EDA作为芯片设计的工具，被誉为半导体产业“皇冠上的明珠”。随着人工智能的不断发展，传统EDA工具的发展难以跟上日益增长的芯片设计规模和市场需求。业界一直在探索更加有效的方案,来提升芯片设计的效率,降低设计门槛。在EDA工具中采用人工智能技术，成为了如今EDA技术创新的关键。
近日，西门子EDA召开了线上交流会，着重探讨了在人工智能的浪潮下，EDA工具将有怎样的发展趋势。
西门子EDA全球副总裁兼中国区总经理凌琳表示，为了能够更好地优化芯片性能，在如今的EDA工具中，采用了大量的人工智能和机器学习技术，来提升计算的速度和精准度。此外，将人工智能技术引入EDA工具后，能有效解决模型、材料不统一等问题，还能将设计过程中的问题以及可制造性设计（DFM）问题提前检测出来并采取相应措施。
随着EDA技术变得愈发智能化，模拟仿真技术以及EDA上云技术变得更加火爆。针对于大规模集成电路，模拟仿真验证方法学往往从芯片设计原理图开始，逐层仿真、验证和实现，并完成可以交付制造的芯片设计版图信息，有效提升芯片电路设计的准确性。通过人工智能技术，EDA将成为一种模拟仿真验证的工具，使设计师不用将电路真正制造出来去检查电路是否正确，而是通过模拟仿真即可验证芯片设计的准确性和安全性，为芯片设计节省了大量的时间和成本，并有效提升芯片电路设计准确性，为集成电路产业的发展提供有力保障。
凌琳表示，如今EDA模拟仿真验证技术之所以变得愈发火热，也与集成电路设计的复杂程度越来越高且产业规模越来越大有关。芯片设计企业往往面临技术以及资源等种种挑战，借助EDA模拟仿真验证技术能够使其验证工作变得更经济、更方便，还能够有效协同业界生态伙伴，共同商讨解决方案。
在人工智能崛起的同时，云计算也在悄悄改变着EDA的运行架构。特别是芯片设计变得愈发复杂之后，算力和存储开始出现了瓶颈，传统的自建数据中心已不堪重负。因此如今无论是EDA厂商、IC设计企业还是代工厂，都开始追求EDA上云，全面交给云服务商部署托管或采用混合云等方式。
凌琳表示，EDA上云变得愈发火热，也意味着随着摩尔定律的发展，芯片设计变得越来越难，需要用到的资源也越来越多。例如软硬件的计算资源、人力资源等，资源整合会变得越来越困难，也变得越来越难得。因此，当在资源方面遇到瓶颈后，EDA上云能够使企业用更便捷的方式将资源进行整合。
