EDA工具，芯片打工人爱恨交织的宿命

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有趣的武功值得一生来修炼，看家的本领却需要修炼一生；



“双剑合璧”这种武功，愿意用一生修炼，也需要修炼一生；



左手全真剑法，右手玉女剑法，白衣似雪，来去如风，恩怨情仇，一剑成空，这是江湖侠客的豪情；



左手仿真验证，右手BUG调试；双剑合璧，编译运行，披星戴月，调试波形，这是IC打工人的宿命；





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IC打工人绝大部分时间，不论是仿真验证，还是BUG调试，每天离不开都是VCS，Verdi等等这些EDA工具；



真正是，为IC奋斗一生，这些技能也修炼一生；



掌握这些EDA工具是每一个IC打工人绕不过去的基本功；



金庸大侠的《神雕侠侣》对双剑合璧如此描述，“两招名称相同，招式却是大异，一招是全真剑法的厉害剑招，一招是玉女剑法的险恶家数，双剑合璧，威力立时大得惊人。杨过与小龙女灵犀暗通，金轮法王更难抵御。”由此可见双剑合璧的威力；



VCS主要用于代码仿真，verdi主要用于代码调试，缺一不可，必须双剑合璧，才能发挥最大的功效。双剑合璧，天下无敌。



VCS如同全真剑法，verdi亦如同玉女剑法，二者同使，才打通IC前端工程师的任督二脉，达到人剑合一的境界。



除了VCS和verdi，这种数字芯片前端工程师常用工具的之外，还有几十种不同EDA工具贯通整个芯片开发的整个阶段。



离开了这些EDA工具，芯片设计就是“无源之水，无根之木”。





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像芯片工程师这样优秀的人，本该灿烂过一生，但是对EDA工具修炼不精，还要在人海里浮沉；



就像手机对于现代人的影响一样，现代人离不开手机带来的通信便利和信息流的输入。芯片打工人也离不开EDA工具支撑的IC研发体系。芯片工程师花费在每天时间花费在和各种EDA工具的输入输出和交互上，这个是芯片打工人的日常；



曾经世上没有EDA工具，集成电路出现后，集成的规模越来越大，当人的脑和手再也不能手工通过图纸来安排那么多的晶体管，于是硬件描述语言和EDA工具就应运而生；硬件语言来描述的电路，然后通过EDA工具的来将语言转换成电路，同时验证电路的正确性，集成电路芯片就被设计的越来越复杂；



集成电路规模的不断增长是人类对更复杂芯片永无止境的需求驱动；



但是在技术层面：依靠三个方面的不断演进，人类才能第一次制造基于复杂度和艺术性于一身的成果 —芯片


首先是工艺进步：摩尔定律里面，18个月芯片集成度翻一倍，可以在更小的尺寸上集成更多的电路门；



其次是设计方法：IP 复用等SOC设计方法，不用从头开始设计每一个门，基于IP复用的设计可以让设计者方便的集成更多的IP，不用所有厂商的都重复轮子，浪费时间和精力；



最后是EDA工具：EDA工具支撑更复杂的设计的思想能够得到实现；各种EDA工具伴随芯片仿真，验证，调试，综合，布局，布线，检查，功耗评估等等；



芯片设计的每个环节都离不开EDA工具的参与；



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芯片规模越来越大，EDA工具的各个流程需要的时间变得更长，目前的芯片设计出亿门或者十亿门级别规模的设计也不鲜见；如果设计十亿亿门级别的SOC，做时序的布局布线后时序仿真的时间就非常的长；同时如果做后端的仿真，同时让这10亿个门同时都运行起来，还有每个时间（根据timescale，可以是1ns也可以是1ps）计算一次所有10亿个门的状态，这个所需要的计算资源，无论是CPU还是内存等都是非常庞大的；这个仿真验证时间也是非常之长，肯定会让验证工程师等待到怀疑人生。



目前EDA工具主要部署在企业的的私有云上，毕竟放自己家里，心里安全。



将芯片项目移到公有云上来运行，肯定能够有效的加速这些应用，云计算的可扩展，弹性部署对于芯片设计流程中耗费计算资源的任务非常适合，但是EDA上云面临一个核心问题就是—安全性；



中国芯片设计公司，很难把所有家当都放到公有云上，原因显而易见，所有公司都对公有云能否有效保护芯片公司的核心数据有一些担心。



对于芯片设计流程中的非关键数据，但是对服务器性能要求较高的场景，可能是一个突破口。



例如前文所说：芯片的后仿，大型芯片的后仿，需要带SDF时序文件的反标，EDA工具要计算每个门在每个时刻的当时的状态，要把这几十亿个门都计算一遍，非常耗费处理器的资源。



后仿网表相比代码等数据，其敏感级别下降了，因为分析这些门级的电路反推电路设计本身难度是很大的。



通过一些中间数据版本，可以是网表，SIMV等编译程序放到服务器上，而不能倒推回设计源文件的中间形态，可能是芯片企业IC研发的部分流程上云的一个突破口。



所以这种企业云编译，公有云来仿真运行，是有云上EDA推广的基础；毕竟能够缩短迭代的时间，降低对企业私有云IT业务的负载，可能是另一种“混合云”的方式。



完全的芯片业务上公有云，这个理念的推广，难度还是很大的。



云上EDA，既有需求又有顾虑。



矛盾对立统一。



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EDA工具，电子设计自动化。



有人肯定会问？电子设计都自动化了，还那么要工程师干什么么?



难道那么多芯片打工人的996的时间都白耗费在里面了。



实际真正的主宰是芯片打工人，而EDA只是辅助工具；



但是未来有了AI的加入，是不是还是这样，那就不太好说。



去年，google发布了一篇文章《Chip Placement with Deep Reinforcement Learning》，用AI人工智能的方式，来做芯片的布局、



总体来看，谷歌这项新研究提出了一种基于深度强化学习的芯片布局方法，并且能在6小时内完成人类专家需要几周才能完成的设计。



这项工作只是优化领域自适应策略的一个例子，可以扩展到芯片设计过程的其他阶段，如体系结构和逻辑设计、综合和设计验证等等。



google的这篇文章，毫无疑问，只是完成的芯片设计漫长流程的一小步，placement。



和自媒体口中的人工智能可以自动设计芯片不是一回事。



但是，谁也不能否认，这个研究打开了这个领域的一扇窗口。



他证明了AI在某个方面可能做的比人工专家做的更好。



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想象一下，未来AI参与到芯片设计后的场景。



基于AI的工具输入网表后，是否可以网表直接交付到布局布线后的GDS？



直接提交代码设计和参考模型后，基于AI的工具输出代码设计（DUT）和参考模型（reference model）的验证结果及覆盖率报告？



这就是另外一些充满想象力故事。



从技术角度看，却不是仅仅是想象。



这些是有可能的技术实现途径的。



只是这个时间是5年，还是10年，还是更长的时间，就需要需要实践来证明了。



但是使用未来EDA工具的IC打工人，会不会被AI替代？



目前来看，还言之甚早，大概率可以从普通繁重的工作中释放出来，可以构建更复杂的芯片。



就像EDA工具诞生时的使命，替代工程师手工来画那些门级电路。



10年之后，这些EDA工具能否进化出新的形式，值得期待；但是无论是上云，还是AI，都是能极大缩短芯片的迭代时间，缩短芯片的开发周期，向软件开发靠齐。



但是对于芯片打工人来说，续写和EDA工具那些爱恨交织的故事。



致力于PPA（power，performance，area）的追求。



使命从未改变。



参考文献：

《Chip Placement with Deep Reinforcement Learning》

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魏伟

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