内卷时代，你的AI芯片如何快人一步
这是一个内卷的时代，无论身处何处，似乎都无法避免这场无声的竞赛。从建筑到纸巾，从咖啡到瑜伽，甚至教培和汽水行业，无一不陷入内卷化的漩涡。尤其以高科技著称的芯片产业，更是内卷的重灾区。一位网友的感叹道出了这一行业的残酷现实：“半导体行业内卷严重，仿佛只有不断自我加压，才能求得生存。”
芯片产业的内卷现象尤为突出，而AI芯片作为AI产业的重要基底，更是面临着前所未有的竞争压力。经过多年的持续火热，我国AI芯片产业已迈入肉搏阶段，谁能率先落地产品、构建生态，谁就有可能在这场竞争中脱颖而出。
激烈的市场竞争与紧迫的TimetoMarket，对芯片设计的效率和品质提出了更高要求。面对新一轮挑战，如何整合EDA、IP与设计资源，让AI芯片设计快人一步，成为了业界关注的焦点。
EDA，作为集成电路设计的关键工具，其重要性在人工智能时代被进一步放大。无论是“AIInside”还是“AIOutside”，EDA都在提高AI芯片设计效率中扮演着不可或缺的角色。
在“AIOutside”方面，AI芯片的规模日益扩大，对EDA工具的依赖程度也随之提高。以验证为例，作为芯片流片的关键环节，验证工作的复杂性使得传统电路仿真技术难以覆盖极端情况。为此，AI芯片往往需要采用多种验证手段，如仿真、形式化验证、FPGA原型验证等，确保芯片在功能、功耗、调度性能等方面达到预期。EDA工具针对AI的分布式、矩阵式等运算特点，推出相应解决方案，可大幅提高验证效率。
在本土领域，多家AI芯片厂商与EDA厂商已展开合作。例如国微思尔芯原型验证工具助力埃瓦科技实现3D视觉AI芯片的量产；鲲云科技采用芯华章的形式化验证工具穹瀚提升新一代复杂AI芯片的设计验证效率。还有多家企业不断探索和优化基于EDA的解决方案来提升设计验证效率。
而在“AIInside”方面，EDA与AI的结合已成为热门话题。随着人工智能的兴起，传统EDA设计工具也开始向智能化发展。深度学习和强化学习等技术的应用使得智能化EDA设计能够吸收过去的设计经验和数据，减少人力投入、缩短设计周期并提高性能和精度。芯片设计的各个环节如架构探索、设计、验证、布局布线等都非常适合应用AI算法进行优化。例如使用AI技术优化布局布线、计算时延等环节可以显著提高设计效率和精度。此外云端EDA工具可以开放更多计算资源加快设计和验证过程也是未来的发展趋势之一。
可以说人工智能时代下的芯片设计是一个充满机遇与挑战的领域只有不断适应和利用新技术才能在这场竞争中保持领先地位。IP之光在Chiplet时代大放异彩
在芯片设计的宏伟画卷中，IP核作为关键的一环日益受到瞩目。它预先定义、经过验证，能够重复利用并完成特定功能，是降低设计成本、减少错误风险和提高效率的重要工具。在AI芯片领域，这一角色尤为重要。
在众多AI芯片企业中，除了如Nvidia、Intel等业界巨头，还有华为海思、寒武纪和地平线等专注于AI领域的领军企业。而在背后，那些以IP授权为主要商业模式的企业，如ARM、Cadence和Synopsys，也为这片繁荣景象贡献了不可或缺的力量。
对于追求高效、稳定的AI芯片厂商而言，成熟的IP核是他们快速积累技术、提高设计效率的关键。通过复用这些技术，芯片的开发周期得以大大缩短。例如，接口IP的硬化服务为SoC腾出空间，提升了AI性能；专业的AI加速硬件IP为芯片内嵌AI功能提供了有力支持；而内存IP核解决方案则助力应对AI的内存挑战。
更为引人注目的是Chiplet时代的到来。这一时代将IP的重要性提升到了新的高度。Chiplet，也被称为小芯片，它通过die-to-die内部互联技术将多个模块芯片与底层基础芯片结合，形成了一个系统芯片。在这种背景下，Chiplet可以被视为一种新型的IP复用模式。
随着算力的提升成为AI芯片的核心需求，Chiplet技术为解决芯片性能和成本之间的矛盾提供了新的路径。通过灵活选择不同功能的IP和工艺，企业可以在保证性能的实现成本的最优配置。Chiplet还推动了IP模块的经济性和复用性发展。可以说，IP和Chiplet是AI芯片加速的两大利器。
与此芯片设计服务作为连接芯片设计公司和晶圆厂的重要桥梁，其重要性不言而喻。设计服务公司利用自身资源和专业经验，为客户提供包括IP资源、晶圆制造等在内的全方位支持，有效降低成本和风险。尤其在AI芯片企业如雨后春笋般涌现的当下，初创公司对设计服务的需求愈发强烈。选择一家合适的芯片设计服务提供商，就如同登山者找到了一把宝刀或是一件利器，能更快走向成功。自上世纪八十年代末至今，芯片产业链中涌现了一批如创意电子、芯原股份、摩尔精英、智原科技及灿芯半导体等芯片设计服务厂商。它们如同一座座宝库，藏有众多令人惊叹的创意和技术。对于人工智能初创企业来说，如何在这众多设计服务团队中寻找到最适合自己的伙伴，无疑是一大挑战。
其中，创意电子背靠晶圆代工巨头台积电，提供包括SoC设计服务、定制化IC制造和IP解决方案等三大核心业务。其IP阵容丰富，包括HBM、Glink、SerDes、DDR等，适用于ASIC、FPGA和SoC设计。今年三月，创意电子推出的基于台积电先进封装技术的平台，不仅有助于缩短ASIC设计周期，更能有效降低成本和风险。
摩尔精英则以打造芯片设计云平台为己任，致力于帮助企业寻求更多共享资源。他们不仅有资深的设计服务团队，更汇聚了一批在各个应用领域和技术方向上有独特优势的合作伙伴，提供定制化的芯片设计服务。摩尔精英还拥有一套完善的项目管理流程，能够预警并有效处理各种潜在问题，确保项目按时按质完成。
芯原股份专注于提供芯片定制解决方案和半导体IP授权服务。他们的神经网络处理器IP（NPU）已被超过50家客户用于百余款人工智能芯片中。基于GPU架构优化的NPU技术，具有可编程、可扩展以及强大的并行处理能力，为各类人工智能算法提供硬件加速。
智原科技的FPGA-to-ASIC方案则能满足人工智能芯片对于高数据带宽和低延迟时间的需求。他们丰富的IP数据库以及先进的FinFET工艺的高速传输接口，使智原科技在行业内独树一帜。从云端到终端计算，他们都能根据需求灵活转换FPGA设计并整合所需IP，提供优化的ASIC设计。
对于初创阶段的AI芯片企业来说，选择这些芯片设计服务商无疑是助力发展的明智之举。他们可以将宝贵的人力财力更加专注于市场、产品定义以及系统级支撑，而将芯片实现的专业任务交给这些专业团队。但选择过程中，必须要明确自身需求，选择最适合自己的服务商，才能事半功倍。
随着人工智能在金融、制造、电信、医疗、交通等行业应用的深化，AI芯片市场的竞争愈发激烈。在这个多元化应用场景和成熟技术的时代，“工欲善其事，必先利其器”。对于想要在这个竞争激烈的行业中脱颖而出的人来说，如何巧妙运用各类工具和设计资源，成为关键所在。