工智能的GPU、NPU，支持萬物互聯(lián)的低功耗低成本通信芯片、功能芯片等，客戶需要更復雜的功能、更高能效、更快交付、更低成本，而過去幾十年以性能為指標的發(fā)展模式已經(jīng)無法滿足新的需求，必須提升芯片全產(chǎn)業(yè)鏈的效率。

新思科技作為芯片設計工具的龍頭企業(yè)，四年前開始將人工智能引入芯片設計環(huán)節(jié)，推出了業(yè)界首個用于芯片設計的AI應用DSO.ai，被全球多家芯片領軍企業(yè)采用，成功流片超260次，AI在芯片設計中的規(guī)?；瘧贸蔀楝F(xiàn)實，人工智能成為芯片全產(chǎn)業(yè)鏈效率的倍增器。

2023年初，新思科技將DSO.ai升級擴展為全棧式AI驅(qū)動EDA解決方案Synopsys.ai，覆蓋先進數(shù)字與模擬芯片的設計、驗證、測試和制造環(huán)節(jié)。AI提升了EDA工具的自動化程度和質(zhì)量，大幅度減少了芯片設計中程序性工作的數(shù)量，完成同樣的工作需要的人力和時間顯著減少。

Sassine對《財經(jīng)十一人》表示，“人工智能驅(qū)動的芯片設計由新思科技首創(chuàng)，我們看到了人工智能提升芯片制造商生產(chǎn)力的潛能。使用我們?nèi)斯ぶ悄蹺DA解決方案的客戶反饋，設計時間從幾個月縮短到幾周，測試成本降低20%以上，同時芯片的性能、功耗更好?！?/p>

除了提高效率，人工智能EDA還有一個關鍵作用，緩解全球半導體行業(yè)的嚴重資源短缺。Sassine表示，“據(jù)多家第三方機構(gòu)評估，到2030年，工程師和設計能力短缺造成的芯片設計資源缺口將達到15%—30%，而人工智能EDA套件將是減輕資源短缺不良影響的關鍵。”

另外針對過去數(shù)年困擾半導體行業(yè)的成熟制程產(chǎn)能短缺問題，新思科技也提供了創(chuàng)新方案。Sassine介紹，“新思科技的新方案可以將芯片設計從一個制程節(jié)點遷移到更先進的節(jié)點，同時不損失質(zhì)量，這樣既能緩解成熟制程結(jié)構(gòu)性產(chǎn)能不足的問題，也能為客戶提供更高效的芯片生產(chǎn)方式以及能效比、性價比更高的產(chǎn)品。”

創(chuàng)新加速器——AI數(shù)字孿生

應用場景的快速拓展是當前芯片創(chuàng)新與過去相比的一個重要差異，人工智能+萬物互聯(lián)不斷創(chuàng)造出新的應用場景，在這些場景下，芯片創(chuàng)新需要不斷試錯與嘗試，如果用實物測試，將造成大量時間和資源的浪費，所以高仿真度虛擬環(huán)境成為新時代芯片創(chuàng)新的剛需。

虛擬技術在芯片創(chuàng)新中早已應用，但此前的虛擬技術存在參數(shù)覆蓋不完整，虛擬條件有限，測試仿真度低等諸多問題，即便幾年前虛擬技術發(fā)展到了數(shù)字孿生階段，仿真度也依然無法令人滿意，直到引入人工智能之后，AI數(shù)字孿生才讓高仿真度虛擬環(huán)境成為可能。

AI數(shù)字孿生在人工智能、萬物互聯(lián)和新能源革命等領域都有充分應用，而其中應用價值最突出的是新能源相關行業(yè)，這些行業(yè)與現(xiàn)實連接緊密，環(huán)境影響更大更復雜，智能汽車，風能、光伏，都是數(shù)字孿生技術應用的最前沿。

以智能汽車為例，汽車對半導體的需求在近幾年呈爆炸式增長，而且汽車芯片創(chuàng)新呈現(xiàn)“數(shù)量多、種類多、功能多”的三多特征，使得汽車芯片開發(fā)堪稱當前芯片創(chuàng)新中最復雜的場景。

“打開當今高端汽車的引擎蓋，你會發(fā)現(xiàn)一個由 80 多個電子控制單元 (ECU)，上億行軟件代碼以及各種傳感器組成的數(shù)字平臺。對于汽車制造商來說，電氣化、網(wǎng)聯(lián)化和自動化的急劇融合使汽車設計過程變得超級復雜?！盨assine這樣評價汽車半導體的發(fā)展現(xiàn)狀。

智能汽車系統(tǒng)的設計能復雜到什么程度，以軟件代碼量為例，當前智能汽車運行的軟件代碼量約為1億行，而到2030年，這個數(shù)字將增加到3億行，作為對比，深耕軟件行業(yè)多年的新思科技，整個公司的代碼量目前大約有3億行。

“為了應對當今軟件定義汽車的復雜性，我們的虛擬ECU技術將測試和驗證流程從原型車和實物測試平臺轉(zhuǎn)移到虛擬環(huán)境。這種驗證方法能夠顯著提高測試仿真度，提高安全性，降低風險并在早期發(fā)現(xiàn)錯誤，從而減少開發(fā)時間和成本。”Sassine這樣介紹新思科技的數(shù)字孿生系統(tǒng)。

而來自汽車芯片開發(fā)者的反饋也證明新的開發(fā)工具顯著提升了整車開發(fā)效率?，F(xiàn)在新的智能汽車開發(fā)周期已經(jīng)縮短到3年以內(nèi)，比傳統(tǒng)燃油車的開發(fā)周期縮短一半以上，其中，數(shù)字孿生技術提供的高仿真虛擬環(huán)境成為提升開發(fā)效率的關鍵。

**特別是在整車開發(fā)環(huán)節(jié)，AI數(shù)字孿生堪稱“作弊器”。**由于多個子系統(tǒng)都需要測試，傳統(tǒng)測試方法是制造多臺原型車，然后同步測試。在測試過程中，任何一個測試團隊進行重大調(diào)試后都需要暫停所有測試，將所有測試車輛同步調(diào)試后才可以繼續(xù)進行測試。

而現(xiàn)在可以提前幾個月在整車數(shù)字孿生體上進行模擬測試，相當于提前多開一個賬號，優(yōu)勢堪比“作弊器”，節(jié)省了時間，搶出了效率，降低了成本。在原型車驗證模擬測試結(jié)果的過程中，還可以不斷比對模擬測試和驗證的數(shù)據(jù)，優(yōu)化數(shù)字孿生仿真度，進一步提升模擬測試可靠性，形成良性循環(huán)，提升整車開發(fā)效率。

和智能汽車相似，人工智能、高性能計算、多芯片封裝等高復雜度的系統(tǒng)設計都需要數(shù)字孿生技術的支持，除了可以顯著加速芯片創(chuàng)新的落地，同時在數(shù)字孿生環(huán)境中還可以進行低成本試錯，探索更多的創(chuàng)新可能性。

碳中和打開芯片創(chuàng)新的新邊界

過去數(shù)十年，每一位半導體從業(yè)者的努力目標都十分明確，尋找各種辦法讓摩爾定律繼續(xù)下去，極限性能是每一位半導體從業(yè)者的終極追求。但摩爾定律放慢腳步之后，芯片創(chuàng)新必須找到新的發(fā)力目標，碳中和或?qū)⒊蔀殚_拓芯片創(chuàng)新邊界的重要動力。

首先為了達成碳中和目標，芯片本身的能效需要提升，Sassine對《財經(jīng)十一人》說，“功耗、性能和面積是芯片設計的三個關鍵指標，當前功耗正成為人工智能、高性能計算和智能汽車等先進技術的最終限制因素，所有這些創(chuàng)新都受到能耗的限制。再加上人們?nèi)找骊P注能耗對氣候的影響，降低芯片功耗正在成為半導體行業(yè)的關鍵考慮因素?！?/p>

新思科技全球資深副總裁、新思中國董事長兼總裁葛群以當前熱門的ChatGPT的訓練數(shù)據(jù)為例，解釋先進芯片的能耗水平：GPT-3訓練參數(shù)有1750億個，單次訓練耗電量高達1287兆瓦時，相當于約25萬中國家庭一天的用電量。而下一代GTP-5，參數(shù)量將達到GTP-3的100倍，計算量飆升至200到400倍，訓練一次消耗的電量可能是GPT-3的上百倍，數(shù)字驚人。

普通消費者對芯片能效的重視也在與日俱增，過去芯片評測往往只突出性能，主頻、跑分、幀率是主要指標。而現(xiàn)在的評測中，功耗曲線、能效比曲線正在成為消費者關注的重要內(nèi)容。

算力的背后是電力，低碳綠色正在成為半導體行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)。而為了應對這一挑戰(zhàn)，新思科技推出了端到端低功耗EDA和IP解決方案，可覆蓋架構(gòu)、RTL、實施到簽核的完整流程，其Synopsys.ai解決方案借助人工智能技術可縮短25%的設計周期，降低30%的能耗，并將芯片功耗額外降低25%。

除了提升芯片能效，降低能耗，新思科技還在探索將芯片科學知識與方法應用于更廣闊的場景。葛群認為：“要實現(xiàn)碳中和，關鍵是‘電力脫碳’，一方面要改變能源結(jié)構(gòu)，提升清潔能源占比；另一方面要做好重點領域的節(jié)能減排。這兩方面都需要依靠半導體創(chuàng)新的力量?！?/p>

高效調(diào)配能源是過去幾十年芯片開發(fā)者一直研究的重點，也是芯片創(chuàng)新可以為碳中和做出更大貢獻的方向，開發(fā)更先進、更節(jié)能的芯片，賦能千行百業(yè)的數(shù)字化進程；通過“算力脫碳”助力節(jié)能減排；同時積極參與能源網(wǎng)絡建設，利用芯片科學的知識和方法幫助新能源更好地融入能源系統(tǒng)，從根本上助力“電力脫碳”。

一面以提升能效為目標促進芯片創(chuàng)新，一面擴大芯片科學方法在其他碳中和領域的應用，碳中和正在打開芯片創(chuàng)新的新邊界。

不論是EDA+AI提升芯片創(chuàng)新的效率，還是數(shù)字孿生技術加速芯片創(chuàng)新落地，抑或碳中和打開了芯片創(chuàng)新的新邊界，創(chuàng)新一直都是半導體行業(yè)前進的核心驅(qū)動力。過去創(chuàng)新的方向是循著摩爾定律的方向孜孜不倦地追求極限性能，而現(xiàn)在創(chuàng)新的方向趨于多樣化，邊界不斷拓展，芯片會滲入生活每個角落，芯片科學過去幾十年積累的知識與方法將延展到更多領域，尋找新的“摩爾定律”，為人類社會的進步和發(fā)展做出更大貢獻。

審核編輯：劉清