Cadence中国掌门人徐昀： 如何应对“大系统”时代的机遇和挑战？

目前Synopsys、Cadence、Mentor三大国际巨头几乎垄断了EDA(Electronic Design Automation，电子设计自动化)工具市场。不过随着中国本土IC设计业的飞速发展，本土EDA工具厂商如华大九天、芯禾科技等企业也纷纷崛起。

随着芯片系统集成度越来越高，设计越来越复杂，面对人工智能、智能驾驶等新兴应用的出现，老牌EDA公司Cadence将如何应对中国市场崛起的机遇以及挑战呢？笔者就此话题和近期的行业热点，专访了Cadence中国区总经理徐昀女士，她是Cadence中国掌门人，负责中国区销售、市场和客户支持工作。在今年ICCAD年会上，她还正式当选为中国半导体协会设计分会的副秘书长。

Cadence中国区总经理徐昀女士

落户南京，Cadence针对中国市场开启本土化布局

为了让研发和技术支持更进一步的贴近最终客户，解决未来可能出现的问题，Cadence加大了本土化的投入力度。11月13日，Cadence与南京市浦口区人民政府正式签署战略合作备忘录以及投资协议，宣布在南京江北新区成立新本土化公司，据了解，中文名为“南京凯鼎电子技术有限公司”，英文名将在近期确定，总投资额将超过亿元人民币，未来5年员工人数将达到500人。

大系统时代，Cadence如何迎接机遇和挑战？

徐昀肯定了国产EDA公司的成绩，她表示目前很多本土EDA公司提供的一些工具都非常好，不管是性能、效率以及客户支持方面都很不错。

不过她也强调，EDA工具是一个漫长的研发和耕耘过程，需要长年的技术积累、不断的创新和连续的投入。更为重要的，是要与Foundry和其他合作伙伴共同搭建的生态系统，这不是一个短时间就能一蹴而就的工程。

实际上，各大公司纷纷抢滩南京，无异看中了包括台积电、紫光集团等集成电路产业“巨无霸”项目都落户南京的产业集群优势。“我们并不是要跟国产EDA竞争，而是怎么能够互补，达到共赢。” 徐昀表示。

她认为，Cadence最大的优势是与系统公司保持了紧密的合作，在这个系统厂商引领芯片市场的“大系统”时代中，积累了丰富的经验。

所谓大系统(System of Systems)概念，是由Cadence总裁兼CEO陈立武先生在2014~2015年提出的。从整个产业进入到物联网时代，系统公司不仅需要提供硬件，还需要提供软件，以及大数据服务，他们开始拥有越来越大的话语权。

在以往，在很多公司系统和芯片设计基本是完全独立的两个部门。随着芯片、封装和电路板复杂性的不断增加，独立设计变得不再可行。系统和芯片的边界越来越模糊，在芯片设计之初，就必须考虑到芯片和系统其他部分的相互影响。这也是为什么众多系统公司选择自主开发自定制的芯片，而非从半导体公司购买芯片的主要原因。

“为什么海思能做这么好？是因为华为有系统支持，他能够很早就看到系统的发展方向，提早布局。所以我们不光是要跟IC设计公司合作，我们也要跟系统、互联网公司、应用公司一起合作。”徐昀表示。

为应对这一趋势，Cadence推出了针对系统设计和验证的解决方案， 同时提出了System design enablement(SDE)战略。如果说大系统是一个概念的话，SDE则是具体的战略和布局。SDE战略涵盖移动、云服务/数据中心、汽车、航天/国防、医疗和IoT和智能化应用。未来系统公司将采用SDE战略来设计从系统、芯片、软件、封装等一系列产品，Cadence是目前业内唯一一家能提供全套的IC设计解决方案的公司。

EDA工具进入人工智能时代，IC设计工程师会失业吗？

Cadence的IP产品线非常丰富，可提供Tensilica DSP、接口设计、DDR存储器、模拟，及其他外围总线等IP。“实际上我们的DSP在全球市场的份额很高，只是以前很少宣传。”徐昀表示，针对智能驾驶、人工智能等新兴应用，Cadence投入了大量研发，并推出众多IP满足客户需求。

在2017年5月份，Cadence推出了业界首款独立完整的神经网络DSP - Cadence Tensilica Vision C5 DSP。主要面向对神经网络计算能力有极高要求的视觉设备、雷达／光学雷达和融合传感器等应用。

在工具方面，Cadence一直在研究如何将人工智能、机器学习应用到模拟、数字、验证产品线中。徐昀认为，芯片设计有很多经验的积累和很多重复劳动，都可以通过神经网络的算法和机器学习来得到改善，这可能是未来芯片设计的一个大方向。“人工智能需要数据来喂养，我们现在遇到的挑战是怎么拿到数据，这需要与客户和整个行业一起来探讨推动。”徐昀表示。

未来在做芯片或系统的仿真时，机器也会通过慢慢学习达到系统优化，直至有很少的人工干预。在推进过程中，Cadence将为用户提供相应接口，也可以接入到第三方的接口。

未来人工智能的发展会不会威胁到工程师的工作，需要考虑为什么企业需要工程师，而不是人工智能。工程师能够为企业提供哪些不一样的东西？这个关键在于工程师要把握好自己的定位，要增加核心竞争力，特别是在整个芯片的规划、对设计/验证的全局观上。毕竟艺术创作是不可替代的。”徐昀表示。

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