本文来自微信公众号“半导体行业观察”，内容由半导体行业观察（ID：icbank）编译自semiengineering。
在稳定时期似乎更容易做出预测，但它们并不比任何其他时期更准确。在更加动荡的时期，很少有人有勇气让自己的意见被听到。然而，往往是那些经过深思熟虑的观点，即使它们被证明不是真的，它们也常常包含一些非常有启发性的想法。
2022年发生了一些将对2023年市场产生重大影响的事件，尽管这些事件没有先例，确切结果未知。例如，CHIPS法案以及在欧洲的相应投资旨在改变从全球化到民族主义方向的路径，这与半导体行业形成以来的趋势相反。
政府对技术的投资没有良好的记录，但这可能会有所不同。“随着CHIPS法案开始帮助加速创新和制造能力，我对2023年的乐观情绪继续增强，”电子系统设计联盟执行董事Bob Smith说。“我们将看到投资和行业努力培养和教育支持美国国内半导体设计和制造能力增长所需的熟练劳动力。2022年扎根的开源半导体设计和制造运动可能成为劳动力发展的另一个重要推动力。”
变化创造机会。“虽然2022年是整合的一年，但我预计2023年将是创新的一年，”Arm中央工程执行副总裁Gary Campbell说。“在前几年，我们通过为生态系统提供工具来发挥创造力，并为当前和未来的技术提供更具吸引力的体验，从而奠定了基础。手机游戏就是一个很好的例子，手机上的光线追踪功能有望带来超逼真的游戏体验。”
但公司必须具有适应性。Kandou首席执行官Amin Shokrollahi表示：“虽然大型半导体公司正在经历业务问题，但规模较小、更灵活的公司将在2023年继续蓬勃发展并占据市场份额。”“这也可能是半导体行业技术创新的一年，尤其是人工智能和机器学习推动的边缘计算和自动驾驶。”
那里有一些巨大的机会。“正如我们在全球流行病的影响中发现的那样，技术行业对社会的未来至关重要，”Arm的Campbell说。“现在是我们定义计算的未来的时候了，2023年这个行业有很大的潜力继续让世界变得更美好。”
挑战也越来越大。“更多的注意力将放在设计流程中的设计IP保护上，”ESDA的Smith说。“这与安全和保障以及设计篡改内容的风险一起变得更加明显。”
开源
围绕开源存在分歧。积极的一面非常明显，但越来越多的人开始担心开源IP和软件是将技术转移到中国和俄罗斯的渠道。政府可能是这一进步的破坏者。
到目前为止，这还没有发生。“RISC-V成员现在已经出货了数十亿个RISC-V内核，”RISC-V International的首席技术官Mark Himelstein说。“随着数量的增加，对在其上运行的开源软件和商业软件的需求也在增长。随着RISC-V部署的不断发展和扩大可寻址市场，我们预计开源和商业IP和工具都有一个强大而充满活力的市场。”
但并非一切都进展得那么快。“关于开源IP和工具的热议仍在增长，对RISC-V等技术的重视将进一步转向‘创新自由’，”Arteris IP解决方案和业务开发副总裁Frank Schirrmeister说。“然而，有了更多的自由和进行修改以实现创新的能力，就需要进行验证。对于该领域的许多用户来说，这是一种有点发人深省的体验。”
一些用于此的技术正在出现。Breker Verification Systems首席执行官Dave Kelf表示：“到2023年，在SoC子系统和系统验证中执行的验证将变得更加重要，测试内容在实际工作负载之上的重用水平将加快。”“利用多家公司设备的RISC-V应用多核处理器将需要更多的验证，因为开发人员意识到他们必须与Arm级质量竞争。ISA合规性、自定义指令与处理器其余部分的验证以及复杂的微架构都需要处理器和集成SoC实现更高的验证自动化。关注更多标准化的测试生成器和预构建的验证平台。”
电源和能源
业界肯定已经意识到电源和能源的重要性，无论是从由此导致的芯片故障数量，还是从设计已受功率限制的事实来看。
“将继续关注电力、能源和热能，”Arteris的Schirrmeister说。“总体而言，我们将看到对更高性能和能效的需求不断增加。随着对计算能力的需求不断增长，从数据中心到网络和设备边缘，都需要更高效、更强大的半导体设备。这一趋势将进一步推动新材料、设计和制造工艺的发展，以提供更好的性能和更低的功耗。半导体IP将面临越来越严格的审查，以满足严格的低功耗要求，进一步增加通过减少电线、寄存器和开关等NoC基础组件来优化NoC的功率贡献的压力。”
这导致一些公司寻找更好的方法来生产高能效设计。“来自520亿美元CHIPS法案的资金将推动从C++到GDS的流程开发效率，”Cadence数字与签核集团产品营销总监Jeff Roane说。“专注于C++设计入门紧随超大规模芯片设计活动之后，它降低了功耗并提高了以前在CPU和GPU上运行的工作负载的性能。因此，到2023年，我们将看到更多针对软件开发人员的工具的开发和采用，为他们提供更轻松的途径来实现更高性能的硬件实现。从概念上讲，这将编译器的定义从今天的C++扩展到处理器机器代码，再扩展到采用C++并生成处理器机器代码和/或RTL以供实现的跨域编译器。”
一段时间以来，一些市场一直在关注效率。“在接下来的一年里，我们将重新关注计算能力、能源和热效率，”Campbell说。“我们已经看到基础设施市场（尤其是数据中心）向电力和能源节约的转变，并预计这种情况将在2023年继续，性能效率背后的势头会越来越大。”
该行业本身也必须变得更有效率。
“半导体行业领导者必须继续优先关注他们的可持续发展举措和目标，”华邦电子营销副总裁Jackson Huang说。“我们有机会帮助推动碳中和和减缓全球变暖。半导体行业看到了一个机会，可以通过多种方式减少能源消耗和碳排放，例如增加工厂的水循环利用。”
很少有公司拥有完整的可持续发展信息。“可持续性仍然是科技公司的热门话题，”Semtech信号完整性产品部营销和应用副总裁Timothy Vang说。“通常，这些公司将他们的可持续发展努力集中在通过制造方法或参与绿色组织来解决其运营对环境的影响上。仍然缺少的是他们的技术和产品如何促进可持续性。也就是说，创新的数据中心技术，特别是光学IC技术，正在通过从源头解决问题来帮助推进可持续发展工作。先进的IC技术有助于降低功耗和成本，同时提高带宽和速度，以创建可持续的技术生态系统。随着数据中心需求的不断增长，该行业必须平衡可扩展性和可持续性。到2023年，光学技术将帮助我们不断发展的基础设施实现平衡，并建立实现可持续发展目标所需的技术基础。”
云似乎是许多计划的核心。“可持续性是重中之重，”Ampere首席产品官Jeff Wittich说。“随着电网压力持续增加和能源成本飙升，鉴于其日益增长的业务影响，公共云和私有云中的云可持续性将得到比以往任何时候都更加认真的解决。随着公司寻求削减成本，他们将重新评估他们的云基础设施并进行优化以减少能源、减少用水量，并将更多的计算能力融入他们现有数据中心的足迹。随着他们继续增加依赖于计算的收入流，他们将以一种避免昂贵且耗时的数据中心基础设施扩展的方式这样做。”
但是功耗和处理能力需求可以相互竞争。Campbell说：“全球对数据以解锁自主权、信息访问和人际关系的需求仍然无法满足。”“我们相信未来是软件定义的——从物联网和移动到汽车，再到更广泛的计算基础设施。这种演变强调了硬件和软件关系的重要性，强调了越来越需要通过最大限度地减少软件定义的未来带来的复杂性，使开发人员能够尽力而为。这也意味着人们迫切需要更多的处理能力来处理来自这些设备的所有软件和数据。现在比以往任何时候都更重要的是，随着能源成本的上升和对气候变化的日益关注，加工必须高效地进行。”
Moore and more
虽然摩尔定律仍在继续，但现在有一些可行的挑战者。“尽管摩尔定律已被宣布死亡，但它似乎仍在继续前进，几乎步入正轨，”Ansys产品营销总监Marc Swinnen说。“我们现在有3nm的设计，2nm即将到来。Morris Chang谈到了1nm，但没有人谈论任何低于此的东西，而且还有很长的路要走。它并没有完全死去，但它已经放慢了速度——尽管没有那么明显。这仍然是我们在芯片方面必须做的事情的一个重要因素，我们仍然必须像过去40年一样沿着这条路前进，但每个节点的成本都越来越高。”
不断增长的费用是一个问题。Lightelligence工程副总裁Maurice Steinman表示：“假设该行业的经济前景保持平稳或没有反弹，我预计部分公司将不愿积极转向更昂贵的先进CMOS工艺节点。”“反过来，这将刺激架构或高级封装级别的某种程度的创新，以补偿未实现的性能提升。约束往往是创新的催化剂。”
一揽子计划中有越来越多的机会。“设计团队发现3D-IC需要系统架构思维，”Siemens Digital Industries Software的IC EDA执行副总裁Joe Sawicki说。“它不仅需要跨多个基板的系统级规划，而且还需要一个集成设计解决方案来解决IC、封装和PCB级设计、分析和测试——不仅在每个级别（IC、中介层、封装和PCB）的设计阶段，但所有这些都在一起。理想情况下，它还需要一个将机械应力、供应链以及所有这些数据的跟踪和管理一起考虑在内的解决方案。”
一些必要的接口汇集在一起。“随着UCIe的出现，物理层取得了重大进展，”Schirrmeister说。“到2023年，注意力将转移到协议上，定义特定于应用程序的控制和传输层。我们可能会在AXI、CHI、CXL和其他产品之间经历一些碎片化。”
虽然已经取得了很多进展，但没有人预测2023年是第三方chiplet的元年。“设计行业面临许多挑战，”西门子的Sawicki说。“希望从1990年代后期IP行业形成中吸取的惨痛教训将转化为更快地建立正式标准，使chiplet成为一个新的繁荣行业。这必须发生，然后才能导致由3D-IC集成驱动的新系统创新。”
这些新技术给现有工具带来了压力。
“向更精细的工艺几何形状和先进封装迁移的技术趋势有增无减，这意味着设计团队不仅需要验证不断增长的功能，同时满足激进的功率、性能和面积(PPA)目标，还需要分析电气、热和可靠性的融合效果，”Cadence云业务高级业务开发组总监Ketan Joshi说。“在紧迫的上市时间窗口内交付新产品所需的近10倍的计算资源正在推动设计团队使用基于云的计算来增强其本地基础设施。现在，复杂的设计和供应链越来越需要设计团队、IP供应商、代工厂和制造合作伙伴在全球范围内进行协作。
AI和ML
围绕机器学习的一切都没有尽头。“2023年将是生成人工智能的一年，”Arteris IP产品营销副总裁Andy Nightingale说。“这用于创建图像、对象和文本，并通过医学研究建模执行跨领域和样式的数据转换以及数据集扩充。这项技术可能会推动基于多芯片的HPC集群的实施。”
这是另一种允许差异化的技术。“这最终使他们的系统比竞争对手的产品更智能，”Sawicki说。“随着我们发现越来越多的AI成为基于边缘的设备的一部分，我们发现该领域的领先公司通过构建自己优化的AI加速器而不是使用现成的AI加速器IP来实现更大程度的差异化。这使公司能够优化他们的系统以获得最佳的整体系统功能和性能，同时也使竞争对手更难成为快速追随者。”
这也可能导致定制软件。Verific Design Automation总裁兼首席运营官Michiel Ligthart表示：“在定制硅在2023年流行之后，未来四年将迎来定制EDA时代。”“拥有内部半导体设计团队的公司将专注于专门的设计工具来开发硅片，他们会将自己的领域知识应用于内部EDA工具。这项工作将侧重于设计入口——想想SystemVerilog和VHDL设计工具——而不是布局布线等后端工具。这种趋势已经开始，并将在未来几年显着增加。”
AI和ML正在寻找进入各种产品的途径。“其在规模和可复制性方面的独特要求将导致NoC的特定变化，通常会导致计算和互连的共同优化，”Schirrmeister说。“AI/ML还将进一步提高设计效率，并具有彻底改变经典设计方法甚至IP可配置性的潜力。”
人工智能的使用开始影响开发工具链。Cadence的产品工程总监Matt Graham表示：“使用‘AI/ML辅助’的设计和验证将开始以真实的方式交付，我们将在DVCon和DAC等场所看到客户论文的证明。”“更换工程师不是我们在2023年应该期待的事情，但到今年年底，我们将能够回顾并看到通过引入AI和ML来减少一些手动任务他们周围的工具。沿着预测文本和自动更正帮助移动用户的思路思考，而不是AI自动编写文本消息。就像自动更正一样，并不是所有的东西都能正常工作或让生活更轻松。但净收益将是正的。”
新兴市场
尽管一些新兴市场如今不过是炒作，但它们可能是未来的沃土。他们还可以创造新的需求，为行业的其他部分提供动力，然后创新可以提升行业的所有部分。
Semtech信号完整性产品部高级市场经理Raza Khan表示：“元宇宙席卷了技术行业，并正在突破以前认为数字社区可能实现的界限。”“这种全沉浸式技术将给5G基础设施带来前所未有的压力。对5G的这种不断增长的需求需要以极低的延迟、低功耗和高性能提供更高的带宽传输能力。
光学技术将在实现通过5G无线技术高效且有效地传输数据方面发挥关键作用。光学技术提供了Metaverse应用程序所需的成本效益、小尺寸、低功耗和性能。为了让元宇宙在未来几年得到广泛采用，很多人都把目光投向了量子。PathWave Software副总裁兼总经理Niels Faché表示：“到2023年，量子即服务(QaaS)的产品将会增加，大公司和初创企业将为客户提供对其量子平台的云访问。”“Quantum EDA将成为提高这些基于云的平台的计算能力的关键推动因素，其简化的工作流程可以处理增加量子位的数量。同时，本地定制QPU（量子处理单元）的服务有望从设计到制造和集成解决方案得到提升，以满足对本地量子模拟解决方案的需求。从这个角度来看，量子EDA也将通过这些定制QPU产品看到强劲的需求。”
工具和EDA
感觉好像EDA行业正接近需要重新发明的地步。随着一切变得更加相互关联，流程和方法需要跨越从概念到实施和制造，到现场使用再到概念的所有方式，数据在所有阶段之间自由移动，对点工具的关注正在被打破。
Faché说：“随着公司从跨团队使用不同数据库的手动测试和数据处理转向整个企业的简化开发，各行业正在发生数字化转型，”Faché说。“连接设计和测试可以在整个产品生命周期中共享数据并关联结果。更重要的是，它允许从测试到设计过程的主动反馈循环，从而减少设计周期并加快上市时间（数字孪生）。需要灵活的工具将设计和测试系统连接到更大的企业工作流中。这包括管理要求和自动化测试生成、合规性测试、测试自动化、灵活的数据库、数据分析和人工智能优化。”
这也使工具选择变得更加困难。“我们可能会开始看到对整个端到端设计和验证过程进行基准测试的更多出现，”Cadence的Graham说。“这包括以前难以封装的指标，如调试、覆盖收敛、解决缺陷的总时间、时序收敛的总时间等，因为工具供应商和工具用户都试图理解和量化额外CPU周期的贡献花在自动化上，包括AI和ML。”
并且需要真正的分层方法。“验证是一项开放式挑战，随着复杂性的增加呈非线性增长，”Real Intent总裁兼首席执行官Prakash Narain说。“因此，验证工作占整个芯片开发工作的百分比一直在增长。我们的行业通过创建更强大的模拟器和仿真器并使用大规模并行部署成功地遏制了这种增长。工具必须通过支持分层分析形式的分而治之来管理高设计复杂性和容量要求。分层分析的足够准确的抽象对于每个应用程序都是不同的。静态签核技术还必须确保遵守旨在进一步降低复杂性的特定方法规则。”
最后，EDA可能不再不受出口限制。Ansys的Swinnen表示：“对中国正在实施新的限制，这可能会影响任何可用于实现先进半导体的工具，包括EDA工具。”“这意味着中国将尝试发展其本土制造，以及本土EDA来推动这一进程。这可能会扰乱市场，因为目前它完全由美国公司主导。如果中国真的非常重视开发自己的EDA工具，他们可能会尝试在全球市场上竞争。”
