Synopsys以软件创新为摩尔定律翻新页

新思科技正整合人工智能(AI)技术朝向更具前瞻性的软件技术发展上快速前行。DIGITIMES摄

预测芯片运算能力增速的摩尔定律(Moore's law)仍持续运行，只是速度已呈疲态，依靠半导体制程持续微缩的途径，已经无法看到过去每18个月芯片的效能提高一倍的进展，今天的半导体先进制程的投资变成一个昂贵的游戏，一套7纳米光罩费用大约900万美元，令人吒舌的财务负担只有少数绩优的跨国企业才能支撑，产业界正如火如荼的朝3nm制程演进，技术难度更高，使全球的芯片开发与创新因而停滞不前，半导体供应链的压力破表。

因此，晶圆厂的加速扩建成为2021年的新常态，台积电(TSMC)在2021年所公布的资本资出创下前所未见的增幅，美国与日本政府竞相邀请领先厂商设厂，推升全球晶圆制造供应链的转移与巨幅成长，愈来愈多的半导体业者寻求更多的产能，而上游的IC设计与电子设计自动化(EDA)工具巨擘更不落人后，正整合人工智能(AI)技术朝向更具前瞻性的软件技术发展上快速前行。

SysMoore以软件创新超越摩尔定律的半导体演进

EDA龙头大厂新思科技(Synopsys)的总裁暨营运长Sassine Ghazi先生接受DIGITIMES的专访，阐述Synopsys的「SysMoore」的发展策略。这是一个使用EDA软件技术的创新，加速系统级芯片设计流程，达成超越摩尔定律激励半导体演进的关键应用；而对于日前这一波全球半导体产能紧缩与供货短缺的现象，他观察到不只TSMC，事实上整个半导体产业都因这波大幅的需求，在产能投资上同步地成长，主因肇始于一年半前或甚至再推前到三、四年前的一波智能装置多头发展的趋势。

电子世界的万物智能化(Smart Everything)推升新兴产业的发展，举凡智能城市驱动的物联网装置的盛行，再加上自2017年全球电信营运商为5G技术的商业化打下基础，而更多以AI技术为引擎的新科技，推动智能装置一日千里的发展，也带动半导体需求与加速供应链的冲击。

直到今天，全球主要科技大国都认为自主制造半导体芯片的能力，影响着汽车产业与医疗、生技等高科技产业的未来，并变成攸关国家安全的重要战略考量，所以这一波看到半导体业的扩产等机会，将会是一个横亘多年的长期发展的趋势，而且来势汹汹。

EDA是半导体制程与芯片设计间的最佳桥梁

Ghazi在参与高端业务管理与营运前，曾是一个资深的IC设计工程师，他亲身体验IC设计面对新技术与高复杂度的电子产品开发的焦虑，面对芯片的高复杂度与高度整合的挑战，导入高端EDA系统进行设计已经是产业界的通则，当前系统核心的芯片动则超过数百万晶体管数的IC线路，光光进行系统模拟、验证的流程，让开发团队饱受巨大的压力，而且还要为接续的关键组件进行复杂的整合，开发流程的艰钜困难可想而知。

Synopsys提供的EDA系统着眼于设计自动化，提升电路的设计效能，同时也能为高度复杂的设计，提供更高的可靠度，并节省珍贵的工程人力成本，无论是系统顶层的先期功能结构划分，再逐级进行系统模拟、验证，并透过最佳化工具，进行具体集成电路架构，或甚至是PCB线路布局，使得原本耗费庞大资源的前期开发，可以获得舒缓，大幅加快效率开发大型芯片或是高复杂度的系统架构半导体产品。

Ghazi认为，EDA是半导体制程与芯片设计间的最佳桥梁，可以在改善半导体效能上做出重要的贡献，回朔到五、六年前，当时利用摩尔定律来推算半导体制程密集度的预估已经失准，但是大量的芯片需求仍不见颓势，造成开发单一IC芯片的成本以指数式的比率升高，因此IC设计产业寻求一个创意的解决办法，系统单芯片(SoC)的发展带来了机会，将固定场域的系统功能的需求，整合在单一颗的SoC芯片，以满足市场的需求，而SoC的强劲成长趋势也成为Synopsys发展SysMoore策略的主要背景。

Ghazi说明，Synopsys非常幸运在很早的阶段就在台湾建立研发团队，众多的应用工程师不断与台湾半导体客户热烈互动并提供服务，这个优势让Synopsys可以迅速了解产业变动的趋势，透过第一线的积极互动，无论是晶圆代工产业的发展，以及IC设计业的回应策略，Synopsys有效的掌握半导体制程的递嬗，并瞄准解决处理器与系统等级芯片上的开发难题，在SysMoore策略下，发展一系列的AI软件工具，让EDA技术为新一代的电子系统设计带来革命性变化，其着眼点不仅仅是先进的芯片设计、验证服务、IP整合工具，同时对于信息安全、生命周期管理、品质测试，以及进行持续的系统维护与最佳化的功能，都整合在整个SysMoore产品策略上，简单的说:「SysMoore就是软件的摩尔定律」。

Synopsys 推出世界上第一个用于芯片设计的AI决策工具

AI技术是启动该策略的重要推手。早在2017年Synopsys的架构工程师与科学家即着手利用AI技术传递一个非常创新的概念，「使用AI来设计IC芯片」，听起来虽然很科幻，但是随后在2018年底左右，开发出一个原型的产品，并在众多的设定功能目标比较之下，并与真人工程师所设计的结果相比，看到大幅领先的效益，于是Synopsys将整个AI模块转变成一个系统，并带到客户端做更深入的实质测试与验证，于是第一个产品DSO.ai (Design Space Optimization AI)设计自动化解决方案诞生。

Ghazi表示，DSO.ai是世界上第一个用于芯片设计的AI决策工具套件，全球半导体大厂与台湾的领导厂商，都已经开始使用DSO.ai协助进行芯片的设计，而DSO.ai是Synopsys内部第一个使用强化学习(Reinforcement Learning)的产品，从顶层爬梳包括IP、IC设计工具、数据库的数据，专责提供最佳PPA(Power-Performance-Area)决策的可能选项，利用大规模探索芯片设计工作流程的大数据数据，同时自动执行后续模拟，大幅提升芯片设计团队的效率，让设计流程变快、而产出芯片的结果更好。

AI工具百百种，而DSO.ai之所以出类拔萃，Ghazi透露个中堂奥，就是在于DSO.ai能够提供EDA工具内部的演算法，以加强决策上的效率，而一般IC设计客户端所发展的AI工具，只能从EDA工具的外围的输出入数据中去找寻强化效率的解决办法，中央与外围之差，这是DSO.ai可以能够更快、更有效的原因。

传统上，一般IC设计做芯片先期架构与制程节点选择的模拟，约需要花掉九个月的时间来发展或探询可能的架构或是制程节点所产生的效益，虽然每一个芯片的复杂程度不同，使用DSO.ai的情境或时机也许不尽相同，但是Ghazi认为DSO.ai可以平均节省35%的时间效能，透过调整工具设定、减少设计人员的琐碎任务，并让设计团队能以近乎专家级的方式运作，帮助有效掌控产品上市的Time-To-Market时机。

帮助客户成功 是Synopsys的核心价值

Ghazi在黎巴嫩出生与成长，从IC设计工程师起步，并成为Synopsys总裁的成功历程，令人好奇。他分享他的经验，从小受到父亲做为电机工程师的启发，便期待自己长大也成为同样的角色，到美国念书时从原本主修的商业科系，转而攻读电子工程与控制系统的硕士学位，而在朝博士学位前进时，由于在Intel找到VLSI设计的工作机会，中辍学术生涯上的追寻，从此在IC设计的领域中开启专业生涯，并在1998年加入Synopsys。

在接任目前职务前，Ghazi经历多次的职位轮调与学习，从设计工程师转到业务的领域。他认为，业务的工作不仅止于追求业绩的成长，更重要的是建立与客户的合作关系，获得客户的信任，只有帮助客户成功，才能让Synopsys可以持续成功，这是推动整个公司成长的关键价值，所以当他登上部门的总经理时，他发现展现最重要的领导力就是身体力行拥抱这个价值，

Ghazi强调，在Synopsys的核心价值，就是诚信、帮助客户成功，还有不断的创新、创新、再创新的理念，并凝聚团队最大共识，一起达成目标。他也诚挚的建议台湾的年轻工程师们，要深切了解所加入公司或组织的核心价值，因为对一个年轻人而言，只有真正理解该公司的价值，全力以赴确实执行，才能够在这条路上走的远与走的久。