芯片，历史低点

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文章摘要

随着芯片设计的复杂性不断增加，芯片制造商逐渐从单片芯片转向多芯片组件，这一转变带来了更多的迭代需求和定制化挑战，导致首次硅片成功率急剧下降。最新数据显示，首次硅片成功率从历史水平的30%下降到14%，同时75%的项目落后于计划。这一趋势凸显了开发功能齐全、可靠性高的先进芯片的难度越来越大。

芯片设计中包含更多逻辑、SRAM和互连，但这些组件的扩展速度不如逻辑，且软件的发展速度远超硬件。此外，复杂的冷却技术、新材料、高度工程化的封装以及精确的工作负载模型都增加了设计的复杂性。验证工作比计划中所需的时间更多，进一步加剧了设计和制造的挑战。

在日益复杂的流程中，提高生产力成为关键。然而，由于人才短缺和工程师所需的广泛培训，雇佣更多工程师并不可行。因此，EDA供应商正专注于将AI集成到工具中，通过强化学习来提升效率。西门子EDA首席验证科学家Harry Foster指出，行业需要从孤立的工具集转向更加互联和集成的工具集，以应对生产力差距。

尽管复杂性是导致生产率下降的主要原因，但主流芯片制造商的生产速度却在加快。Cadence验证软件高级集团总监Matt Graham表示，芯片制造商从每18个月生产一款芯片发展到每年生产四到五款芯片，这一变化反映了技术变革带来的专业化趋势。

在前沿技术领域，变化深刻且大量，许多设计是一次性的，仅供大型系统供应商内部使用。这些设计旨在突破特定应用程序或数据类型的性能极限，重新设计的成本成为预算过程的一部分。Synopsys系统设计集团战略项目和系统解决方案执行总监Frank Schirrmeister指出，70%的重新设计是由于规格变更导致的设计错误。

AI在EDA工具中的应用为行业带来了新的机遇。生成式AI和agentic AI的引入，显著提高了设计和验证流程的效率。Synopsys首席执行官Sassine Ghazi强调，随着AI的不断发展，工作流程将发生改变，代理工程师将与人类工程师合作，以应对复杂性并改变工作流程。

在高级设计中，工程师面临的最大挑战之一是了解设计中数百或数千个不同元素之间的依赖关系。协同设计现在包括硬件、软件、互连、封装、光子学等多个方面，需要进行多物理场模拟来理解所有可能的相互作用。Cadence的Graham指出，软件验证、硅片前验证和模拟器加速软件成为设计流程中的重要环节。

在安全关键型应用领域，如汽车和军事/航空，芯片设计面临全新的要求。随着电动汽车市场的竞争加剧，老牌汽车制造商正争相将更多功能转移到软件上，这需要使用更先进的芯片和高度定制的封装。Axiomise首席执行官Ashish Darbari指出，功能验证占用了大部分时间，但功耗优化和安全问题同样不容忽视。

额外的硅片面积用于芯片内更多的处理元件和功能，或用于某种先进封装中的芯片集合，这使得首次硅片的实现变得更加困难。西门子的Foster强调，设计中引入的非确定性因素增加了验证的难度，行业需要更多连接的流程来优化设计和验证。

总的来说，芯片设计和验证的复杂性不断增加，AI的应用和工具集的集成成为提升生产力的关键。随着技术变革的加速，行业需要不断创新和适应，以应对日益复杂的挑战。