【直面AI對IP和EDA行業(yè)發(fā)展的沖擊，中國IC產(chǎn)業(yè)需要跨越式崛起】去年，全球芯片行業(yè)的收入達(dá)到了4122億美元，同比增長23.8%，創(chuàng)下了有史以來的新高；相比之下，去年中國半導(dǎo)體去年同比增長24.8%，占全球的19.8。

另外，很多的調(diào)研機(jī)構(gòu)報(bào)告顯示，大約有85%的芯片供應(yīng)商都需要新的人才類型——然而，其中有77%的業(yè)者都表示人才短缺。這一切使得IC設(shè)計(jì)界的不斷學(xué)習(xí)能力尤為重要。

IC設(shè)計(jì)界每年一次的TechShanghaiEDA/IP技術(shù)論壇近日在上海長榮桂冠酒店成功舉辦，吸引了上百名高智商的工程師出席了，和國內(nèi)外一流的講師一起討論了正反向設(shè)計(jì)、專利布局、物理實(shí)現(xiàn)、AI芯片的需求，CPU架構(gòu)的安全與能耗、SoC安全、數(shù)字接口測試等方面的設(shè)計(jì)難題。

我們明顯的覺悟到，AI對IP和EDA行業(yè)帶來的沖擊以及中國IC產(chǎn)業(yè)的跨越式崛起。

AI與IP，AI與EDA

無處不在的AI，大大帶動了IP市場的發(fā)展。

“行業(yè)內(nèi)針對AI發(fā)布了多款I(lǐng)P，例如ARM發(fā)布的Trillium，專為移動AI設(shè)計(jì)的新型處理器架構(gòu)；Cadence的Tensilica、CEVA均推出針對AI的產(chǎn)品；eFPGAIP在SoC中實(shí)現(xiàn)AI所需的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)計(jì)是IP中增長最快的部分，CAGR達(dá)到42.9%；MRAM、STTRAM、ReRAM等新型存儲器架構(gòu)，適用于AI的存儲器?！敝锌圃何㈦娮铀呻娐稩P共享平臺智能感知研發(fā)中心副主任辛衛(wèi)華在自己的演講中提到，“針對AI應(yīng)用優(yōu)化的互聯(lián)技術(shù)、安全技術(shù)、接口技術(shù)層出不窮，AI終端設(shè)備將成為IP市場收入增長的動力?！?/p>

IP行業(yè)本身有自己的特點(diǎn)，面向行業(yè)應(yīng)用的IC個性化設(shè)計(jì)需求激增，從而帶來對IP核的大量需求，不僅供應(yīng)商需要覆蓋大量不同的工藝、差異化產(chǎn)品策略也決定了IP定制普遍、再加上IP本身驗(yàn)證難度增加，如何找到合適的IP已經(jīng)成為一大難題。

中科院微電子所的集成電路IP共享平臺，重點(diǎn)圍繞IoT相關(guān)應(yīng)用，匯集IP信息資源，提供應(yīng)用解決方案；平臺設(shè)有IP信息檢索、IP在線驗(yàn)證、IP應(yīng)用方案、行業(yè)資訊等板塊，為用戶提供IP檢索、選型、在線仿真等多元化服務(wù)，助力IC設(shè)計(jì)創(chuàng)新。

AI芯片作為一種專用的加速芯片被推到大眾面前，從硬件層面大幅提高了機(jī)器學(xué)習(xí)算法，特別是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在實(shí)際應(yīng)用中的性能。Cadence公司資深產(chǎn)品技術(shù)經(jīng)理鄧立群認(rèn)為，從設(shè)計(jì)來講，其性能有兩方面的挑戰(zhàn)：

一個是能效。最重要的就是從算法方面著手。有些設(shè)計(jì)者試圖降低精度、壓縮數(shù)據(jù)，以此來降低功耗；有些設(shè)計(jì)者則通過分析能量消耗在哪些地方，最后發(fā)現(xiàn)訪存的功耗最大，所以采納片上內(nèi)存或分布式內(nèi)存。

二是吞吐量。這是整體數(shù)據(jù)進(jìn)出數(shù)量，GPU本身的吞吐量就很高，結(jié)合神經(jīng)算法的AI芯片的數(shù)據(jù)流處理是高度結(jié)構(gòu)化運(yùn)算。

Cadence數(shù)字后端設(shè)計(jì)工具針對AI芯片的特點(diǎn)和設(shè)計(jì)需求，從降低功耗、提高容量、壓縮面積、層次化結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)等各方面提供有針對性的解決方案，助力AI芯片設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)突破挑戰(zhàn)，更快收斂到預(yù)期的性能目標(biāo)。

“權(quán)利”的游戲：規(guī)則、攻略、裝備

無論是海歸、還是本土創(chuàng)業(yè)者，在初始設(shè)計(jì)IC時大家都需要有參考，然后再將其轉(zhuǎn)化成自己的思想。如何從反向設(shè)計(jì)跨越式突破到正向設(shè)計(jì)，從產(chǎn)品的學(xué)習(xí)者、模仿者蛻變成為創(chuàng)新者、領(lǐng)跑者是大家都在探索的問題。

“對于初創(chuàng)型或成長型企業(yè)，他們處于學(xué)習(xí)和技術(shù)積累階段，主要需求是縮短學(xué)習(xí)曲線，迅速累積技術(shù)，需要大量的產(chǎn)品技術(shù)信息做參考?！毙驹妇案笨偨?jīng)理石子信先生分享道。

他分享了反向分析再設(shè)計(jì)產(chǎn)品的關(guān)注點(diǎn)，包括技術(shù)情報(bào)，專利情報(bào)，侵權(quán)規(guī)避，IP復(fù)用等。

其中技術(shù)情報(bào)服務(wù)可以幫助用戶獲取原始設(shè)計(jì)思想和技巧，以及不公開的協(xié)議/算法/固件等，為后續(xù)消化、吸收做準(zhǔn)備；專利情報(bào)服務(wù)和侵權(quán)規(guī)避設(shè)計(jì)：可以幫助用戶了解產(chǎn)品專利信息，競爭對手專利布局，制定專利競爭策略，同時防止“觸雷”；數(shù)字電路智能分析和RTL代碼獲?。簽閿?shù)字電路的反向走向正向建立了橋梁，也為協(xié)議/算法分析提供重要技術(shù)支撐；IP化分析和設(shè)計(jì)方法：可以實(shí)現(xiàn)IP復(fù)用，單個產(chǎn)品突破，演變出系列化產(chǎn)品；另外，ASIC、FPGA和嵌入式代碼相互轉(zhuǎn)化：實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品不同形式間轉(zhuǎn)換。

他舉了去年聯(lián)發(fā)科和博通的專利戰(zhàn)案例，起先博通在美國起訴聯(lián)發(fā)科，聯(lián)發(fā)科為了應(yīng)戰(zhàn)，就詳細(xì)分析了自己的專利地圖，在中國大陸和臺灣地區(qū)反訴博通，最后雙方和解。這個案例告訴我們了解對手的專利布局和策略的重要性?！拔覀兊膶＠治霾块T每年會讀上千份專利，目前很多專利本身就有漏洞，也有一些專利代理人本身不夠?qū)I(yè)——代理人一般對專利流程很清楚，但是對技術(shù)本身了解不夠深，對需要保護(hù)的范圍了解不夠?！笔偙硎尽Ｐ驹妇盀榭蛻敉瞥隽思呻娐分R產(chǎn)權(quán)侵權(quán)分析平臺。此平臺構(gòu)建了全球前20大IC設(shè)計(jì)公司所有IC產(chǎn)品的侵權(quán)地圖，可用于專利授權(quán)、侵權(quán)分析和專利價(jià)值評估等方面。