AI来了，国产EDA工具的春天到了？( 五 )_图1

产业端，Synopsys、Cadence、Mentor，以及中国的华大等工程界也纷纷将AI设计从概念升级到实战阶段

Cadence正式推出了专门为AI设计所打造的Tensilica DNA 100处理器IP，能够利用算法提高芯片能效，功耗也大幅度降低。Synopsys也推出了内置神经网络引擎的嵌入式图像处理器，来实现内存高速存取的设计需求，还提供芯片开发初期就确保AI数据安全性的IP选项。下游的集成商如台积电，也在ARM A72和A73等内核上成功地部署了机器学习，以帮助预测最佳的单元时钟门控，提升整体芯片速度。

总的来说，AI对EDA提出了新的技术要求：一是能够以更高效率执行矩阵乘法、点积等运算任务的专门化处理；二是实现深度学习任务快速存储需求的架构创新；三是打造传递各种数据资料的连接界面。

尽管目前，国产EDA欠缺一次全面的补课，但当务之急并非盲目地一拥而上。市场的需求，产业端的算法饥渴，技术和产品填补空白的优先级，都将国产EDA工具的前路指向了AI。

重新制造轮子：中国EDA的AI土壤

当然，在EDA工具的AI化过程中，还是需要有的放矢。所以接下来，是时候讨论这个关键的问题了，中国EDA厂商的逆袭可能性，以及关键力量究竟在哪里？