中国芯片消费量占全球50%，Synopsys.ai全栈式引领EDA+AI芯片设计，赋能汽车产业腾飞

电子发烧友网报道（文/黄晶晶）半导体芯片创新的源头在EDA和IP，做为全球EDA巨头的新思科技又如何洞察与引领创新呢。在2023年新思科技开发者大会上，新思科技总裁Sassine Ghazi分享了他对于SysMoore时代下，芯片开发者面临的五大挑战。在挑战当前，新思科技已经率先整合了EDA和AI，并通过Synopsys.ai全栈式解决方案来引领汽车、数据中心等市场的芯片和系统创新。

芯片开发者面临五大挑战

Sassine Ghazi表示，芯片开发者面临的五大挑战：软件复杂性、系统复杂性、能效、信息安全和功能安全以及产品上市时间。如今的汽车行业是这些挑战最好的例证。
 

 
软件复杂性
 
以新思科技多年深耕软件行业拥有丰富全面的产品种类，所产生约3亿行代码量来看，现在一辆现代化的汽车上大概运行着1亿行代码，到2030年将超过3亿行。汽车智能化带来的巨大的代码量，正所谓软件定义汽车是汽车智能化的发展方向。因为现代化汽车通过软件将多个区域或网关连接到中央计算机系统。汽车可以实现互联和智能，这些都由软件驱动。预计到2029-2030年，软件定义汽车（SDV）占比将超过汽车总量的90%。而现在这个比例仅仅接近5%。
 
那么，如何在连接汽车的硬件上对大量软件进行建模和验证呢？Sassine说，新思科技关键构建的技术是电子数字孪生。通过虚拟数字孪生创建汽车整个系统的虚拟模型，可在真车落地之前在软件层面实现，一旦有了实物硬件，就可以进行硬件辅助软件开发，或将两者结合，其中一部分是可视化系统，另一部分是通过软件验证的硬件模型。新思在硬件辅助验证方面的效率、性能和能力处于行业领先地位。
 

 

 
最近新思科技宣布收购PikeTec。PikeTec是全球软件驱动控制系统测试自动化的领导者。“如果你把汽车看作一个软件驱动的控制系统，它需要一个非常智能的自动化测试过程，从而确保能够在模型在环（MiL）到硬件在环（HiL）之间架起桥梁，一直到车辆在环（ViL）。”Sassine说道。
 
他解析，在汽车数字孪生建模的抽象概念中有不同层级，它则是作用于在还没有硬件的早期阶段。这里的硬件指的是中央计算或边缘的芯片。当硬件到位时，你就可以通过硬件和软件的混合来验证软件的功能，并进行软硬件的协同开发。
 
系统复杂性
 
随着摩尔定律放缓以及3D IC、先进封装等的兴起带来硬件系统的复杂性。
 

 
目前，汽车电子占整个多裸晶芯片系统份额的13%。如果汽车的复杂度从 L0、L1提升到L4、L5，实现自动驾驶、高级辅助驾驶（ADAS）类型的互联汽车，在汽车上的半导体开销将增加 50 倍。
 
L2的ADAS时，CPU、GPU等模块可在同一技术节点上完成。到了L4，AI芯片、CPU、GPU、先进内存、连接使得智能化增多，系统复杂性增加。这时可以采用流行的多裸晶芯片方式，选择哪些功能需要采用最先进的技术，哪些功能可以采用 16 纳米或 7 纳米技术，然后把它们组合在一个系统中并整合到一个封装内。
 

 
据估计，到 2026 年约20%的芯片系统将采用多裸晶芯片或 3DIC 技术，到2030 年，这一比例将上升到 40%。
 
Sassine表示，新思科技3DIC compiler，能够助力合作伙伴对3D芯片系统进行架构的探索，并通过我们的Die-to-Die接口IP，如 UCIe 和其他HBM 接口，将这些独立的裸晶或小芯粒组合到同一个系统中。为了监测该系统完成封装好之后的健康状况，我们需要对芯片生命周期进行管理(SLM)，也就是在整个封装和系统中监测每个裸晶，每个小芯粒的健康状况。
 

 
能效
 
2022年全球有电动汽车850万辆，到2030年这个数字预计将达到4100万。由于汽车电气化的增长，其所需的用电量也相当惊人。数据显示，平均每辆电动汽车消耗20千瓦时电量只能行驶100公里。
 
 

 
在能源效率的提升方面，新思科技推出了端到端低功耗解决方案，可覆盖架构、RTL、实施到签核的完整流程。架构层面对能源优化的影响最大。基于新思独一无二的Platform Architect，它可以从架构层面就确定怎样做功耗权衡，才能实现客户希望的最优的性能、功耗等指标的平衡。
 
“我们有诸多全球领先的技术来完成RTL分析，如 SpyGlass 和 PrimePower。这些都是RTL级别的功耗签核工具。进入 Fusion Compiler 后，正如你所看到的，能耗优化的机会越来越少，一直到PrimeECO 和签核，功耗降低的比例会越来越低。到下一步，我们可以采用 ZeBu 进行硬件辅助验证。使用ZeBu，在每一级中我们都找到正确的方向来验证每个阶段的功耗，从而构建更加稳健的系统。”Sassine说道。
 
信息安全和功能安全
 
此外，在软件驱动汽车和代码体量飞速增长的大背景下，自动驾驶汽车的功能安全和信息安全问题将更加突出。2022年12%的网络攻击是针对汽车。2022年超过一千万辆汽车因功能安全隐患(在美国)被召回。其中很多都是由软件和半导体芯片导致的功能安全隐患。
 
芯片生命周期管理可监控芯片的健康状况、预测性维护，通过对多系统或多车辆进行应用管理提高实地车辆安全性和可靠性。
 

 
产品上市时间
 
如今，汽车从开发到投产的周期大约为6-7年，甚至更短。而汽车芯片人才却严重短缺。中国半导体行业协会公布的一组统计数据显示，预计半导体人才缺口将达到20万人。当前，我们全行业现在都在努力探索如何利用AI来大大缩短产品上市时间、提高工作效率并实现更好的设计结果等。
 

 

Synopsys.ai

 
新思科技于今年推出了业界首个AI驱动型全栈式EDA解决方案Synopsys.ai。最开始是开发Design Space Optimization（设计空间优化，DSO.ai解决方案）。截止目前，DSO.ai已经成功实现超过270次商业流片。
 
接下来是VSO.ai（验证空间优化解决方案），它能让开发者更智能地实现更好的验证覆盖率，更好地创建测试指标。还有TSO.ai(测试空间优化解决方案)，它能帮助开发者进行更合理的的测试从而降低系统测试的总体成本。以及模拟与制造优化解决方案。
 
新思科技Synopsys.ai全栈式解决方案引领着全球EDA+AI芯片设计新风向。毫无疑问，我们是全球首个推出DSO.ai 的公司，也绝对是全球首家全方位通过AI增强芯片设计生产率、改善设计结果质量、提高设计效率和资源可用性的公司。
 

 
随着先进工艺的推进，2 纳米芯片的设计成本约为 7.5 亿美元。没有多少公司可以承担得起这样的价格，而降低成本的方法之一，是AI+EDA设计方法学。另一个则是IP，IP是提升效率的重要法宝。新思科技是半导体IP的全球领导者，无论是处理器 IP、接口 IP、安全 IP 还是基础 IP，应有尽有，并且可以提供多种代工选择，还能让开发者选择使用多裸晶芯片系统或在单片系统上实现。因此，开发者可以在整个系统的开发过程中，节省大量时间成本，实现又一个重大的生产率提升。
 

在交叉点进行创新，持续支持中国加速度

 
Sassine表示半导体芯片是创新的核心，而在芯片、系统和软件之间的交叉点进行创新，正是我们需要特别关注的重大机遇点。在新思科技，综合考虑规模与系统复杂性的交叉点，把它们合并称为“SysMoore”。
 
他还指出中国市场的重点性。他表示，中国约占全球半导体芯片消费总量的50%。新思科技进入中国已有28年。我们在这里拥有了1500多名员工。深耕于此，展望未来，我们也将携手半导体上下游的合作伙伴，继续推动着整个生态系统加速发展。