回顧2023年,下游消費市場的波動、人才成本的增長、研發難度的增加等等,都給今年半導體產業發展帶來了巨大的挑戰。疊加美國對中國半導體產業的持續限制,今年的外部環境可以說充滿了變化和挑戰。

當行業處于高速發展過程中,一切都看上去很順利;速度變慢甚至下行時,才能更好暴露問題與痛點,也就蘊含著技術創新的更大動力和機遇。

“過去的2023年,很多產業人士感覺市場有點冷,但我認為這也是一個回歸理性的過程。產業去蕪存菁之后,堅持長期主義的優質公司,會獲得更好的發展。”芯華章首席市場戰略官謝仲輝表示。

在2023年,成立三年多的芯華章,還處于創業起步的關鍵階段,也是一個起承轉合的時期:一方面實現從0到1的突破后,今年需要繼續做大做強,即產品做強,用戶規模做大;另一方面芯華章會面臨來自用戶和投資人更高的要求,大家認為你是更成熟的公司,需要有更好的表現。

夯實產品和用戶兩個基礎

2023年,芯華章秉承長期主義,進一步修煉內功,夯實產品和用戶兩個基礎。

產品側,芯華章在橫向和縱向兩個方面切入。橫向,公司進一步補齊數字驗證EDA全流程產品布局,相繼發布硬件仿真系統樺敏HuaEmu E1、高性能數字仿真器GalaxSim Turbo、全流程等價性驗證工具穹鵬GalaxEC;

基于統一數據底座
芯華章提供數字驗證全流程工具平臺

垂直領域,公司不斷深化在汽車、RISC-V等細分領域的驗證解決方案,今年取得了德國萊茵TüV集團(以下簡稱“TüV萊茵”)ISO 26262 TCL3功能安全工具認證,能夠支持汽車安全完整性標準最高ASIL D級別的芯片開發驗證。

用戶側,借助不斷成熟的產品和本地化、定制化的服務,芯華章在幫助用戶解決問題的過程中取得了更多信任,拿到了實打實的合作商單。

謝仲輝介紹了芯華章今年在服務用戶方面的切實進展——

#渡芯科技

渡芯科技部署芯華章雙模硬件仿真系統HuaPro P2E,利用其在PCIe高速接口領域的獨特雙模驗證優勢,渡芯科技在高性能PCIe/CXL Switch芯片產品研發中成功使用該產品,來應對大型高速交換芯片研發過程中的驗證和測試挑戰;

#黑芝麻智能

黑芝麻智能使用芯華章高性能數字仿真器GalaxSim Turbo,用來強化新一代大算力車規芯片的開發,借助GalaxSim Turbo獨有的智能分割以及分布式仿真技術,幫助黑芝麻優化驗證資源的投入,通過提前引入軟硬件協同的系統級驗證,極大地縮短開發周期;

#清微智能

清微智能的AI IPC項目使用了芯華章硬件仿真系統HuaEmu E1,來進行TBA和ICE模式的功能驗證,能達到1-10MHz的高運行性能,幫助用戶更高效地完成算力和帶寬的性能評估;

#矽昌通信

矽昌通信引入了芯華章全流程等價性驗證系統GalaxEC,來幫助他們進行無線通信芯片的開發,特別是在綜合與布線完成后,即使對設計做細微優化,也可以直接快速驗證優化前后設計等價性。

這樣合作的案例還有很多,這背后離不開芯華章有豐富經驗的工程師們的付出,也離不開客戶的支持,是整個國產半導體生態完善的體現。

2024展望:AI大模型、汽車半導體驅動EDA市場增長

AI大模型已經成為新型智算基礎設施,站在臺前的首先是大量高性能存儲、計算等芯片公司,比如今年的“無冕之王”英偉達。

但背后受益的是從上游設計到下游封裝制造的整個產業鏈,作為產業最上游的EDA也感受到了不同。

謝仲輝表示,一方面,這對EDA是個新機遇,大模型的算力可以給EDA 賦能,比如代碼助手、錯例報告總結、驗證步驟生成、工具鏈調用、對話式知識庫檢索等,都有很大的潛力。芯華章也在占據芯片研發過半的仿真驗證、調試等多個工具中融入了AI技術的部分特征,不斷推進“EDA+AI”的精確性、可解釋性和安全性。

另一方面,AI芯片對EDA工具也提出了更高的挑戰。比如對高性能AIoT等復雜應用來說,設計規模變得越來越大,結構越來越復雜。過去的AIoT,通常指的都是帶低算力的端側小芯片,但是隨著類似ChatGPT的大語言模型全面得到應用,在端側AIoT芯片上部署需要幾十到幾百TOPS算力的LLM大模型也成為新的需求。

新一代AIoT芯片要提高十倍到百倍算力,這不僅僅是堆砌算力那么簡單,需要從性能、互連、帶寬、接口進行全面的系統級規劃和設計。

新一代的AIoT芯片已經不是一個獨立的芯片個體,目前市場上的AIoT芯片幾乎都結合了CPU、GPU、FPGA和DSP等核心零部件。系統意味著多節點互聯,每個節點都有自己的控制單元(如CPU)和計算單元(如AI、NPU),每個節點都有自己的操作系統和應用軟件。這必然需要支持系統級芯片開發的EDA流程。

針對大系統芯片的驗證難題,芯華章不是今年才行動,而是成立之初就做出了判斷,并在產品研發的早期就做出了創新優化。

比如芯華章所有點工具,都建立在統一的EDA數據庫之上,這樣從IP到子系統再到系統級,從不同的驗證手段到系統調試,都可以復用統一的數據,不同驗證工具之間能夠充分協同,對驗證效率提高起到很大幫助。

展望2024年,謝仲輝看好汽車半導體市場的增長機遇。

根據中國汽車工業協會數據,傳統燃油車所需汽車芯片數量為600-700顆,電動車所需的汽車芯片數量將提升至1600顆/輛,而更高級的智能汽車對芯片的需求量有望提升至3000顆/輛。半導體給智駕體驗帶來的提升,以及相關智駕功能越來越多地影響人們的購車選擇。

“今天一款車型的SOP大概需要36~48個月,芯片的開發周期也需要24~36個月。9成以上的在售新車型,都在用上一代芯片。如何快速縮短這中間的周期呢?”謝仲輝分析說,“系統級的EDA可以在里面發揮更大的作用。

借助芯華章車規級EDA驗證工具,芯擎能夠在芯片設計階段,就進行和真實使用場景一致的系統級軟硬件聯合仿真和調試,提升系統級應用環境下軟硬件協同表現,降低芯片在整車應用過程中的風險。

芯華章提出的“PIL處理器在環仿真”已經被收錄在中國汽車工業協會發布的《中國汽車工業軟件發展建設白皮書》里,并獲評由國家市場監管總局認研中心與中國汽車芯片標準檢測認證聯盟合作評選的“芯動力”汽車芯片產品評審優秀應用案例。

PIL融合了場景仿真和芯片仿真技術,更好打造從芯片到主機廠的閉環,結合整車V開發模型,從系統出發,提供了基于場景的ECU評價體系、算法優化解決方案,支持車規級芯片提前1-2年實現定點上車,并通過云場景遍歷仿真為HIL測試節省80%的時間。

審核編輯 黃宇