电子设计自动化(EDA)是一套软件和硬件工具,旨在帮助工程师设计和构建电子系统,尤其是计算机芯片(也称为集成电路)。EDA工具可将规划、仿真、测试以及制造准备等复杂设计任务自动化。通过采用电子设计自动化,工程师能够更快地开发出更先进的芯片,减少错误,提升功耗、性能和面积效率(PPA ),并更快地将新产品推向市场。
EDA 是电子和半导体行业中的一个关键领域。它涵盖了一套广泛的软件工具和方法论,用于设计、分析、验证和制造电子系统及集成电路(IC)。EDA 已成为现代技术的支柱开发 ,使工程师能够高效、可靠地开发复杂的芯片和系统。
EDA的关键方面:
自动化:EDA 工具可将重复性强且计算量大的任务自动化。
设计流程:EDA 支持从概念到制造的结构化设计流程。
验证:EDA工具提供仿真和验证功能,以便尽早发现错误。
优化:EDA有助于优化设计,以提升性能、降低功耗、缩小面积、改善热管理并降低成本。
EDA工具通过一系列相互关联的步骤(即设计与验证流程)支持电子系统和芯片设计的全过程。以下是典型的EDA辅助设计流程中的关键阶段:
技术 计算机辅助设计
计算机辅助设计(TCAD )技术应用于芯片设计流程的早期阶段,即工艺开发 和器件建模阶段,以确保设计能达到所需的良率、性能和集成密度。TCAD 在实际芯片设计开始前使用,其输出结果将为后续阶段(如电路设计和布局)提供依据。 作为TCAD 的一部分,原子级建模平台被用于设计具有最佳性能的新材料,以满足现有或新产品及系统的需求。
建筑探索
片上系统(SoC)架构师可以通过虚拟原型设计,仅提供内存、处理器、I/O 等高级结构,从而探索各种架构方案及其权衡取舍。通过事务级仿真,架构探索工具能在任何设计方案生成之前,预测并优化架构的关键性能指标和约束条件,从而缩短设计周期。
规格和设计输入
设计师首先明确设计的功能需求。这一阶段通常涉及使用硬件描述语言(HDL),例如VHDL或 Verilog等硬件描述语言(HDL)进行高层次描述。EDA工具负责读取并管理HDL 源文件,并执行验证等操作。
设计仿真
仿真EDA 工具使工程师能够在进行逻辑和物理实现之前,对设计所期望的行为(功能)进行测试和验证。仿真器可对设计在各种输入和条件下的响应进行建模和预测,从而在实际硬件制造之前帮助识别功能错误和性能瓶颈。
逻辑综合
逻辑综合EDA 工具将HDL 中的高级设计描述转换(或“综合”)为低级表示形式,例如门级网表。这一步确保设计能够使用实际的电子构建模块(逻辑门)来实现。 此外,可测性设计 (DFT )的综合功能会根据用户提供的约束条件或设计中定义的约束条件,在设计中实现支持制造和现场测试环境的电路。
数字布线与布板
布局布线EDA工具负责确定由逻辑综合生成的数十亿个逻辑门元件的最佳物理位置(布局 ),以及芯片上数百万至数十亿条金属连接的布线 。这一步对于满足时序、功耗和面积等设计约束至关重要。
模拟布局布线
模拟布局布线是指定制模拟和混合信号电路的物理实现,其中器件布局 、布线 拓扑结构以及寄生参数 行为直接决定了电路性能。与数字布局布线不同,模拟布局 和布线 必须保持电气意图——包括匹配、对称性、共质心结构、屏蔽以及布线 ,以实现所需的增益误报 、线性度和稳定性。
确认与验证
验证可确保设计在所有运行条件下均能正确运行,并满足预期的规格要求。 验证侧重于证明已实现的设计按预期运行,而验证 则确认其满足最初的功能、性能和系统级要求。在数字设计中,EDA验证技术包括逻辑仿真、静态和形式化验证、形式化等效检查 、时序和功耗分析,以及布局与原理图(LVS)核对,以确保从综合到完整物理实现的正确性 。 模拟和混合信号验证将这些目标扩展到连续时间行为、器件级物理特性、误报 、寄生参数以及非线性效应,并高度依赖于基于SPICE 的仿真、混合信号协同仿真 、参数提取 ,以及针对工艺、电压、温度和实际环境变化的统计分析。 随着设计在规模、密度和速度上的不断扩展,验证和验证 越来越多地融入多物理场分析——例如功耗完整性 、热行为和电磁效应——以确保在先进的纳米级技术和吉赫兹级系统中实现稳健运行。
硬件辅助验证(HAV)
HAV通过利用专用硬件平台(原型设计和硬件加速 )来加速 验证过程,从而验证设计的功能、性能和可靠性。通过在专用且可配置的硬件中对设计进行建模,验证速度比仅通过软件仿真快几个数量级。
可制造性设计(DFM)
DFM 工具用于分析设计的可制造性,检查在制造过程中可能影响良率或可靠性的问题,即使该设计在功能上没有问题。这一步骤包括对工艺波动、电气规则符合性 以及设计规则符合性的检查。 光罩合成 此外,光罩数据准备工具可确保向代工厂交付高质量的光罩套件。随着工艺/制造技术的日益先进,在设计实现、光罩合成 以及 DFM 分析过程中,DFM 规则的遵守难度也随之增加。
制造与测试
设计定稿后,将送至制造工厂(代工厂 )进行生产。制造完成后,芯片或电路板将接受全面测试,以确保其符合质量和性能标准。
知识产权(IP)
芯片设计中经常会用到一些通用功能和标准化接口,例如USB、以太网和PCIe。为了避免为每款新芯片重新设计这些功能模块,EDA供应商通常会提供预先设计并经过验证的模块设计(IP),工程师可将其直接嵌入到自己的芯片设计中,从而大幅节省设计和验证时间。
EDA涵盖了广泛的专业工具,每种工具都针对设计流程中的不同关键环节。以下是主要类别:
建筑探索工具
架构探索工具用于对拟议芯片设计的架构进行建模。架构师在指定基本架构和组件(如 CPU、输入输出接口和存储器)的同时,还会指定关键约束条件和性能要求。事务性仿真无需实际创建芯片设计即可预测结果。
原理图捕获工具
原理图绘制工具使工程师能够创建电子电路的图形表示,定义元器件的连接方式及相互作用。这些工具如今已基本过时,被现代EDA工具所取代——后者可根据设计工程师提供的更高层次规格自动生成电子电路。
设计捕获工具(定制/模拟与混合信号)
用于专用、模拟和混合信号设计的捕获工具提供了一个基于图形和约束的环境,用于创建晶体管级原理图、器件级层次结构以及电路意图。这些工具构成了专用设计流程的起点,使工程师能够在进行仿真、布局和验证之前,详细表达电路行为、器件关系以及模拟性能要求。 与数字设计流程(其中RTL输入已完全取代原理图捕获)不同,定制模拟设计仍依赖于基于原理图的捕获,这是因为它与器件物理特性、寄生参数、偏置以及布局相关效应有着紧密的耦合关系。
仿真工具
模拟仿真器:对模拟电路的行为进行建模(例如,SPICE )。
数字仿真器:对数字逻辑和时序进行建模。
混合信号仿真器:将模拟和数字仿真相结合。
多物理场仿真器:对供电网络、热分布以及电磁和信号完整性 效应进行建模。
表征工具
特性分析工具可为标准 单元、存储器实例、定制电路以及模拟/混合信号模块生成高保真度的时序、功耗、误报 以及可靠性模型。这些工具操作 (网址:SPICE )可实现近SPICE 级精度,并生成合成、布局布线、静态时序分析、签核验证和硅片相关性分析所需的模型。 特性分析是数字和模拟设计的基础,因为库和器件模型的质量直接决定了时序收敛、功耗估算以及电路性能预测的准确性。
合成工具
综合工具将高级描述(HDL )转换为适用于物理实现的门级网表。综合工具还会对生成的网表进行优化,在保持正确功能的同时,减少面积并改善时序性能。
布局与布线工具
布局布线工具可自动完成元器件的物理布局 以及在硅片或PCB上的连接布线 。这些工具还能对物理布局设计进行优化。
验证工具
功能验证:确保设计按预期运行。
形式化方法:形式化验证利用数学方法来证明正确性 ,而形式等价则证明设计在合成或优化后在功能上是等价的。
静态时序分析:检查所有时序约束是否得到满足,并识别出可由优化工具修正的时序瓶颈。
门级功耗分析:分析设计中的功耗,以提供准确、全芯片 且基于模块的功耗指标。
硬件辅助验证:通过结合高速硬件和软件,实现硬件加速 以及原型验证速度的提升。
硅生命周期管理(SLM)工具
测试和验证 工具
可测试性设计(DFT ):通过集成扫描链、边界扫描和内置自测试(BIST )模块等结构化测试特性,无需过多的外部探针或干预即可对内部电路进行全面测试,从而提高故障 的测试覆盖率,并简化制造过程中的测试工作。这些特性支持自动测试模式生成(ATPG )以及现场测试方法。
与制造业相关的工具
设计规则检查(DRC )和电气规则检查(电气规则检查 )工具:确保设计符合制造和电气约束条件。这些约束条件通常由实际制造硅片的代工厂定义。
光罩合成/数据准备工具:为光罩 的制作准备并优化布局数据,这在半导体制造过程中至关重要。
技术 计算机辅助设计(TCAD ):通过模拟和仿真半导体工艺步骤,创建虚拟半导体器件(如晶体管)。随后可对该虚拟半导体器件进行评估,以分析其电信号、应力或温度相关的变化。
原子尺度建模:为新产品或现有产品及系统设计具有最佳性能的新型材料。
人工智能通过以下方式提升了EDA工具和解决方案的效率、准确性和创新能力,从而为EDA领域带来了显著益处:
基于人工智能的EDA:贯穿整个EDA流程的自动化与洞察
基于人工智能的优化:针对设计、验证和测试的设计空间优化,涵盖数字和模拟领域
基于人工智能的模拟布局合成:利用已学习的模式和拓扑感知约束 合成技术,自动完成定制器件的布局 和布线 设计
基于人工智能的分析:设计、制造过程控制、生产
生成式人工智能:知识助手、工作流助手、运行助手
代理式人工智能:多代理设计/验证工作流
EDA的发展与半导体技术的进步以及电子设计日益增加的复杂性密切相关。
早期(20世纪60年代至70年代)
最初,电子设计是通过纸、铅笔和基本的制图工具手动完成的。人们需要手动选择逻辑门并将其连接起来,以构建逻辑电路。随着集成电路日益复杂,且单个芯片上的器件数量呈指数级增长,手动方法不仅耗时过长,最终也难以满足需求。
计算机辅助设计(CAD)的兴起(20世纪70年代至80年代)
最早的计算机辅助设计工具问世,用于辅助原理图捕获(通过计算机而非在纸上输入逻辑门)和基本的物理布局。这些早期的CAD工具为更先进的自动化奠定了基础。
EDA的诞生(20世纪80年代至90年代)
随着芯片复杂度的提高,对自动化的需求也日益增长。由此,“电子设计自动化”这一术语应运而生,并开发出了用于仿真、综合和验证的专用工具。VHDL和Verilog 等硬件描述语言(HDL)的出现,使设计人员能够使用更高层次的语言来定义设计,从而彻底改变了数字设计领域。
发展与整合(20世纪90年代至21世纪初)
EDA工具日益成熟,能够整合设计流程的各个阶段,而非像过去那样依赖完全独立、彼此割裂的工具。厂商开始提供涵盖从设计输入 到验证和布局等所有环节的综合套件。专用集成电路(ASIC)和现场可编程门阵列(FPGA)的兴起进一步拓展了EDA的作用。功耗优化变得与速度和面积同样重要。
现代时期(2010年代至今)
当今的EDA工具利用多芯片(或3D)设计、多线程/多处理、人工智能、机器学习和云计算等技术,以支持包含数十亿个晶体管的大型设计。人工智能在芯片设计中的应用正在改变整个行业,它不仅能加快开发 ,还能提高设计质量并更高效地利用资源。 协作、版本控制和安全 已成为关键功能,其中基于云的EDA工具对初创企业加快创新步伐的重要性日益凸显。EDA领域正持续演进,不断涌现出用于早期架构探索、低功耗设计、3D-IC、多物理场仿真和先进封装的新方法。
| EDA阶段 | 时间段 | 主要特性 | 领先的 公司 |
| CAD/内容可寻址存储器 | 1960年代至1970年代 | 交互式集成电路布局工具 | Calma、Applicon、Computervision |
| CAE | 20世纪80年代初 | 仿真与逻辑设计工具 | Daisy Systems、Mentor Graphics、Valid Logic |
| EDA平台 | 1980年代末至今 | 完整的设计与验证套件 | 新思科技, Cadence, 西门子EDA |
EDA对于技术和半导体行业的持续进步与创新至关重要。其重要性可归纳为以下几个关键领域:
应对复杂性
现代芯片包含数十亿个晶体管和错综复杂的互连结构。在这种规模下,人工设计已不可行。EDA 能够自动化处理复杂任务,使设计人员能够专注于创新,并在更高的抽象层次上开展工作。
提升生产力 和效率
EDA工具极大地缩短了电子系统设计、验证和制造所需的时间。自动化使工程师能够快速迭代、探索不同的架构、设计替代方案,并优化性能、功耗、面积及其他约束条件。在EDA工具中应用人工智能,不仅能显著提高结果质量,还能进一步加快设计和验证速度。
提高可靠性和质量
仿真、验证和错误检查可确保设计具有鲁棒性,并能按预期运行。尽早发现问题,可在制造过程中——甚至在逻辑综合之前——减少代价高昂的错误和返工。
推动创新
EDA 赋能设计师,助力其开发从智能手机到高性能 CPU 再到人工智能处理器等前沿技术。先进的工具使设计师能够探索新的架构、材料和制造工艺。
降低成本
通过将劳动密集型步骤自动化并提高设计精度,EDA 降低了开发 成本,并提高了首次通过率流片成功 (即芯片在首次制造尝试中就能正常工作)。
支持行业标准与协作
EDA 工具通过采用行业标准,促进了符合性 ,使团队能够更轻松地跨越组织和地域进行协作。
加速上市时间
在发展迅速的行业中,速度至关重要。EDA 技术能够实现快速原型设计、设计迭代 以及验证,帮助企业快速将产品推向市场并保持竞争力。针对通用接口安全 及其他功能的硬件 IP,通过为用户提供适用于主流和互操作性应用的预设计模块,避免了“重复造轮子”的情况。