“在整个半导体产业中，EDA工具作为工程师手中的工具，贯穿了设计、制造等产业。伴随着各行各业都投入到芯片设计的行列中来，EDA产业再度迎来了一轮爆发，也催生了不少新的行业趋势。

　　2022 年对电子行业来说是重要的一年。从人工智能的持续增长（包括终端设备和芯片设计本身）到更多云设计方式的出现，我们看到的创新水平令人印象深刻行业新闻。

　　当我们体验到半导体变得多么复杂时，工程师们正在努力应对越来越具有挑战性的任务，即优化具有多达数万亿个晶体管的芯片的功耗、性能和面积（PPA），这是十分必要的。

　　除了系统和规模的复杂性之外，还暴露了各种其他挑战，从产品需求的周期性波动到工程人才库的萎缩，再到所有这些能源消耗对我们星球的影响越来越大昇得源体育。在这种背景下，2023年会给这个愈发关键的行业带来什么？

　　几十年来，我们已经看到工程独创性如何坚持不懈地扩展摩尔定律，并从单个芯片中提取更多的计算能力——尽管物理学存在局限性。创造自动驾驶汽车和先进机器人等产品。在我们面前，我们看到市场需要芯片技术提供更复杂的功能，为我们的世界提供动力。

　　到2023年，我们可以预期这些趋势将继续展开，一些新兴技术将进一步塑造行业。

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　　大数据分析已经在从科学到金融的多个行业取得了进展。现在，芯片行业是时候将从设备生命周期的每个阶段收集的大量信息转化为可操作的见解了。高性能计算 （HPC） 和汽车等细分市场的设计团队精通硅生命周期管理 （SLM）。

　　在 HPC 领域，SLM 技术可帮助数据中心服务器 SoC 的设计人员满足服务级别协议的正常运行时间——在特定时间段内 99.99%或 99.999%的可用性被认为是合理的。

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　　对于汽车设计师来说，SLM技术不断评估老化和退化等因素，为更具预测性的车载电子系统的维护和更换方法铺平了道路。然而，鉴于许多其他细分市场对关键任务应用的可靠性、可用性和可维护性 （RAS） 的日益重视，SLM 有望在未来一年得到更广泛的应用。

　　由于工艺可变性（特别是在高级节点上），以及环境和老化效应，硅设计承受着巨大的压力。同时，它们预计将以更高的水平运行，并且在汽车等情况下，持续时间更长。

　　SLM提供了在设计、生产、系统启动和现场实时监控和分析半导体器件的机制。片上传感器和监视器持续收集数据，将其发送到云中支持 AI 的分析引擎，以便在芯片生命周期的每个阶段实现优化。预测性和规范性分析可以提高设计过程的效率，同时提高设计本身的质量。

　　2022 年，我们看到了在云中设计和验证半导体器件的新方法。灵活的即用即付解决方案允许按需访问电子设计自动化 （EDA） 工具（作为软件即服务 （SaaS） 模型或自带云模型），简化了软件许可，允许使用任何规模的任何工具，并使设计人员能够自由地让他们的设计决定如何使用设计和验证工具。进一步扩展 SaaS 方法，模拟设计、数字设计和验证流程可在需要时按需、轻松访问和可扩展地访问工具。

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　　虽然各行各业长期以来一直在使用云技术，但半导体行业现在正在转向云，利用其弹性、灵活性和可扩展性来设计更好、更快、更便宜的芯片。

　　云解决方案还有助于使用数字孪生体设计基于实时数据的下一代系统。数字孪生是虚拟模型或克隆，允许工程师根据从现场传感器收集的输入进行调整、调整和优化，并通过云中继到实验室的处理系统。

　　这不再是云计算是否会成为半导体设计主流的问题，而是何时的问题——2023 年似乎是更广泛采用的拐点昇得源体育。特别是 SaaS 云解决方案，使得 IT 预算有限的公司在需要时根据需要支付 EDA 资源非常可行。作为回应，我们可以期待业界推出更多基于云的协作设计和验证工具。

　　通过将异构小芯片集成到单个封装中，多芯片架构可以提供单片 SoC 无法实现的性能、功耗、成本和良率优势。

　　虽然对半导体领域来说并不陌生，但多芯片系统在 2023 年看起来会迎来重要的一年。围绕多芯片架构的生态系统正在迅速成熟，减少了以前的进入壁垒昇得源体育，并简化了更广泛采用的道路。整体、统一和成熟的工具越来越普遍，正在简化多芯片系统的设计、验证、测试、签核和硅生命周期管理。

　　标准化 IP 可实现稳健、安全的芯片间连接，降低集成风险，同时加快标准采用。代工厂以及外包半导体封装和测试（OSAT）供应商提供先进封装、生态系统联盟和多芯片系统流程等产品。通用小芯片互连高速 （UCIe） 等标准为芯片间接口提供了完整的堆栈，使得将不同的组件组合在一起变得更加容易，同时满足苛刻的带宽、延迟和能效要求。所有这些发展的融合预示着多芯片进入主流的好兆头。

　　多晶片系统设计的扩展可能会引发向多晶圆代工厂策略的转变，因为设计团队可以选择使用高级节点作为核心，使用较旧的工艺节点作为其系统中的外设。

　　我们在 2022 年看到的供应链挑战也促使芯片设计人员考虑采用多晶圆代工厂策略来提高可预测性。

　　与向多芯片的转变相关的是半导体技术的下一个前沿：硅光子学。利用光的力量传输和处理数据，光子IC可以集成到多芯片系统中，以提供高能效的带宽扩展。随着多芯片系统变得越来越根深蒂固，光子IC也可能出现提升。

　　工程师从来都不是那种在挑战面前退缩的人。正如我们过去几年所经历的那样，并将在 2023 年再次看到，他们的独创性将继续引领强大的芯片的发展，这些芯片可以承担最苛刻的计算工作负载。

　　当然，投资人才是必须的，Synopsys学术与研究联盟（SARA）等计划为学生、教育工作者、研究人员和企业家提供教育机会、先进技术和协作支持，可以帮助培养下一代工程师。

　　随着新技术挑战的出现，应当准备好帮助设计团队实现其硅目标，无论他们是设计单片、节能 SoC、2.5/3D 多芯片系统，还是介于两者之间。

　　人工智能和大数据分析在我们的日常生活中（甚至在芯片设计中）变得越来越普遍，而汽车正在被注入更高水平的智能。超大规模企业对他们的芯片提出了更高的要求，以找到解决疫苗发现、电网规模储能和世界饥饿等巨大问题的解决方案——在这样做的过程中，他们正在塑造芯片行业本身。

　　多芯片系统正迅速成为摩尔定律放缓的答案，随着这些架构的出现，我们有更多的机会来满足我们这个数据驱动、带宽饥渴的世界的需求。

　　这是电子行业的变革时期，因为我们看到芯片在应对世界上一些最大挑战的创新中发挥着关键作用。预计将在2023年取得重大成就的三项关键技术——硅生命周期管理、云和多芯片系统——已准备好推动这一势头走向更智能、更公平的世界。

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