似乎越来越多的公司正在创建定制EDA工具，但尚不清楚这种趋势是否正在加速，以及这对主流EDA行业意味着什么。

只要有变化，就有机会。变化可能来自新的抽象、新的优化选项，或者对工具或流程的新限制。比如摩尔定律的减速，意味着仅仅通过移动到下一个节点，你无法在一个产品的特定版本之间在性能、功耗或者成本上取得足够的进步。需要改进设计本身或者重新设计产品。开始进入设计方法的一个变化是从静态工具转向动态工具。静态工具将独立于任何特定的用例或场景来观察设计并优化它。优化动态地将一个或多个场景作为输入添加到优化过程中，允许工具执行更有针对性的优化。这从执行时钟或电源门控时的电源优化开始，以前这是一种静态操作。通过准确了解设计的每个部分需要如何以及何时被激活，这些技术可以得到进一步的改进。这也促进了处理器设计的复兴，可以创建最适合特定任务的定制处理器。半导体公司总是创建自己的EDA工具。Imperas Software的创始人兼首席执行官Simon Davidmann表示:“在20世纪80年代，大多数半导体和ASIC公司都有自己的工具。“但是后来出现了资源问题，客户需要一种更标准化的方法。这个行业已经从设计和半导体公司的专有解决方案变成了标准驱动的行业，试图为每个人建立一个通用的解决方案。”还有空房间放一些特殊的工具。“每个设计公司都有一些独特的设计或数据管理问题，”新思科技的技术策略师罗布·艾特肯说。“有时，在他们创造出解决方案后，他们不想让竞争对手得到它，所以他们把它放在内部。他们可能已经得出结论，这是解决它的唯一方法，这可能有许多原因，但最终一个更广泛适用的EDA解决方案可能对他们有用。”工具总是处于不断变化的状态。“EDA业务必须有一个足够大的市场，以证明对工具的投资是合理的，”西门子EDA设计验证的技术战略总监Neil Hand说。“当涉及特定行业、特定应用或特定领域的解决方案时，真正限制这一点的是问题的泛化程度。然后第二部分就是封装这个通用的语言或者函数。”一些域足够大，可以支持专用的解决方案。“特定领域并不新鲜，”openROAD的嵌入式企业家和承包商汤姆·费斯特(Tom Feist)说。“FPGA行业就是一个例子。EDA和学术界通过MATLAB、OpenCL、C/C++、Python和基于Simulink的设计等解决方案应对了这一挑战。使用国家仪器的LabVIEW是另一个例子。”特异性和灵活性之间总是有一个平衡。“特定领域的系统遇到了有趣的技术和经济问题的重叠，”EDA技术顾问Duaine Pryor说。“当你让它们足够通用，以赢得一个证明领先发展合理的市场时，它们将失去通过专业化获得的技术优势所带来的价值。当然，反过来也是如此。这将蔓延到整个价值链。”和市场动态的变化。Imperas的Davidmann说:“一些公司在其领域的前沿拥有大量资源，试图找到比EDA公司走得更远的方法。“这就是为什么一些公司被半导体公司收购，在那里他们咀嚼和吐槽，以此作为在内部获得专业知识的一种方式。我确信苹果在M1和M2的成功是因为他们内部有如此多的工具。”任何使用最新节点的人都知道他们面临的压力。Codasip的首席技术官兹登契克·přikryl(zdenk Schmidt)表示，“随着半导体扩张的放缓或失败，有必要对架构进行创新，并优化特定领域。”“提高抽象水平和有效的设计自动化可以加快设计周期，从而缩短上市时间。”此外，许多新技术被插入到设计过程中。“每当你开始谈论新技术(如光子学)时，你可能会发现商用产品和需求之间存在差距，”Cadence产品经理杰夫·罗恩(Jeff Roane)说。“但一旦需要，这种差距将很快缩小，因此大型企业之一开发某些东西在财务上是有意义的。”建立必要的专业知识需要时间。“量子EDA领域必须跨越物理和工程之间的障碍，”德国科技量子解决方案规划负责人穆罕默德·哈桑说。“这是一项艰巨的任务。这两个领域通常使用不同的术语和术语。目前，量子硬件设计周期跨越多个领域的多种工具，它们之间存在许多不协调的差距。这些差距通常通过额外的努力来填补，这些努力高度依赖于设计师的知识和经验。”ESL的失败

在20世纪90年代后期，电子系统级的工作是引入新的抽象和新的语言的尝试。Synopsys的Aitken说:“它从广泛的目标开始，最后只针对以数据路径为中心的简单设计和类似的算法。”对于作为这一过程的一部分而开发的一些工具，市场确实在继续增长和发展。“系统级协处理器硬件/软件协同设计和优化确实开始看起来更像一个真正的颠覆，但它有真正的 # 39；回到未来 # 39；味道，”普赖尔说。“当许多系统——尤其是手机——获得更多异构计算架构时，行业最初就遇到了这个问题。一些好的解决方案已经产生，但由于经济因素和孤立的工程岛的结合，它们已经成为利基产品。优化设计、高级合成、特定领域语言和过去20年的其他发展可能会使这个领域比千禧年更容易处理。”ESL也受到不断增长的知识产权市场的影响。“今天我们看到了工具加知识产权的概念，”Cadence的Roane说。“你会看到处理器IP，内存IP，互联IP，接口IP，甚至今天的高级合成所涵盖的算法内容。但是，你看真正适合高级综合的设计类型，就是算法设计。工具加IP的整个概念今天已经在发挥作用，你会看到更多。”虚拟样机结合了它的许多部分。“特定领域的EDA可能有助于生成一些虚拟原型，如处理器或SoC中使用的其他组件，”Codasip的Přikryl说。因此，一方面，特定领域的EDA通过虚拟原型来实现，其中每个垂直领域都通过适合这些功能的专用流程来显著加速和优化。如果我把软件世界比作软件世界，我们可以用多种语言写代码，在链接器里把所有东西都粘在一起。硬件领域也是如此。我们只是使用不同的整合方法。随着抽象的引入，工作量变得越来越重要。“几年前，你可以优化布局中的功率，这正是人们真正能做的，”西门子的汉德说。“那么权力就成了综合与实施之间权衡的一部分。那么它就成为高级综合权衡的一部分。现在它已经成为处理器优化权衡的一部分，我们将继续前进，它将成为系统级权衡的一部分。”这些工作负载推动着设计实践。Roane补充说:“超大规模制造商正在设计芯片，因为他们的特定工作负载是独特的，与他们的供应商试图瞄准的目标工作负载不同。”“你可以使用现成的处理器来完成这些任务，但你将在功耗方面付出高昂的代价。与自定义实现相比，您可能无法获得最佳性能。今天，我们看到许多非常大规模的制造商正在设计芯片，因为他们试图降低功耗，提高其独特的特定工作负载的性能。”机器学习也在创造一些独特的过程。“我们看到许多特定领域的架构语言正在被创建，”Aitken说。“当你从EDA的角度来考虑时，这绝对是一些定制设计方法的机会，从你用来描述这些东西的语言开始。针对特定结构优化的集成流程与现有的集成流程有何不同？如何定制一个会产生定制块的算法？”工具开发

在过去，许多特定领域的工具来自创业公司。“他们会看到客户提出EDA无法满足的需求的机会，”戴维曼说。“由于RISC-V产生的需求，以及对处理器验证生态系统的需求，我们已经从模拟公司转向验证。少数公司因为客户需求而构建解决方案，但是大型EDA公司还没有意识到这一点。小公司正在创造这一点，随着时间的推移，将会有整合。”这也激发了人们对开源EDA的兴趣。openROAD的Feist说:“使用开源的一个令人信服的原因是能够根据工具的特殊需求来修改它们。“这可能是为了安全，也可能是为了利用机器学习等功能。谷歌一直是开源的大力支持者，并不是因为这些工具对他们来说太贵了。这是因为他们想要竞争优势。如果他们将秘密提供给EDA供应商，那么每个人都拥有它。”Efabless已经整合了一个这样的开源过程(如图1所示)。图1:基于OpenROAD的OpenLANE流程。资料来源:efables

一些大型EDA公司正在追随这一趋势。“开放标准允许人们加入到这个过程中，”汉德说。“为工具添加接口的能力很重要，学术合作也很重要。传统上，这是EDA真正需要改进的领域之一。过去学术界和EDA之间有过密切合作的案例。最近一段时间，这种情况消失了，我们需要重新开始。”一个驱动程序可以访问数据。“非常大规模的用户花费大量时间收集数据，处理数据，并防止彼此访问他们的数据，”艾特肯说。“在芯片数据方面，考虑片内监视器。你可以在芯片运行的时候用这些来收集信息，你可以学到一些东西。大型EDA公司不会给你数据。它们为您提供了一种收集您自己的数据并使用它做任何您想做的事情的方法。还有一个ML风格的角色，其中相关数据存在于Synopsys和用户组中。例如，当一个工具或流程有一堆旋钮时，当你以不同的方式调整它们时会发生什么？你从哪里得到最好的答案？”汉德同意。“我们与客户合作，为工具添加了接口，使他们能够提取信息并将其放入数据湖。然后，他们可以使用关于他们设计的信息来进行自己的深入分析，他们正在建立自己的能力。这对于他们的需求来说可能是独特的，因为他们正在利用这样一个事实，即他们可以应用关于设计的其他信息。我们不知道这些信息。”他接着说，工具的创造通常需要很多人聚在一起。德科技的哈桑说，“量子EDA被设想为一种软件和工具，可以简化工作流程，实现量子硬件设计的自动化，无论是基于超导量子位、囚禁离子、自旋量子位、集成光学器件还是冷原子。”“硬件基础跨越广泛的发展领域，从超导微波电路到光学和集成光子学。这拓展了量子EDA的机会，但也挑战了能量的集中。陡峭的知识壁垒阻止了许多工程师进入这个热门的新兴领域，这与目前成熟的EDA设计周期有很大不同，比如设计集成电路。”在其他情况下，应用领域对现有工具和低点提出了新的要求。“自动驾驶汽车，无论是机器人、汽车还是飞机，都将带来一系列全新的要求，”汉德说。“它增加了功能安全的一个新方面，或者说是对整个流程中必须管理的不确定性的新关注。”简单的改变会产生重大影响。艾特肯说，“如果你看看多芯片系统，你开始在其中集成常规CMOS以外的东西——无论是新的存储器还是来自不同工艺的CMOS——你都会遇到问题。”“你可以强制一套现有的EDA工具来处理它，也可以强制一套现有的关于利润应该如何运作以及签字应该如何运作的假设。但是，当你想做得比这更好的时候，你真的应该重新考虑一些工艺，即你如何为信号、电源、时钟等领域构建相当于特定领域EDA的内容，并在一个封装中跨多芯片系统迁移。这是一种不同于现有EDA解决方案的动物。”这是EDA课程的标准。“随着每一代产品的出现，EDA将得到扩展，并创造新的机会，无论是新节点还是新应用，”Hand说。“在功能覆盖方面，今天的EDA行业看起来与过去完全不同。它不再只是一个模拟器，一个综合工具，一个布局工具。它已经远远超出了这一点。我们在底部增加了更多，在顶部增加了更多，但它通过使用更多可用信息创造了新的优化机会。”一直以来都是推拉结合。“总是有两种动机，”罗恩说。“一个是EDA公司将试图预测和推广它的地方。另一个动态是，他们的客户，即半导体公司，将根据他们正在做的事情创造需求拉动。在一个完美的世界里，这两种力量应该是一致的。对他们来说，这意味着新工具或新技术的成功。但是它们通常不对齐。有时候，你会等待那场完美风暴的到来。”结论

今天可能会创建更多的内部 EDA 工具，因为该行业正朝着许多新方向发展。摩尔定律的放缓导致公司关注许多新技术、解决方案和优化，而这些需求需要时间才能整合成标准流程可以涵盖的东西。该行业充满活力，这只是增长的一个指标。