電子設(shè)計(jì)自動化（下文簡稱EDA）工具可供在集成電路、印刷電路板和系統(tǒng)級工作的工程師使用。英銳恩單片機(jī)開發(fā)工程師將深入介紹EDA到目前為止如何為電子產(chǎn)品開發(fā)做出貢獻(xiàn)，以及它在未來如何繼續(xù)發(fā)展。

1947年貝爾實(shí)驗(yàn)室晶體管的發(fā)明引發(fā)了電子技術(shù)的爆炸式增長，這個(gè)行業(yè)也深刻地改變了我們的生活方式。隨著公司爭先恐后地?fù)屨际袌?，并從新技術(shù)機(jī)會中獲得最大利潤，不斷推動著更小、更強(qiáng)大設(shè)備的發(fā)展和出現(xiàn)。

特雷西·基德（Tracy Kidder）于1981年撰寫的一本非小說類、普利策獎獲獎書籍《新機(jī)器的靈魂》（The Soul of A New Machine）生動地說明了風(fēng)險(xiǎn)的大小以及科技公司為成為贏家而付出的努力。Data General于1980年開發(fā)下一代計(jì)算機(jī)，以防止Digital Equipment Corporation（DEC）實(shí)現(xiàn)對新32位小型計(jì)算機(jī)市場的統(tǒng)治。本書的一個(gè)關(guān)鍵主題是工程質(zhì)量和上市時(shí)間之間的緊張關(guān)系。這一直是一個(gè)潛在的問題，如果不是實(shí)際問題，但已經(jīng)被電子設(shè)計(jì)自動化（EDA）——有時(shí)稱為電子計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)（ECAD）——工具的出現(xiàn)和發(fā)展所緩解。它們可用于促進(jìn)集成電路（IC）、印刷電路板（PCB）和完整的系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

下面，英銳恩單片機(jī)開發(fā)工程師將深入的介紹IC EDA如何演變成目前的形式，以及一些預(yù)計(jì)會影響其持續(xù)發(fā)展的因素。

一、EDA的演變

在EDA開發(fā)之前，集成電路是手工設(shè)計(jì)和手工布局的。一些先進(jìn)的商店使用幾何軟件為Gerber光繪機(jī)生成磁帶，生成單色曝光圖像，但即使是那些復(fù)制機(jī)械繪制組件的數(shù)字記錄。這個(gè)過程基本上是圖形化的，從電子到圖形的轉(zhuǎn)換是手動完成的。到1970年代中期，開發(fā)人員開始在繪圖之外實(shí)現(xiàn)電路設(shè)計(jì)的自動化，并開發(fā)了第一個(gè)布局和布線工具。

隨著Carver Mead和Lynn Conway于1980年出版了“超大規(guī)模集成電路系統(tǒng)簡介”，下一個(gè)時(shí)代開始了。這篇開創(chuàng)性的文本提倡使用編譯為硅的編程語言進(jìn)行芯片設(shè)計(jì)。直接的結(jié)果是可以設(shè)計(jì)的芯片的復(fù)雜性顯著增加，并且改進(jìn)了對使用邏輯仿真的設(shè)計(jì)驗(yàn)證工具的訪問。通常，芯片更容易布局并且更可能正確運(yùn)行，因?yàn)樗鼈兊脑O(shè)計(jì)可以在構(gòu)建之前進(jìn)行更徹底的模擬。

盡管語言和工具已經(jīng)發(fā)展，但這種在文本編程語言中指定所需行為并讓工具導(dǎo)出詳細(xì)物理設(shè)計(jì)的通用方法仍然是當(dāng)今數(shù)字IC設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。

當(dāng)前的數(shù)字流是極其模塊化的，前端生成標(biāo)準(zhǔn)化的設(shè)計(jì)描述，這些描述編譯成類似于單元的單元調(diào)用，而不考慮它們的個(gè)別技術(shù)。單元通過使用特定的集成電路技術(shù)來實(shí)現(xiàn)邏輯或其他電子功能。制造商通常為其生產(chǎn)過程提供組件庫，以及適合標(biāo)準(zhǔn)仿真工具的仿真模型。模擬EDA工具的模塊化程度要低得多，因?yàn)樾枰嗟墓δ?，它們之間的相互作用更加強(qiáng)烈，而且組件通常不太理想。

二、EDA的未來趨勢

在半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)被要求產(chǎn)生更為復(fù)雜的集成電路（IC），有幾個(gè)原因。影響之一是汽車客戶對開發(fā)更多連接功能的需求不斷增長，例如高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）和電動或混合動力汽車。ADAS通過其人工智能幫助駕駛員避免分心并減輕他們的壓力——它的增長刺激了對其運(yùn)行的復(fù)雜IC的需求。市場上自動駕駛汽車的出現(xiàn)將進(jìn)一步刺激復(fù)雜半導(dǎo)體需求的激增。

ADAS只是推動人工智能（AI）及其相關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和深度學(xué)習(xí)（DL）技術(shù)發(fā)展的眾多應(yīng)用之一。半導(dǎo)體制造商必須提供更復(fù)雜的IC，例如具有數(shù)百個(gè)內(nèi)核、TB級內(nèi)存和多個(gè)高速通信通道的CPU和GPU，并且需要越來越復(fù)雜的EDA工具來幫助他們。

此外，開發(fā)人員經(jīng)常發(fā)現(xiàn)需要通過構(gòu)建專用邏輯來優(yōu)化其AI性能，而不會影響功耗。為給定的應(yīng)用程序開發(fā)正確的AI架構(gòu)需要EDA工具，這些工具可以處理更高級別的抽象。西門子旗下的Mentor開始看到其Catapult HLS（高層次合成）技術(shù)的業(yè)務(wù)增長，這些技術(shù)為為其片上系統(tǒng)（SoC）設(shè)計(jì)開發(fā)AIIP加速器的公司提供了服務(wù)。

這使AI架構(gòu)師能夠開發(fā)他們的數(shù)學(xué)代碼，將其轉(zhuǎn)換為C或System C，并預(yù)先了解算法的哪些部分應(yīng)該在硬件和軟件中實(shí)現(xiàn)。然后他們可以更快地收斂到理想的架構(gòu)，而不是立即嘗試進(jìn)入寄存器傳輸（RT）級別。

雖然EDA可以幫助設(shè)計(jì)人工智能解決方案，但人工智能同樣可以用于改進(jìn)EDA工具。在過去幾年中，Mentor的研發(fā)人員一直在將ML集成到他們自己的EDA工具中。該公司目前有五種商用工具產(chǎn)品，它們利用ML來幫助交付更好的結(jié)果，并更快地交付它們。

ML可以提高EDA性能，因?yàn)镸L需要大量數(shù)據(jù)才能有效——而EDA會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。事實(shí)上，EDA數(shù)據(jù)非常容易獲得，當(dāng)將ML用于EDA時(shí)，問題就變成了：哪些數(shù)據(jù)集可以有效地用于哪些工具功能？

以上就是英銳恩單片機(jī)開發(fā)工程師分享的“電子設(shè)計(jì)自動化是什么？深入解讀發(fā)展趨勢”。英銳恩專注單片機(jī)應(yīng)用方案設(shè)計(jì)與開發(fā)，提供8位單片機(jī)、16位單片機(jī)、32位單片機(jī)。