日前，Mentor IC EDA执行副总裁 Joseph Sawicki造访中国，参加一年一度的Mentor Forum 2019北京设计技术论坛。距离Sawicki首次来中国已经有20年了，在这二十年间，Sawicki看到了中国集成电路设计产业取得的长足进步，并表示如今无论是对于中国还是全球半导体行业来说，人工智能及机器学习领域都是一个巨大的机会。

“麦肯锡咨询认为，人工智能正在为半导体产业开启数十年来的最佳商机。”Sawicki说道，“数十年的商机对于半导体产业来说至关重要，过去无论是PC还是移动手机市场，持续的机会并没有那么长久。并且在移动端时代，只为半导体行业提供了20%的产值，而到了人工智能领域，半导体公司将从技术堆栈（Technology Stack）上获得50%左右的产值。”

究其原因，Sawicki表示包括车联网、智慧城市、物联网及工业物联网等领域将生成海量的数据，并传送到云端，这一定会转变现有的数据中心架构，给人工智能领域带来爆炸式的发展机遇。而除了云端之外，在边缘计算领域同样需要大量的机器学习及人工智能设备，以加速数据处理及响应过程。根据Sawicki的数据显示，边缘计算的增速将显著超越云端，年复合增长率将高达190%。

实际上的资本走向和Sawicki及研究咨询机构的意见相吻合。过去几年间风险投资机构正在回归芯片领域，并且基本都集中在机器学习和人工智能上。

Mentor IC EDA执行副总裁 Joseph Sawicki

芯片设计方法论将发生颠覆性的改变

Sawicki指出，对于芯片设计公司来说，面对这一颠覆性的市场，需要做出一些改变。

首先需要的就是高阶综合技术（HLS），Sawicki表示，SoC过去的设计方法学都是设计RTL，之后进行验证，如今这两个步骤都应该顺应人工智能时代的新要求。

对于设计方法学来说，人工智能时代，算法开发平台的语言是C或者C++等语言，为了实现统一原生的设计环境，最好使用同样的芯片开发环境。“HLS是连接AI原生环境和芯片设计的桥梁，它可以帮助客户更好地设计架构，管理内存的分配以及神经网络的宽度和纵深，并且可以决定在里面放置多少流水线等等。管理好这些因素，才能为垂直应用提供经过优化的IC软件体验。”

而在验证方法学上，传统的验证方法就是要测试规则、架构和规范等，而在AI时代，面临的更多是垂直应用，因此要进行应用层面的验证。这就需要通过仿真出来一个虚拟AI引擎，把算法数据推送到硬件仿真系统中的AI引擎上执行代码的处理和用户最终的应用，以便获得整体的性能、功耗以及数据，这样可以在芯片未开发之时，就可以及早理解整个系统的性能表现。

“传统的开发流程当中客户更关注的是设计上的规范和架构，而到了AI时代需要关注的是应用的验证，而不是仅仅去验证设计本身的正确性。”Sawicki强调道。

针对不同的HLS方法学，Mentor推出了Catapult HLS工具箱，包括C/C++/SystemC HLS，HLS验证以及低功耗HLS三大产品线。

这一平台有多厉害？根据Mentor客户NVIDIA的反馈，采用了Mentor产品之后，效率提高了50%，同时验证成本降低了80%。

EDA行业如何利用好人工智能和机器学习

Sawicki说道，目前Mentor内部正在广泛利用人工智能和机器学习，加速新产品和新技术的开发。

如图，无论是测试Pattern分析，还是数据分析，Mentor的产品都在利用机器学习和人工智能技术。Mentor在整个Calibre平台上增加了AI / ML基础设施，并推出了两种AI / ML技术，即Calibre Machine Learning OPC（mlOPC）和LFD with Machine Learning。这两种技术都可利用机器学习使软件获得更快，更准确的结果。在OPC产品上，通过机器学习可以将OPC输出预测到纳米级精度，同时将执行时间缩短3倍。而在LFD中，更是充分利用了机器学习中的两个主要应用，一个是利用机器学习解决海量未标记数据的提取，同时也通过训练好的数据使预测更加精准。结果显示，与基于全芯片模型的仿真相比，性能提高了10到20倍，同时保持了最佳精度。

而在数据分析上，包括Solido及良率分析领域，都可以利用机器学习更快进行检测。

谈到目前其他EDA公司在人工智能IP领域的进展时，Sawicki表示：“Mentor最关注的是如何创造价值，帮助客户发展他们在优化设计方面的能力，然后进行垂直应用。而相对于更通用的IP解决办法，Mentor希望让客户有更高的能力优化他们的设计。目前Mentor在IP方面的布局更多的是架构层面的开源的IP，目的只是为了帮助客户尽快完成设计优化的起点。”

作为在Mentor工作近30年的Sawicki，曾经领导过Mentor几条业界享有盛誉的产品线，包括Calibre和Tessent等。谈及这些产品的成功原因，Sawicki分析道：“首先必须要有一批非常具有热情的开发者，能够为市场提供与众不同的产品；其次是工程师团队必须非常密切地和客户一起工作，因为远离客户的话就根本无法找到很好的解决问题的方式；第三是一定要找到客户产品需求的痛点，就像Calibre之于设计和Tessent之于测试。”

人工智能目前正是产业目前的痛点和发展关键点所在。

Mentor+Siemens引领EDA 4.0时代到来

Mentor中国区资深技术经理牛风举表示，目前EDA正在进入4.0时代。在EDA 1.0时代，还都是最原始的门级电路设计方法学，至今硕果尚存的EDA公司只有Mentor；而到了EDA 2.0时代，开始引入RTL设计方法学，包括Cadence、Synopsys等公司相继诞生；在EDA 3.0时代，设计输入进一步提高了抽象层次，引入了基于IP复用的SoC设计方法学，一些EDA公司开始并购IP厂商，同时ARM等独立IP厂商迅速壮大。而今到了EDA 4.0时代，对于更高阶综合的需求孕育而生，例如SystemC和C综合，同时也有了全新的电子与机械以及电气和网络的异构集成协同设计与仿真，多种物理场（电子、电气、磁场、机械应力、热力场、光学效应、化学效应等等）的混合仿真等全新的EDA方法学开始应运而生。

Sawicki则介绍了目前Mentor的新技术开发进展，Mentor的仿真系统与西门子的数字化双胞胎技术（Digital Twin）正在协作融合，优势互补，引领EDA 4.0时代的到来。通过Mentor的虚拟验证方式生成自动驾驶在虚拟环境中所产生及处理数据的过程，之后将虚拟设备与西门子Simcentor Amesim机电一体化系统仿真平台相连接，一方面是Veloce仿真整个芯片平台，一方面是Amesim仿真整个动力总成和底盘系统平台，通过双方交互，实现整个电子和机械一体化的仿真验证过程，是真正的数字化双胞胎技术落地。这一系统无论对车厂还是芯片设计者来说，都是最好的联动体验。“这套系统对于OEM和一级厂商非常重要，同时对汽车芯片供应商来说，也可以更好地与他们的客户进行沟通与合作。”Sawicki说道。

助力中国设计业三十年共繁荣

“今年是Mentor进入中国30周年，全球EDA行业中Mentor也是第一家进入中国的公司。”Mentor中国区业务发展总监，中国区副总经理刘岩介绍道。

Sawicki表示，目前Mentor正在三个方面助力中国设计业发展。第一个是提供最好的工具和产品；第二是在中国具有相当多的本地工程师团队，帮助客户设计优化与其他支持工作；第三则是就设计方法学可以为客户提供一系列的咨询和培训服务。

“就在上周，我在中国拜访了一家初创公司，刚刚成立两年但是半年前他们的芯片已经去流片了，这个速度很让我惊讶，但同时也让我感到自豪，因为正是我们的机器学习和人工智能技术，可以让他们在如此短暂的时间里取得巨大成功。”Sawicki说道。

“人工智能和机器学习在下一个十年将会给整个半导体行业带来巨大的机遇。而迎接新时代的到来，EDA领域需要在设计和验证方法论有些新的转变。Mentor作为西门子的一部分，可以很好地给客户提供新型的设计和验证方法学，助力客户在人工智能时代取得更大的成功。”Sawicki总结道。