尹路

半導(dǎo)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‘摩爾定律正在放緩腳步，然而技術(shù)創(chuàng)新的步伐沒有放慢，隨著單芯片擴展能力的放緩，半導(dǎo)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(dǎo)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(dǎo)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畹膽?yīng)用。從根本上說，性能不是芯片創(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(guān)鍵，而這些領(lǐng)域都對芯片提出了更多創(chuàng)新要求，除了性能，更復(fù)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(dǎo)體創(chuàng)新需要新的動力。

新思科技是全球市場領(lǐng)先的電子設(shè)計自動化軟件EDA公司和接口IP供應(yīng)商，同時還是全球軟件安全企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者。站在芯片產(chǎn)業(yè)鏈的上游，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)智化和低碳化已經(jīng)成為芯片行業(yè)的發(fā)展趨勢，新趨勢下，芯片保持指數(shù)級增長的新動力將來自三方面：1.人工智能驅(qū)動下的芯片全產(chǎn)業(yè)鏈效率提升；2.AI+數(shù)字孿生技術(shù)推動芯片創(chuàng)新加速落地；3.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)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)律性增長，開發(fā)者以芯片性能為基準開發(fā)應(yīng)用。芯片是發(fā)展鏈條的起點，先有芯片，然后有新應(yīng)用，繼而有新電子產(chǎn)品。

但隨著消費者需求被高速增長的芯片性能激發(fā)，摩爾定律又開始放緩腳步，這種過去行之有效的模式開始逐漸失效。

但半導(dǎo)體市場并未放慢腳步，萬物互聯(lián)擴展芯片應(yīng)用范圍，人工智能創(chuàng)造高性能計算需求，半導(dǎo)體市場持續(xù)高速增長。全球半導(dǎo)體市場用了60年達到5000億美元的規(guī)模，而新思科技預(yù)計下一個5000億美元只需要7年，即2030年全球半導(dǎo)體市場會達到1萬億美元。

支持人工智能的GPU、NPU，支持萬物互聯(lián)的低功耗通信芯片、功能芯片等，客戶需要更復(fù)雜的功能、更高能效、更快交付、更低成本，而滿足這些需求，必須提升芯片全產(chǎn)業(yè)鏈的效率。

新思科技四年前率先將人工智能引入芯片設(shè)計，推出首款芯片設(shè)計的AI應(yīng)用DSO.ai，被全球多家芯片領(lǐng)軍企業(yè)采用，已成功流片超260次，AI在芯片設(shè)計中的規(guī)?；瘧?yīng)用成為現(xiàn)實。

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(shè)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，減少了芯片設(shè)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介紹，“人工智能驅(qū)動的芯片設(shè)計由新思科技率先應(yīng)用，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(shè)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?！?h3>創(chuàng)新加速器——AI數(shù)字孿生

應(yīng)用場景的快速拓展是當前芯片創(chuàng)新與過去相比的重要差異，人工智能+萬物互聯(lián)不斷創(chuàng)造新的應(yīng)用場景，這些場景下，芯片創(chuàng)新需要不斷試錯，如果用實物測試，將造成大量時間和資源的浪費，高仿真度虛擬環(huán)境成為芯片創(chuàng)新的剛需。

虛擬技術(shù)在芯片創(chuàng)新中早已應(yīng)用，但此前的虛擬技術(shù)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(shù)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(lǐng)域都有充分應(yīng)用，其中應(yīng)用價值格外突出的是新能源相關(guān)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(fù)雜，智能汽車、風能、光伏，都是數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用的前沿。

以智能汽車為例，汽車對半導(dǎo)體的需求近幾年呈爆炸式增長，而汽車芯片創(chuàng)新呈現(xiàn)“數(shù)量多、種類多、功能多”的三多特征，使得汽車芯片創(chuàng)新堪稱當前復(fù)雜而典型的場景。以軟件代碼量為例，當前智能汽車的軟件代碼量約為1億行，2030年將增加到3億行，作為對比，深耕軟件行業(yè)多年的新思科技，全部代碼量約為3億行。

Sassine表示，“為了應(yīng)對軟件定義汽車的復(fù)雜性，新思科技的虛擬ECU技術(shù)將測試和驗證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、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。”

新技術(shù)的確提升了整車開發(fā)效率。據(jù)車企反饋，現(xiàn)在智能汽車開發(fā)周期已縮短到三年內(nèi)，比傳統(tǒng)燃油車短一半以上，其中，AI數(shù)字孿生起到了關(guān)鍵作用。

特別是整車開發(fā)環(huán)節(jié)，AI數(shù)字孿生堪稱“作弊器”。傳統(tǒng)整車測試是制造多臺原型車，同步進行多個子系統(tǒng)的測試。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)，顯著提升整車開發(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(fù)雜度的系統(tǒng)都需要AI數(shù)字孿生的支持，除了加速芯片創(chuàng)新的落地，還可以進行低成本試錯，探索更多的創(chuàng)新可能性。

碳中和開拓芯片創(chuàng)新邊界

過去數(shù)十年半導(dǎo)體從業(yè)者的目標十分明確，尋找各種辦法讓摩爾定律延續(xù)下去，極限性能是終極追求。但摩爾定律放慢腳步之后，碳中和或?qū)⒊蔀殚_拓芯片創(chuàng)新邊界的重要動力。

首先為了碳中和，芯片能效需要提升，Sassine介紹，“功耗、性能和面積是芯片設(shè)計的三個關(guān)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(shù)的最終限制因素。再加上人們?nèi)找骊P(guān)注能耗對氣候的影響，降低芯片功耗正在成為關(guān)鍵?！?/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ChatGPT訓(xùn)練數(shù)據(jù)為例，解釋先進芯片的能耗水平：GPT-3訓(xùn)練參數(shù)1750億個，單次訓(xùn)練耗電1287兆瓦時，約相當于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(xùn)練耗電量可能是GPT-3的上百倍，數(shù)字驚人。

算力的背后是電力，低碳綠色正在成為半導(dǎo)體行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)。為了應(yīng)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(shù)可縮短25%的設(shè)計周期，降低30%的能耗，并將芯片功耗額外降低25%。

除了降低芯片能耗，新思科技還在探索將芯片科學知識與方法應(yīng)用于更廣闊的場景。葛群認為：“要實現(xiàn)碳中和，關(guān)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(lǐng)域的節(jié)能減排。這兩方面都需要依靠半導(dǎo)體創(chuàng)新的力量?！?/p>

高效調(diào)配能源是過去幾十年芯片科學研究的重點，也是芯片創(chuàng)新能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)的碳中和進程；通過“算力脫碳”助力節(jié)能減排；積極參與能源網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，利用芯片科學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領(lǐng)域的應(yīng)用，碳中和正在開拓芯片創(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(shù)加速芯片創(chuàng)新落地，抑或是碳中和打開芯片創(chuàng)新的新邊界，創(chuàng)新一直都是半導(dǎo)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，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(lǐng)域，尋找新的“摩爾定律”，為人類社會的進步做出更大貢獻。