caihua IP与EDA工具的定制化发展
在供过于求的市场中，内卷似乎不可避免，定制化成为降低竞争烈度的重要策略，受到了很多厂商的重视。除了台积电在成熟工艺上做定制化与特殊工艺，IP与EDA工具也有定制化需求。
锐成芯微CEO沈莉就表示，物理IP的一个显著特点便是与制造工艺的紧密相随，形成了IP开发的两个驱动力，一个是配合晶圆厂工艺演进，根据晶圆厂工艺发展的长期规划，对新工艺IP提前验证，这需要IP公司和晶圆厂有深度的合作基础。
另一个是客户驱动，例如为客户定制开发IP。沈莉认为，要为客户应用提供定制化IP，就需要提前与客户应用需求布局相关技术，她说：“不管是大模型还是边缘计算应用，都需要创新和完备的IP支持，比如边缘计算需要功耗更低、性能更强、传输更远的芯片来支持，这类需求对IP企业的创新推动作用非常强。”
锐成芯微CEO沈莉
芯易荟从基于RISC-V定制处理器工具起家，目前专注于端侧AI芯片的工具化IP。芯易荟研发副总裁石贤帅表示，通过自主研发的专用处理器设计验证自动化前瞻技术，芯易荟的工具能对丰富的应用场景做出快速评估，并设计出定制加速指令，自动生成DSA处理器的软硬件配套工具链。他说：“芯易荟的目标就是为日益增长的芯片设计需求和算法模块之间提供新型设计方法和定制化产品组合。”
芯易荟在2023年发布EDA工具FARMStudio，据芯易荟介绍，这是个能够自动生成NPU、DSP等DSA处理器的工具，用户输入基础核和超级指令（SIMD/VLIW自定义指令）、选择预置模板以后，就能一键生成DSA软硬件和工具链。
2024年，芯易荟又陆续发布了面向多核异构多核SoC设计的平台工具DSSStudio，以及面向AI芯片目标设计用户的工具AIStudio。AIStudio包含有NPU设计软件包、NPU生成工具、AI编译器（部署工具）、基础IP库（如TPU、 GMV、VPU、DMA、指令NoC、数据NoC等）、基础IP扩展工具的平台，设计NPU的用户可以借助芯易荟工具，快速打造面向应用深度优化的高效NPU。
芯易荟研发副总裁石贤帅
AI与EDA的结合
AI可以说是2024年半导体市场的第一推动力。其对EDA领域的影响也在持续加深，据西门子EDA全球副总裁兼中国区总经理凌琳介绍，当前EDA运用AI技术主要有两个方向。
第一是用AI算法来处理数据。凌琳表示，芯片开发中产生大量需要处理的数据，用机器学习的方法可以大幅优化处理速度，尤其是在算力有限的情况下。他说：“以前做High Sigma的回归分析要跑两天，甚至一个礼拜，但用新的AI引擎只要几分钟就可以了，这是我觉得一个主要的方向。”
第二是用AI来对EDA工具进行并行计算加速，并降低对工程师的能力要求。凌琳说：“如何增加工具效率，降低使用难度，是EDA厂商每天都在研究的事情，如果只能用非常精深的科学家级的设计师来设计芯片的话，那芯片公司成本太高了，因为人才太贵了。我们的工具，一方面要把东西做得快，另外要做得简单、简化，这是我们运用AI的另外一个主要方向。”
另外，AI技术在人机对话上有越来越多的优势，因而与EDA结合时也可以发挥其在这方面的能力，例如更易用的版本更新与技术问答。
凌琳认为，当前EDA中的AI技术，虽然没有到一键生成芯片的地步，但在朝这个方向努力发展。
西门子EDA全球副总裁兼中国区总经理凌琳
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