EDA技术发展旧故事（上）

清华大学王志华教授|王志华|Wang Zhihua|

2022-07-11 16:30:52 2

本文主要取自UC Berkeley大学Alberto Sangiovanni–Vincentelli教授为《电路与系统简史》写的一篇文章，为了纪念位已经逝去的该领域的领导者Don Pederson和Richard Newton而作。

微信图片_20220711163939.jpg

即将由清华大学出版社出版的《电路与系统简史》

一、早期阶段（1964-1978年）

EDA的基础在这一时期奠定。一些开创性论文至今仍有深刻影响的。这个时期的基础性的成果可以集中到六个方面：电路仿真、逻辑仿真与测试、MOS时序仿真、PCB版图系统（PCB layoutsystems）、布线（wire routing），以及规则阵列（regular arrays）。

早期相关技术

（1）电路仿真

电路仿真是EDA中的一个非常重要的课题，尤其是在IC设计方面。历史上，电路仿真在IC设计这一重要领域中的成功，是EDA这一产业诞生的决定性因素。那些年间，IBM的科研人员是该领域的重要力量：Frank Branin是电路仿真的先驱，他确定了电路仿真的架构。Brayton、Hachtel以及其他在约克镇（Yorktown）的IBM T. J. Watson研究中心的同事们，也对这一领域做出了基础性、革命性的贡献；是他们提出了电路仿真背后的所有算法——从我们今天所知的稀疏矩阵（sparse matrices）到向后微分公式（backward differentiation formulae）等。他们也推动了两个重要的项目——IBM的ASTAP和Berkeley的SPICE的发展。其中，在SPICE项目早期，Ron Rohrer和Don Pederson做了极其重要的工作，使得SPICE在多年来一直是电路仿真领域的主力军。

（2）逻辑仿真与测试

在设计自动化会议DAC开始之前，人们就已经在使用逻辑仿真了。诸如IBM和CDC等计算机公司们依靠这项技术，来对它们的逻辑设计进行调试。对这一领域做出贡献者数不胜数。该领域的创立者们在自动测试生成（automatic test pattern generation）与故障仿真（fault simulation）的发展中也扮演了基础性的角色。如Michigan的Hayes和Ulrich、USC的Breuer、UT Austin的Szygenda等等，他们都发挥了难以估量的作用。由Tom Williams及其同事发明的LSSD方法，以及随后由IBM的Paul Roth开发的D-算法，改变了计算机硬件的设计方式和测试模式（test pattern）的生成方式。

（3）MOS时序仿真

利用MOS晶体管的准单向（quasi-unidirectional）特性来加速电路仿真这一想法，*出现在1975年Bell实验室的Hermann Gummel及其同事的工作中。Gummel的直觉是用基于松弛法（relaxation-based）的快速启发式算法来近似求解电路微分方程。他洞察到，当分析数字电路的时序时，只要开关事件能被正确地放在时间序列中，那么有没有精确的波形都是无关紧要的。现今的快速电路仿真仍然是基于这一思想。

（4）布线

今天我们在用的工具中用到的大部分技术都是源于这一时期取得的成果。Lee maze布线器（router）于1961年出现——比首届设计自动化会议（DAC）还早，它并不知名，却仍是今天我们使用的大部分布线器的基础。Hightower line extension算法可以追溯到1969年，而通道布线（channel routing）的想法出现于1971年Hashimoto和Stevens的工作中。

（5）规则阵列

随着大规模集成电路的出现，那些能减少设计时间的规则版图样式的吸引力无疑是巨大的。于是，人们开发出了门阵列（Gate-array，IBM称为主片（master slices））和标准单元（standard cell，IBM称为主映像（master images）），来替代原本的定制版图。在这一时期的IBM和Bell实验室中，采用这种设计方式的自动电路版图集成工具被广泛使用。当年，*早的一个门阵列集成电路只有四个逻辑门，当时一位来自Schlumberger的研究人员讨论了用自动化工具来优化电路。现在回头看看人们已经走过的路程：在40年里，从*初的四个逻辑门，到如今一块芯片上数以十亿计的逻辑门电路，进步是巨大的。

2. CAD在行业中的重要性

CAD被认为对于电子系统行业，尤其是其中的计算机行业，具有战略性的价值。IBM以及其他涉及计算机设计的大公司都非常重视它，并在这方面投入了大量资金和资源。这些公司内部的CAD部门的工程能力都非常强大。再来看看DAC会议论文集，可以注意到，日本的计算机和通信系统行业发表了很多论文，这些论文描述了一些用工具进行系统设计的统一方法。由此可见CAD技术在*范围内的战略价值。

这一时期，*代CAD公司成立了。Applicon成立于1969年，Calma成立于1970年，Computer Vision成立于1972年。他们都支持几乎相同的设计工作：在定制工作站上进行艺术作品编辑。它们商业模式的中心是工作站的销售；而软件则只被认为是硬件的附属物。这些初代CAD公司没有一家存活到了今天。对于它们的衰亡，我们可以找到这么一些原因：

它们产品的体系结构：定制化的硬件，附带着复杂的、大部分是用汇编代码写的软件。这导致它们很难跟上技术进步，因为这样的工作站在软件的可移植性上存在严重的问题，设计新的工作站需要大量的投资，然而它们的销售量又十分有限，难以支撑这样的投资。
能让人感知到的产品附加值小，导致消费者的忠诚度有限。
对市场变化和消费者需求的了解有限。

这些因素导致了它们完全缺乏创新能力，导致了它们*终的消亡。

二、黄金时代（1979-1993年）

在1979到1993年间，EDA领域的各个方面都出现了爆发式的增长。从物理验证到版图综合（layout synthesis），从逻辑综合到形式验证，从系统级设计到硬件加速，EDA的各个层面都出现了大量重要成果。技术领域（technical community）一直扩展到了非线性和组合优化、控制、人工智能、逻辑等领域。那些*成功的EDA公司也在这些年里成立了。那些*杰出的研究小组招募了大量EDA的博士；还有大量的学生想要进入这一领域。

1. 相关成果

（1）验证与测试

这一领域中有两条研究主线：其中一条聚焦于让电路仿真速度更快——比SPICE快好几个数量级，另一条则聚焦于形式化技术（formal techniques），以证明电路会以正确的功能工作。在前一个领域，Lelarasmee Newton、Ruehli以及Sangiovanni–Vincentelli本人研究了基于松弛法（relaxation-based）的技术和混合模式仿真，并在1980年左右得出成果，为现在的快速MOS仿真器奠定了基础。在这段时期之后，Jacob White完全地描述了波形松弛算法（waveform-relaxation algorithm），还研究了加速技术，使这一方法成了被研究得*多的方法之一——甚至是在数值分析界也是如此。

数字电路仿真的精度落在电路仿真和逻辑仿真能够达到的精度之间，但是它比SPICE快两个数量级以上——于是有了1980年Randy Bryant在MOSSIM上的成果。随着几何尺度的缩小，互连线（interconnects）的效应开始显现了出来。由Penfield和Rubinstein在1981年提出的互连线延迟模型（interconnect delay model）被人们广泛使用。CMU的Pileggi和Rohrer用他们在渐进波形估计（AWE，asymptotic waveform evaluation）方面取得的成果，于1988年解决了互连线仿真的问题。

形式化技术（Formal techniques）*初的目标是回答这么一个问题：两个不同的门电路网络是否有相同的布尔（Boolean）函数。在发展早期，还是在IBM，Bahnsen*使用了形式验证。1986年，Randy Bryant在二元决策图（Binary Decision Diagrams）方面所做的开创性工作彻底改变了这一领域，他引进了布尔函数的标准型（canonical form）和非常快速的运行算法。Coudert和Madre用BDD在有限状态机等价方面做出的成果，以及90年代Ed Clarke、Joseph Sifakis、Ken McMillan、Dave Dill和Bob Kurshan在模型检测方面的工作，都将形式验证推上了更高的抽象水平。他们解决了验证一个用有限状态机(FSM)表示的时序系统是否满足一定性质的问题——这里的性质由定义在状态和转换上的逻辑命题描述。在测试领域，1981年，在IBM的Prabhu Goel的指导下，*的基于D-算法的PODEM-X项目也见到了曙光。

(2) 版图

在表示与基本操作层面，类似艺术作品编辑出现了根本性的改变。在以前，设计人员对每一个设计步骤都使用不同的数据存储库，这就带来了大量繁琐的数据格式转换工作。80年代早期，由于Berkeley的Newton在Squid、Oct、VEM上的研究工作，以及Ousterhout在Magic systems上的工作，这一时期这一领域发生了革命性的变化，他们的工作成果表明，人们可以拥有一个统一的数据库和图形用户界面。这些研究工作的重要性再怎么强调也不过分。SI2开放数据计划（SI2 Open Access initiative）就是基于Newton的研究成果；一些先进的物理设计的数据表示则基于由Ousterhout提出的角勾链（cornerstitching）数据结构。

另一个革命性的想法出现在关于硅编译（silicon compilation）和版图语言（layout languages）的研究中，这些工作大约也在相同的时期开展，分别在MIT（John Battali）、CalTech（Carver Mead团队和他们的Bristle Block硅编译器）以及Bell实验室（Hermann Gummel及其同事、Misha Buric及同事以及他们的L版图语言）。当时的想法是要将计算机科学中的一些思想注入到IC设计中。不过，虽然这种方法在理论上很优美、很强大，但是当今我们所使用的工具中几乎已经不再使用它了。

Kirkpatrick和Gelatt是两位物理学家，他们把自旋系统（spin systems）的知识用到了这一领域中。1980年，他们在IBM提出了模拟退火法（simulated annealing），以此来解决门阵列版图的问题。这一方法一经公开，立刻就涌现出了大量关于该算法的高效实现和理论性质的研究。经过定制的算法被用在了标准单元、宏单元版图以及全局布线上。大部分大公司——从Intel到DEC、从Motorola到TI，都使用了由Sechen写的TimberWolf系统，用于标准单元版图以及宏单元版图。在那些年里，Fabio Romeo、Debasis Mitra、Sangiovanni–Vincentelli，以及*重要的Greg Sorkin与其开创性的论文，提升了人们对于模拟退火算法的数学性质的理解，超越了对自旋系统的类比，也奠定了统计优化技术（statistical optimization techniques）的基础。

这些年里，我们还注意到，一些理论计算机科学家对于版图设计中的组合方面抱有很大的兴趣。比如，MIT的Rivest和Pinter在布线方面的成果，以及Berkeley的Karp及其学生在版图和布线方面的工作，都是很好的例子；能够吸引来自其他学术领域的研究贡献，可见EDA领域的成功。另外，Berkeley的葛守仁（Kuh）的研究产生了用于宏单元设计的集成版图系统，以及用于布局和布线的点工具（point tools），也对整个领域有着重要的影响。

（3）逻辑综合

逻辑综合（Logic synthesis）一词于1979年出现在EDA的词汇中，它来自于Darringer、Joyner和Trevillyan的一篇重要论文。在这篇论文中，他们使用了基于peephole rule的优化方法，来产生门电路级的高效设计表示。就在这一成果出现之后不久，IBM也在一定程度上独立地研究出了另一种Boolean优化方法，它由Brayton和Hachtel与Berkeley的Newton和Sangiovanni–Vincentelli合作完成，由此产生了二级逻辑优化器（two-level logic optimizer）ESPRESSO，以及多级逻辑优化器Yorktown Silicon Compiler和MIS系统。这项工作由DARPA（美国国防部*研究计划局）支持，历时逾十年时间。在MIS的发展早期，首先是一个工艺无关（technologyindependent）阶段，在这一阶段中Boolean函数被不断调整和优化，随后紧接着的是工艺映射（technology-mapping）阶段，在这一步中人们把经过优化的Boolean函数映射到门电路库；包括Intel、ST、TI、Motorola、Honeywell、DEC和Philips等在内的所有大公司都采用了这样的步骤。关于其中的第二阶段，通常采用的方法是使用基于规则的（rule-based）技术，比如GE的Aart De Geus及其同事开发的SOCRATES系统就是如此。1982年，当时Sangiovanni–Vincentelli在Princeton的一场讨论中遇见Kurt Keutzer时，后者向Sangiovanni–Vincentelli展示了Aho和Ullman在编译方面的研究成果的应用——非常高效的工艺映射（technology mapping）。其中采用的想法是，把原问题表示为一个树覆盖（tree-covering）问题，然后用动态规划法来解决它；这是一个非常伟大的想法，目前的绝大多数逻辑综合系统都是基于这一想法。在IBM的Darringer的原始工作的基础上，日本的Fujitsu、NTT以及NEC等公司进行了卓有成效的研究工作，产生了可实际工作的逻辑综合系统。

逻辑综合对于EDA设计领域来说是一个伟大的成就，它产生了大量的论文，吸引了来自其他相关领域的兴趣。在Keutzer、Devadas、Malik、McGeer、Saldanha与Brayton、Newton以及Sangiovanni–Vincentelli协作进行的研究工作中，他们使用逻辑综合技术展示了大量关于冗余去除（redundancy removal）和延迟测试（delay testing）的结果。V. Agrawal、Tim Cheng以及其他人又提出了一些新的测试算法，体现了逻辑综合与测试两个领域之间的交叉。

在逻辑综合的成熟期，Coudert和Madre通过使用BDD，非常可观地加速了基于Boolean函数CNF表示的逻辑综合算法。

（4）硬件描述语言

那些当时已经被归为逻辑综合的技术工作，其实归类到逻辑优化更加合适，这是因为，其中的算法所做的事情，就是把一个数字电路的Boolean表示变换为另一个*优化的等价表示。综合代表着两层抽象之间的桥梁。为了比Boolean函数更高效、更简洁地表述硬件，硬件描述语言就应运而生了。这么一来，综合要做的实际工作就是将HDL（Hardware Description Language）描述映射到门电路网络列表（netlist）。不幸的是，*初HDL的发展是独立于逻辑优化的工作而进行的。这就意味着，不是所有的HDL（比如由Moorby和其同事提出的Verilog）和VHDL的结构都可以用逻辑综合算法来处理。于是，当时的研究者就不得不把这些语言的使用限定在所谓的“可综合子集”（synthesizable subset）中。尽管HDL确实是一个巨大的进步，它通过在设计周期的早期引入验证，缩短了设计时间，但是，这种需要“取子集”的特点说明，这些语言在语义方面还是存在一些问题。

HDL之战，是那些年中非常有意思的一件事情：Verilog是一种专有的语言（Gateway Design销售Verilog仿真器并授权该语言的使用），而VHDL属于VHSIC计划，由DARPA支持，从诞生以来就是一种开放的标准。关于这两种语言谁更有优越性，当时曾经在DAC上进行过无数次辩论。而当Verilog也变为公开之后，在这两者之间就只有一些表面上的差异了，当然了，你仍可以看到一些人强烈支持其中一个而反对另一个——这只是各人的口味不同罢了。Joe Costello在1991年设计自动化会议（Design Automation Conference）的主题演讲中非常雄辩地指出，对于单一的任务采用两种标准一般而言是一个坏的想法：

“……VHDL的采用是设计自动化历史上*大的错误之一，它致使用户和EDA供应商浪费了大量的金钱……”

（5）硬件加速

所有EDA方法都要在非常庞大的数据集上执行复杂的算法，需要花费大量计算时间。随着技术的快速扩张，用定制化硬件来加速EDA算法执行的吸引力也越来越大。像往常一样，IBM（它应该是对该领域影响*大的单一机构）提出了一种用于逻辑仿真的专用架构——由Pfister和同事们提出的YorktownSimulation Engine（YSE）。它在性能上的巨大优势，引起了产业界的强烈反应，很多新公司也纷纷瞄准这一市场而建立。

硬件加速这一想法也被延伸到了其他EDA领域，比如，布线（IBM的Ravi Nair和他的同事们），不过，受到算法的限制，它的吸引力并不强，无法产生像YSE那样的收益。

与这项工作相平行的另一种想法，是使用通用并行计算机来实现类似的性能优势，却不必付出那么高昂的开发成本。在80年代后期，计算机设计界对于并行架构表现出了强烈的兴趣。比如Thinking Machine——由MIT的Danny Hillis设计的一种大规模并行架构，就大大振奋了包括Alberto Sangiovanni–Vincentelli在内的研究界和产业界。这期间成立了Thinking Machine公司，旨在推广这种计算方法，以及吸引该领域中*聪明的大脑。自公司成立以来，以及在1987年间，AlbertoSangiovanni–Vincentelli作为研究员（Fellow）受邀参与到了公司事务中，而1987年AlbertoSangiovanni–Vincentelli在MIT的休假年（sabbatical year）——这也是他职业生涯的另一个决定性的时刻。这家公司里的氛围带有一些类似于文艺复兴时期的特点。例如，用于处理器之间通讯的布线算法是由Dick Feynman设计（和实现）的——他是一位诺贝尔物理学奖得主，他花了大量的时间在Thinking Machine的前身（Thinking Machine premises）上。各种关于算法和应用的即兴辩论是非常普遍的；每天都有由*杰出的科学家们组织的研讨会。Andrea Casotto、Roberto Guerrieri以及Don Webber开发了用于电路和逻辑仿真的算法，此外，该算法也根据Thinking Machine定制，用于布局和布线中。然而，公司没有认识到，对于*终的用户来说，完整的解决方案才是*重要的，而不是仅有硬件就行了。这就大大限制了公司产品的工业使用（它只在实验室中有所使用），并*终导致了公司的消亡，也使当时的创业者非常懊丧——因为它确实是将科学成就转化为商业的一次精彩的尝试。其他的并行架构，诸如N-cube、Sequent和Intel hypercube等，在这一时期也产生了非常积极的进展，也在EDA中得到了很多应用。可是，当时并没有在售的商业软件能用于这些机器。对于EDA和其他工程应用来说，各种带有不同程度异构（heterogeneity）的并行计算仍是一种尚未被完全开发的资源，若这项技术想要得到广泛应用，那我们就必须解决软件支持这一根本性问题。另外，尤其值得一提的是，多核微处理器的出现，也给EDA算法带来了丰富的机会。一些早期的、关于把已有的工具转换为多核架构的通告引起了大量新闻报道。（A flurry of early announcements of existing toolsconverted to multi-core architectures has hit the press release treadmill.）

（6）高层次设计

高层次或者说系统级设计是一座连接未来的桥梁。当时的研究者一致同意，如果要想把设计生产率提高几个数量级，那么提高抽象水平是至关重要的。在80年代，一些关于高层次综合的基础性研究工作就已经开始进行了（例如，Thomas、Parker和Gajski）。然而，虽然这项工作几乎与逻辑综合方面的工作同时进行，并开发出了一些商业工具，但是它并没有被设计界广泛接受。需要做的工作还有很多。那么，一个基本性的问题就出现了：为何逻辑综合能够成功，而高层次综合的推广却如此艰难？AlbertoSangiovanni–Vincentelli认为，这是因为在高层次综合方面的原始工作过于笼统；人们还需要探索太多的替代项，并且那些工具暂时还难以打败人类。不过，当系统级设计的重点放到如DSP、微处理器等约束架构（constrained architectures）上之后，它在产业领域取得了一定程度的成功：IMEC的DeMan和Rabaey在Cathedral系统上的工作，以及嵌入在如Braunschweig的Flex（由Paulin和Cosyma开发）、Berkeley的POLIS等系统中的硬件-软件协同设计方法（hardware-software co-design approaches）等。

在此期间，Edward Lee开发了Ptolemy，Harel开发了State-Charts，用于在算法层面的设计捕获与验证（design capture and verification）；他们所做的工作影响了我们今天所使用的嵌入式系统设计方法。在软件设计领域，Ecole des Mines的Berry、INRIA的Benveniste和Le Guernic、Verimag的Caspi和Halbwachs提出了同步式（synchronous）语言（Esterel、Signal以及Lustre）。

2. 技术转化为产业

第二、三代EDA公司建立于这一时期。第二代公司Daisy、Mentor以及Valid都是在1980-1981年这个时间段内成立的，它们给数字设计市场带来了基于工作站的原理图数据（schematic data）输入与仿真产品。Daisy和Valid采用了像*代公司那样的传统方法，自己生产工作站，而Mentor则是通过OEM协议销售Apollo工作站。对于所有这三家公司来说，硬件销售在公司收入中都是极其重要的一部分。

1982年，SDA和ECAD成立了。它们是*早出现的“只做软件的公司（software-only companies）”——它们的商业模式并不是基于硬件的。在*开始，ECAD和SDA本是一家公司，但是因为Paul Huang比较早地就完成了Dracula并想要快速投入市场，然而SDA方面尚未准备妥当，于是便分成两家。后来，由于SDA决定于1987年上市——上市日期正是在那个令人至今难忘的“黑色星期一”，这两家公司又合并到了一起。（黑色星期一，是指1987年10月19日星期一的股灾。当日全球股市在纽约道琼斯指数的带头暴跌下*下泻，引发金融市场恐慌，及随之而来的80年代末的经济衰退。）黑色星期一之后的数个季度内的糟糕的股市状况阻碍了一切IPO；于是Joe Costello、Jim Solomon、Paul Huang和Glen Antle一致认为*好的策略是与ECAD合并。合并后的公司名为Cadence。

Cadence的诞生是一段激动人心的时期。Don Pederson的做法是把在Berkeley的所有结果和开发的软件公开。事实上，开源运动（Open Source movement）的诞生就可以追溯到这一决定。这样的做法使得研究结果更容易传播，也促进了工具软件的应用。另一方面，这也带来了一些配套问题（support problems）——在公司内部需要好几个工程师来定制和改进诸如SPICE之类的工具。Jim Solomon建议成立一家新公司。Jim Solomon自愿离开了*半导体公司（National Semiconductors），创建了ISIS（这是公司*初的名字，不过不幸的是它已经被别人占用了）。Solomon设计自动化（Solomon Design Automation）公司一直占有统治地位，它的地位从来没有被取代过，直到Cadence的成立。Richard Newton与AlbertoSangiovanni–Vincentelli帮忙写了商业计划书，一群前Berkeley的学生和Bell实验室的研究人员聚集到了一起，然后，冒险之旅就开始了。他们采用的融资机制非常新颖：大部分投资来自一些大企业（Ericsson、GE、Harris Semiconductors以及National Semiconductors各出资100万），而由Don Lucas领衔的好几家VC（风险投资公司）加起来才出资100万。在1986年前，公司经历了一段困难时期，遇到了包括产品延期在内的诸多困难，不过，凭借着它的合伙模式（partnership model，这同样又是一个新的商业想法），SDA*终实现了持续盈利。Joe Costello是这种商业模式的背后推动者。Harris Semiconductors公司的总经理——Jon Cornell在SDA的早期发展中所扮演的角色也是不容忽视的，他在各个方面都支持着公司，包括当公司陷入困境时新的一轮（重大融资）。掌管Harris Semiconductors的EDA部门的James Spoto后来也加入了Cadence，那时正好是模拟部门（Analog Division）组建的时候，他便领导了这个部门的工程团队——这大概也是*成功的公司内部“创业”的案例之一。

在此期间，围绕着硅编译（silicon compilation）和符号版图（symbolic layout）的概念，Silicon Compilers和Silicon Design Labs成立了。View Logic正在追逐EDA市场份额，它从PC的角度出发，旨在为数字设计提供低成本的解决方案。为了将Verilog及相关的仿真器商业化，Gateway也成立了。1987年，Optimal Solutions公司（OSI）在北卡罗来纳州成立。很少有人知道，它其实就是Synopsys*初的名字！OSI产生于Aart de Geus在GE关于Socrates的一些工作，也源于Richard Newton与AlbertoSangiovanni–Vincentelli的一个信念：逻辑综合必定是EDA领域的下一个重大进步。OSI的融资模式与SDA相同：主要的支持都来源于GE和Harris Semiconductors，其余的一些来自于风险投资基金——它在Richard Newton的主持下筹集（当时Richard Newton作为Mayfield公司的合伙人（AssociatePartner），刚开始涉足VC领域）。公司*早的产品是基于一个工程版的Socrates，随后，Rick Rudell和Albert Wang不断地丰富完善它，使它发生了本质性的进化；他们还引入了在MIS中使用的算法，由此产生了设计编译器（Design Compiler）。SDA试行的那种合伙模式也被很多公司采用，也给公司带来了一个强大的商业基础。到了1990年，公司更名为了Synopsys并搬迁到了加利福尼亚州；此后不久，它就上市了，并成为了当时*成功的IPO之一。

到此，情况已经十分明了，比较一下两边的利润就能知道，销售工作站之类的硬件并不是一个很好的商业模式。不过，直到1990年，Mentor当时的董事长De Bruggere还在发表对于“纯软件（software only）”商业模式的负面评论，他说，他从来都不知道哪家能获得长期成功的EDA公司不需要销售工作站之类的硬件。在那段时期，一些专业化的硬件加速公司也成立了：如Quickturn、PiE Design、IKOS等等。不过，经历了各种合并与收购，今天我们已经无法见到一家独立的硬件加速公司。

对于很多IC和系统公司，即使它们有强烈的动机去采用商业的解决方案，但是由于EDA的战略价值，它们在内部进行了大量相关的投资。尤其是Bell实验室和IBM，它们在EDA工具和环境的竞争中处于*地位。

由于通用工作站的优势，时间慢慢证明了第二代的商业模式（硬件+软件）是不可持续的。Daisy和Valid在收购中逐渐消亡，而Mentor通过对自身进行改革重组，维持了其竞争力和经济能力。Silicon Compilers和Silicon Design Labs也在一系列的合并和收购中消失了。硅编译在其基本形式上，就没有对性能和*终结果给予足够的关注；而版图语言（layout languages）和符号版图系统（symbolic layout systems）也并没有被广泛接受——设计者们已经习惯了用图像和几何来表示他们的设计。

二、成熟时期（1993年至今）

1993年是EDA领域新的一个阶段的开端。技术创新的步伐开始放缓，从华尔街的角度来看，产业界已经变得成熟，越来越不倾向于冒险。引用Richard Newton在1995年DAC上的一段主题演讲：

“今天我想提出的一点是，无论是在产业界还是在学术界，我们这门学科都没有承担足够的风险。”

这一时期恰逢网络（Web）及其应用的爆发。可以下这么一个结论，那就是，电子电气工程和计算机科学领域中，那些*富有精力和智慧的头脑都被吸引到了这一新兴领域中，并且风险投资也纷纷瞄向了互联网企业。这样的形势然后又反映在EDA领域更低的创新率上。与此同时，半导体行业继续驱动着工艺沿摩尔定律发展，给EDA带来了越来越大的技术挑战。此外，片上系统（SOC，System-on-Chip）开始吸引人们的目光，并在2007年进入了人们关注的中心。

片上系统对于不同人来说意味着很多不同的东西。在日本和韩国，SOC意味着存储器与微处理器的集成，而在其他地方，任何需要使用大量晶体管的东西都可以描述为SOC。SoC就是关于将不同的设计方式整合为一个连贯的整体。为了解决由电子技术进步带来的复杂设计问题，跨学科的方法是必不可少的。

1. 相关成果

随着几何结构下探到纳米量级，物理验证（Physical verification）吸引了人们大量的注意力。面对着不断提升的测试设备成本和要求，自测试（self-test）成为了*的解决方案。人们研究了异步设计方法以及相关的综合问题，把它们作为由线路延迟的不可预测性和功率消耗导致的性能问题的潜在解决方案。那些有兴趣挑战极限（pushing the envelope）的设计师们仍在努力应对这种模式转变，想看看到底能达到怎样的极限，以及获得的收益与这种方法的风险是否匹配。随着芯片上包含的功能越来越多，模拟设计成为了设计中的瓶颈。在SoC中，重要的事情就是要找到模拟和数字之间*佳的匹配，而不是拼命把模拟部分的性能*优化。由于模拟电路对各种二阶效应的依赖性，模拟设计活动更像是一门手艺而不是科学（more a craft than a science）。当布线延迟在芯片设计中变得重要，由逻辑综合与版图这两个层面的脱离带来的问题开始显现。问题在于实现“设计收敛（design closure）”，即电路在逻辑层面设计出来满足时序约束，而在*终做了版图之后仍旧要满足原来的约束。显而易见，如果不能实现设计收敛，就会延迟上市时间和增加成本，而这是令人难以接受的。这一时期提出的目标就是要把版图和逻辑综合融合在一个大的优化循环中。

随着嵌入式系统设计拥有越来越丰富的软件解决方案，逻辑综合对于硬件的设计生产率也需要实现相同的提升，这使人们对与硬件-软件协同设计产生了强烈的兴趣，在这样一种设计中，详细的和优化的软件和硬件实现，可以从一个高层次设计功能模型中得到。从这个角度看来，软件综合（software synthesis）这一问题变得意义重大。这里要注意综合与编译的区别。当我使用原始设计的数学表示，而没有偏向于某一个特定的实现风格时，我是在谈论综合。而编译是指从编程语言到汇编或者机器编码的转换。在此种情形下，数学抽象是相同的。顺便插一句，早在1967年，关于软件设计方面的论文就已经被发表在设计自动化会议（DAC）上了。那么回到未来，基本的差别在于软件类型。在DAC开办之初，在该会议上发表的论文跨越了各个方面，从建筑到结构，从电子电路到“标准”软件。

2. 产业中的技术演进

之前已经提到了互联网和高科技金融狂潮给EDA产业带来的压力。那些已成立的厂商中出现了约20%的裁员，很多人进入了互联网和EDA领域的创业公司。到了1999年，在EDA领域有大约80家创业公司！在这一时期，诸如Avanti、Ambit、Magma、Monterey、Get-to-Chip、Verisity、Verplex等公司纷纷成立，想要挑战这一行业内的大玩家。所有这些公司后来都被Cadence和Synopsys收购了。不过，如果我们看看后互联网泡沫时代，我们可以看到一幅全然不同的景象：IPO只占极少数，而企业合并是*的退出策略。

这段时期就像过山车，商业模式不断地调整以获得更高的收益，这使EDA行业更加稳定、可预测，但也带来了一些短暂的剧变。

四、结语与EDA的未来

EDA必须要适应不断改变的商业环境和结构。我们正在见证客户-供应商关系的重大改变。随着半导体和系统公司在EDA技术投资上的合理化，合作关系变得越来越重要；所有的这些都是由于半导体技术的根本性变化——这需要*的大量投资，也暴露了当前使用的设计方法和工具的局限。由于受限于NRE和掩膜版成本，获得一个ASIC设计的成本在快速上升。设计一块新的芯片的成本已经达到了1.5亿美元，从而大大限制了能负担地起这种尝试的公司数量。因此，新的设计在持续减少，人们转而偏向于标准解决方案和软件定制。我们可以根据数据推断出一点：以ASIC为中心的传统EDA市场已经大幅缩水了。EDA界别无选择，只能把目光转向其他领域以谋求增长。当半导体产业——EDA的主要客户，正在寻找继PC、智能手机之后的下一个杀手级的应用时，EDA的邻近领域——机械CAD、CAE以及嵌入式软件设计正在以一个快得多的速度增长。因而，对于EDA产业，利用自身在历史上积累的算法和方法论知识，在这些领域中寻找机会，是很有意义的。在过去五年里，随着系统行业面对的设计问题越来越复杂，而价格又不断下降、投入市场时间的要求又越来越高，这一领域中的合并和收购急剧加速。

EDA面临着重要挑战，未来EDA行业需要投入一定量的精力，在适当的方向上扩大其商业版图。然而，当整体的商业环境很艰难时才需要这么做。创新是一件高成本、高风险的事情，有时，它与中型上市公司的身份是相冲突的。这些年来，我们见证了很多大的EDA公司发起的并购浪潮。虽然，正如Smith-Barney的分析师Robert Stern在几年前所说的，“行业内的企业并购进行研发是合理的”，但是找到其他的创新机制也是非常重要的。EDA创业公司中的创新活动已经在增长，但并没有涉及一些占少数、但是非常重要的方面——即找到更好的方式来做我们已经知道怎么做的事。此外，在目前的经济环境下，我们的期望很快就会改变，那些大公司常常在每股收益和资本化方面跑赢市场。如果你看看VC投资，它正在减少。IPO窗口在2001年末就关闭了。从2002、2003年一直到今天，没有一家EDA公司上市。

因此，虽然创业的想法仍然是有效的，并且我们需要把它作为创新环境的一个重要部分来培养，但我们需要寻求一些新方法来培养大范围的创新。而现在正是物联网、合成生物学、*医疗等技术初生的时代，这样的创新对于解决电子行业面临的新挑战，也是必不可少的。然而目前我们投入到创新的资金很少，但现在又恰恰是*需要这样的投资的时候。

目前包含在EDA中的设计科学（Design Science）（可以确信，在未来，它在像生物学和医学等领域中的延伸将会变得非常重要！）是一个独特的、精彩的领域，在其中，正如其历史所展示的，在过去数十年时间里，科研、创新、商业一直紧密结合在一起。EDA界能够继续保持对更好的设计方法的追求，把电子系统设计者们的生产率提升数个数量级，并同时提升设计的质量吗？这将不会是一条容易的道路。前方还有很多困难在等待这我们。

免责声明：本文采摘自“清华大学王志华教授”，本文仅代表作者个人观点，不代表英国正版365官方网站及行业观点，只为转载与分享，支持保护知识产权，转载请注明原出处及作者，如有侵权请联系我们删除。