對話芯片EDA老大新思CEO：AI智能體加速EDA，與人類正向競爭

人們談?wù)摪雽?dǎo)體行業(yè)時，大多關(guān)注的是那些看得見的部分：芯片、工藝節(jié)點、封裝技術(shù)、基準(zhǔn)測試以及每瓦性能的競賽。而真正讓這些芯片成為可能的軟件和基礎(chǔ)設(shè)施卻鮮有人問津。但隨著芯片設(shè)計變得日益復(fù)雜，工藝節(jié)點也日趨先進(jìn)，設(shè)計與制造的聯(lián)系也越來越緊密。現(xiàn)代處理器的設(shè)計不再僅僅是邏輯設(shè)計和時序收斂——我們還要討論先進(jìn)封裝、芯片組、多物理場、IP集成、軟件驅(qū)動優(yōu)化，以及日益嚴(yán)峻的設(shè)計空間探索挑戰(zhàn)——如此龐大的設(shè)計空間，僅靠人類工程師難以完全覆蓋。

這就是 Synopsys（新思科技）的重要性所在。多年來，它一直處于現(xiàn)代芯片設(shè)計的核心地位，不僅提供 EDA 工具，還提供將先進(jìn)芯片推向市場所需的 IP、簽核以及日益重要的、考慮物理特性的協(xié)同設(shè)計基礎(chǔ)設(shè)施。幾年前，我采訪了 Synopsys 前首席執(zhí)行官 Aart de Geus，探討了 EDA 的發(fā)展方向以及行業(yè)的變革。

現(xiàn)在再次與新任首席執(zhí)行官薩辛·加齊 (Sassine Ghazi) 對話，感覺既熟悉又截然不同。熟悉之處在于，核心挑戰(zhàn)依然是幫助客戶構(gòu)建更具雄心的芯片。不同之處在于，問題已經(jīng)擴(kuò)展。僅僅依靠摩爾定律的舊模式已不再適用。如今，客戶需要應(yīng)對一年周期的設(shè)計節(jié)奏、解耦架構(gòu)、3D堆疊、散熱限制，以及將制造物理因素更早地融入設(shè)計流程的需求。

在 Synopsys 年度盛會 Converge 上，Sassine Ghazi 剛剛結(jié)束演講，我就采訪了他。此次大會展示了 Synopsys 的諸多未來發(fā)展方向。在采訪中，我們探討了 Synopsys 如何看待芯片組時代，Sassine 表示公司不僅擁抱了這一變革，還推動了其發(fā)展；Ansys 收購 Synopsys 的真正意義；以及整個行業(yè)如何從單純的芯片設(shè)計轉(zhuǎn)向芯片、封裝、散熱、材料和軟件行為的協(xié)同設(shè)計。我們還討論了 Synopsys 與 Rapidus 合作，共同打造一家領(lǐng)先的芯片代工廠；以及智能體人工智能（Agentic AI）如何才能真正融入芯片設(shè)計流程，超越市場宣傳的范疇，真正創(chuàng)造工程價值。

以下是上述視頻的文字稿，為了清晰起見，內(nèi)容已進(jìn)行編輯。

伊恩·卡特里斯：鑒于芯片設(shè)計的特性，這種趨勢正在加速發(fā)展；我們都看到了這一點。如今，企業(yè)不僅生產(chǎn)更多產(chǎn)品，而且產(chǎn)量也更大。新思科技的商業(yè)模式正在發(fā)生怎樣的變化？

薩辛·加齊：這種指數(shù)級增長的復(fù)雜性和速度正變得越來越陡峭。

回到 15 到 20 年前，我們遵循摩爾定律——客戶擁有自己的架構(gòu)，我們提供軟件來實現(xiàn)芯片，然后客戶自己與他們選擇的代工廠合作伙伴一起制造芯片。

大約十年前，設(shè)計和制造之間的復(fù)雜性日益加深。我們致力于優(yōu)化設(shè)計和技術(shù)之間的銜接。如今，隨著人工智能需求的增長，芯片架構(gòu)也在快速演進(jìn)。實現(xiàn)所需功率和性能的復(fù)雜性不再遵循摩爾定律，因此出現(xiàn)了不同的方法，例如先進(jìn)封裝、多芯片等等。將這些芯片連接起來需要非常復(fù)雜的EDA系統(tǒng)和大量的IP。我們擁有獨特的優(yōu)勢，因為我們在EDA技術(shù)領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位，并擁有最廣泛的IP組合，而且我們的客戶也越來越重視自動化研發(fā)。

伊恩·卡特里斯：所以，產(chǎn)品上市時間對你們的客戶來說變得越來越重要？

薩辛·加齊：沒錯，因為過去設(shè)計一款芯片需要18到24個月。現(xiàn)在，客戶要求一年內(nèi)交付新的芯片，這意味著他們所做的每一件事都面臨著更大的壓力，無論是我們提供的軟件，還是縮短設(shè)計時間的新技術(shù)。

伊恩·卡特里斯：作為最早一批通過異構(gòu)集成實現(xiàn)芯片組集成的公司之一，我們當(dāng)時遇到了很多困難，因為可用的工具非常少。而貴公司恰恰生產(chǎn)這類工具。您是如何擁抱芯片組時代的？

薩辛·加齊：我們不僅接受了它，還推動了它的發(fā)展。因為如果你回顧一下架構(gòu)，當(dāng)你從單芯片分解成小芯片時，這并非手動完成的。芯片的哪個部分應(yīng)該用哪個工藝節(jié)點？如果采用三維堆疊，應(yīng)該把它放在堆疊的什么位置？存儲器在其中扮演什么角色？

我們有一種叫做 3DIC 編譯器的技術(shù)，它允許你從規(guī)范出發(fā)，設(shè)計高級封裝或芯片（隨便你怎么稱呼它），并進(jìn)行假設(shè)分析。例如，如果我用 5nm 工藝而不是 3nm 工藝，功耗等方面會有什么變化？芯片之間的連接性也因此變得極其復(fù)雜；UCIe 應(yīng)運而生，它包含 PCIe、HBM 等技術(shù)，用于將系統(tǒng)連接起來。這是一個絕佳的機(jī)會，因為我們現(xiàn)在看到的不僅是半導(dǎo)體公司在設(shè)計這些芯片，而且超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心本身也在從通用芯片轉(zhuǎn)向 ASIC，最終轉(zhuǎn)向客戶自有工具 (COT)。

Ian Cutress：像 3DIC Compiler 這樣的工具——是應(yīng)客戶要求而開發(fā)的，還是你們已經(jīng)有了一個正在進(jìn)行的內(nèi)部項目來交付它？

薩辛·加齊：我們很早就開始關(guān)注客戶的需求，3DIC 編譯器就是一個很好的例子。大約在 2017 年，我們發(fā)現(xiàn)客戶開始尋求不同的架構(gòu)和封裝方式，以實現(xiàn)更高的性能和功耗，而不是僅僅依賴摩爾定律。那時我們就開始探索和開發(fā)這項技術(shù)，并在三四年后迎來了首批應(yīng)用。隨著首批應(yīng)用的出現(xiàn)，我們發(fā)現(xiàn)了一個新的挑戰(zhàn)：物理學(xué)。客戶在投入生產(chǎn)前進(jìn)行制造工藝測試時，發(fā)現(xiàn)封裝過程中存在散熱、翹曲和芯片開裂等問題。物理學(xué)必須被納入考量，而這正是我們收購 Ansys 并真正開始公司轉(zhuǎn)型的原因。

伊恩·卡特里斯：在這方面，尤其是在散熱方面，我發(fā)現(xiàn)了一大堆IBM在90年代和2000年代關(guān)于芯片內(nèi)部冷卻的專利。當(dāng)我們研究多層堆疊芯片時，下一步肯定是芯片內(nèi)部冷卻，這意味著你需要為你的客戶建立模型。

薩辛·加齊：是的，沒錯。除了建模之外，芯片上還有一些關(guān)鍵區(qū)域，你不想過度設(shè)計。你是否了解將在該芯片上運行的軟件？

這樣你就可以進(jìn)行恰到好處的設(shè)計，避免過度設(shè)計，降低成本，同時確保在運行某些特殊情況時不會過熱。

Ian Cutress：這意味著，如果你的工作負(fù)載以某種方式攻擊 ALU 或內(nèi)存，你可以針對該工作負(fù)載進(jìn)行設(shè)計，但最終你可能會得到一個特定于工作負(fù)載的芯片？

薩辛·加齊：沒錯，否則就會造成過度設(shè)計，而過度設(shè)計不僅成本高昂、耗時費力，而且芯片本身也不具備競爭力，因為你在不同功能之間留出了過大的余量。我們今天發(fā)布的多物理場融合平臺，旨在將這些物理模型引入設(shè)計階段，同時考慮紅外、熱、電磁和機(jī)械等因素，從而實現(xiàn)協(xié)同設(shè)計，而不是過度設(shè)計。我們通過融合平臺引入了這一概念。十年前，挑戰(zhàn)更多地在于如何縮小芯片的時序和功耗，而不是物理本身。

Ian Cutress：晶圓級尺寸是否會帶來其他問題？

薩辛·加齊：真正的挑戰(zhàn)在于，我們?nèi)绾卧谥圃鞂用妫瑥钠骷锢韺用嬉约胺庋b層面進(jìn)行建模。在架構(gòu)層面，如果你采用某種架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計，那么這種架構(gòu)是否能最好地代表你將要制造的器件的物理特性？從某種意義上說，是的。但從新思科技的角度來看，我們將其視為設(shè)計技術(shù)協(xié)同優(yōu)化（DTCO）。這涉及到各種物理特性模型以及我們的代工廠合作伙伴將提供的解決方案。

伊恩·卡特里斯：就EDA（電子設(shè)計自動化）和IP（知識產(chǎn)權(quán)）而言，使其能夠在特定的工藝節(jié)點上運行是產(chǎn)品的關(guān)鍵方面。但您今天談到的很多內(nèi)容，以及我們討論的很多內(nèi)容，幾乎都與工藝節(jié)點無關(guān)。那么，代工廠廠商究竟參與到什么程度呢？

薩辛·加齊：從某種意義上說，知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域的確如此。我們擁有最廣泛的知識產(chǎn)權(quán)組合，但我們必須針對不同的工藝節(jié)點和代工廠向客戶提供這些知識產(chǎn)權(quán)，否則我們就無法保持知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。如果我們只針對某個特定節(jié)點和某個代工廠提供服務(wù)，那么客戶最終會自行開發(fā)知識產(chǎn)權(quán)。因此，我們與多家代工廠的合作需要密切的伙伴關(guān)系和協(xié)作，因為我們參與到他們PDK開發(fā)的早期階段等等。EDA工具方面也是如此，當(dāng)我們設(shè)計Fusion Compiler，或者PrimeTime或RedHawk等工具時，我們需要了解他們使用的材料和物理模型的具體實現(xiàn)方式，以便設(shè)計出與之匹配的工具和算法。

伊恩·卡特里斯：所以我們甚至在討論芯片內(nèi)部襯墊和互連線使用的材料。因為這涉及到這些金屬的物理特性。

薩辛·加齊：我們的工具之所以能實現(xiàn)這一點，是因為客戶有這樣的需求。他們設(shè)計的時候，我不想把客戶的需求過度簡化，但你剛才說的也差不多。可以說，我們提供的軟件和客戶想要實現(xiàn)的功能一樣復(fù)雜。但我們是連接這種架構(gòu)和最終交付的橋梁。如果你能把它實現(xiàn)出來，那就能獲得最終的驗收。

伊恩·卡特里斯：就晶圓代工而言，Rapidus 是業(yè)內(nèi)首家由新晉企業(yè)打造的領(lǐng)先晶圓代工廠，我敢說這或許是我有生之年最后一次見到這種情況了！從您的角度來看，與一家擁有 20 年經(jīng)驗的公司合作開發(fā)前沿知識產(chǎn)權(quán)，是否會面臨更多挑戰(zhàn)？您能否詳細(xì)介紹一下您是如何與 Rapidus 合作的？

薩辛·加齊：我們與Rapidus的合作關(guān)系非常棒。我跟日本團(tuán)隊交流時說過，Rapidus對我們來說是一份寶貴的禮物，尤其是在日本市場作為起點的情況下。當(dāng)然，他們不會僅僅是一家服務(wù)于日本市場的晶圓代工廠；他們的目標(biāo)是成為一家全球晶圓代工廠。之所以說這是一份禮物，從技術(shù)角度來看，是因為他們與IBM在工藝技術(shù)方面有合作關(guān)系。我們有一種名為TCAD（技術(shù)計算機(jī)輔助設(shè)計）的技術(shù)，可以在技術(shù)處于研發(fā)階段時對器件和工藝技術(shù)進(jìn)行建模。也就是說，在接近量產(chǎn)之前，我們就開始與Rapidus合作。隨著技術(shù)的成熟，在制作測試芯片時，設(shè)計表示形式是PDK（工藝開發(fā)套件），從0.1 PDK開始，然后逐步升級到0.5、0.7等等。因此，我們一直與他們密切合作，從工藝層面（包括EDA和設(shè)計）到IP開發(fā)。

伊恩·卡特里斯：但是，因為他們是行業(yè)新人，情況會因此而改變嗎？因為你剛才描述的情況，正是每個代工廠推出新節(jié)點時都會做的事情。

薩辛·加齊：當(dāng)然。其他代工廠都是逐個節(jié)點開發(fā)——這其中存在著漸進(jìn)式和累積式的學(xué)習(xí)過程。而我們這里，部分累積式的學(xué)習(xí)來自于與IBM的合作。當(dāng)然，由于這是他們開發(fā)的第一個節(jié)點，所以耗時更長。Rapidus后續(xù)的節(jié)點將與其他代工廠的節(jié)點完全相同。從Synopsys的投資角度來看，這筆投資更高，但這正是我們能為這家代工廠帶來巨大價值的地方：我們的工具已經(jīng)應(yīng)用了從平面到FinFET再到環(huán)柵（GAA）的各種技術(shù)，所以我們的產(chǎn)品并不需要重新發(fā)明輪子。

伊恩·卡特里斯：如果回顧十年前，我們討論過未來二十年EDA的發(fā)展趨勢，我們可能會說，預(yù)計未來會與現(xiàn)在大同小異，只是會有小幅增長。但現(xiàn)在，我們在多物理場、3DIC、驗證和仿真方面有了新的自由度。那么問題就變成了：未來五年會是什么樣子？

薩辛·加齊：我們?nèi)ツ攴窒碇悄荏w人工智能框架的原因在于，我們毫不懷疑它蘊(yùn)藏著巨大的機(jī)遇。我們在2020年將強(qiáng)化學(xué)習(xí)引入產(chǎn)品，并面向市場全面推廣，而我們早在2017年就開始對其進(jìn)行投資。回顧過去三年，模型創(chuàng)新的速度、模型編排方式的演進(jìn)以及它所帶來的機(jī)遇都令人難以置信。我們路線圖的重要組成部分是審視整個芯片工作流程，并思考哪些部分可以分配給智能體。我們稱他們?yōu)橹悄荏w工程師。智能體可以管理其他智能體，也就是編排這些智能體。我們今天早些時候發(fā)布的是多智能體自適應(yīng)動態(tài)編排的第一階段。這些智能體在處理新數(shù)據(jù)和新需求的過程中不斷學(xué)習(xí)，并學(xué)習(xí)如何實現(xiàn)最終目標(biāo)。創(chuàng)新將持續(xù)高速發(fā)展。關(guān)鍵在于，也是我們投入的重點，就是讓 Synopsys 的每個部分、每個產(chǎn)品、每個求解器都能與最新的 AI 技術(shù)（如強(qiáng)化學(xué)習(xí)或其他可用技術(shù)）協(xié)同工作。

Ian Cutress：所以你的意思是，一個智能體調(diào)用求解器，得到一個結(jié)果，檢查這個結(jié)果，然后可能再次調(diào)用求解器，如此迭代學(xué)習(xí)？

薩辛·加齊：沒錯。我們現(xiàn)在擁有的是任務(wù)代理，或者說Agent工程師，人類工程師給它們分配任務(wù)，它們執(zhí)行任務(wù)并返回結(jié)果，然后人類工程師進(jìn)行修改等等。這里有一個認(rèn)知層，編排層可以自適應(yīng)；我們與微軟、英偉達(dá)和其他公司就此展開合作。他們在認(rèn)知層和編排層方面進(jìn)展迅速，做得非常出色。所以我們并不是要重新發(fā)明現(xiàn)有的東西，而是要思考如何利用我們的核心資產(chǎn)——求解器——并引入人工智能來加速這一過程。

伊恩·卡特里斯：你得答應(yīng)我一件事，因為如果我開玩笑的話，我會說這聽起來像是中層管理人員的金字塔式陰謀。所以，請你盡量別讓它變成那樣！

薩辛·加齊：哦，你是說幕后操縱者，也就是代理人中的代理人？

伊恩·卡特里斯：是的。

薩辛·加齊：實際上，隨著智能體工作流程的推進(jìn)，知識并不會減少；恰恰相反。我今天早些時候之所以用詞非常具體，是因為它是一種動態(tài)自適應(yīng)編排，一種用于優(yōu)化的復(fù)雜技術(shù)。在我的主題演講之前，我和一位客戶交流過，一位正在測試這些技術(shù)的客戶表示，人類不可能縱覽如此廣闊的領(lǐng)域。所以，這并非智能體工程師與人類競爭，而是在探索更大的空間，看看有哪些可能性。因此，它絕對不是一種管理方案。