Synopsys以軟體創新為摩爾定律翻新頁

新思科技正整合人工智慧(AI)技術朝向更具前瞻性的軟體技術發展上快速前行。DIGITIMES攝

預測晶片運算能力增速的摩爾定律(Moore's law)仍持續運行，只是速度已呈疲態，依靠半導體製程持續微縮的途徑，已經無法看到過去每18個月晶片的效能提高一倍的進展，今天的半導體先進製程的投資變成一個昂貴的遊戲，一套7奈米光罩費用大約900萬美元，令人吒舌的財務負擔只有少數績優的跨國企業才能支撐，產業界正如火如荼的朝3nm製程演進，技術難度更高，使全球的晶片開發與創新因而停滯不前，半導體供應鏈的壓力破表。

因此，晶圓廠的加速擴建成為2021年的新常態，台積電(TSMC)在2021年所公布的資本資出創下前所未見的增幅，美國與日本政府競相邀請領先廠商設廠，推升全球晶圓製造供應鏈的轉移與巨幅成長，愈來愈多的半導體業者尋求更多的產能，而上游的IC設計與電子設計自動化(EDA)工具巨擘更不落人後，正整合人工智慧(AI)技術朝向更具前瞻性的軟體技術發展上快速前行。

SysMoore以軟體創新超越摩爾定律的半導體演進

EDA龍頭大廠新思科技(Synopsys)的總裁暨營運長Sassine Ghazi先生接受DIGITIMES的專訪，闡述Synopsys的「SysMoore」的發展策略。這是一個使用EDA軟體技術的創新，加速系統級晶片設計流程，達成超越摩爾定律激勵半導體演進的關鍵應用；而對於日前這一波全球半導體產能緊縮與供貨短缺的現象，他觀察到不只TSMC，事實上整個半導體產業都因這波大幅的需求，在產能投資上同步地成長，主因肇始於一年半前或甚至再推前到三、四年前的一波智慧型裝置多頭發展的趨勢。

電子世界的萬物智慧化(Smart Everything)推升新興產業的發展，舉凡智慧城市驅動的物聯網裝置的盛行，再加上自2017年全球電信營運商為5G技術的商業化打下基礎，而更多以AI技術為引擎的新科技，推動智慧型裝置一日千里的發展，也帶動半導體需求與加速供應鏈的衝擊。

直到今天，全球主要科技大國都認為自主製造半導體晶片的能力，影響著汽車產業與醫療、生技等高科技產業的未來，並變成攸關國家安全的重要戰略考量，所以這一波看到半導體業的擴產等機會，將會是一個橫亙多年的長期發展的趨勢，而且來勢洶洶。

EDA是半導體製程與晶片設計間的最佳橋樑

Ghazi在參與高階業務管理與營運前，曾是一個資深的IC設計工程師，他親身體驗IC設計面對新技術與高複雜度的電子產品開發的焦慮，面對晶片的高複雜度與高度整合的挑戰，導入高階EDA系統進行設計已經是產業界的通則，當前系統核心的晶片動則超過數百萬電晶體數的IC線路，光光進行系統模擬、驗證的流程，讓開發團隊飽受巨大的壓力，而且還要為接續的關鍵組件進行複雜的整合，開發流程的艱鉅困難可想而知。

Synopsys提供的EDA系統著眼於設計自動化，提升電路的設計效能，同時也能為高度複雜的設計，提供更高的可靠度，並節省珍貴的工程人力成本，無論是系統頂層的先期功能結構劃分，再逐級進行系統模擬、驗證，並透過最佳化工具，進行具體積體電路架構，或甚至是PCB線路布局，使得原本耗費龐大資源的前期開發，可以獲得舒緩，大幅加快效率開發大型晶片或是高複雜度的系統架構半導體產品。

Ghazi認為，EDA是半導體製程與晶片設計間的最佳橋樑，可以在改善半導體效能上做出重要的貢獻，回朔到五、六年前，當時利用摩爾定律來推算半導體製程密集度的預估已經失準，但是大量的晶片需求仍不見頹勢，造成開發單一IC晶片的成本以指數式的比率升高，因此IC設計產業尋求一個創意的解決辦法，系統單晶片(SoC)的發展帶來了機會，將固定場域的系統功能的需求，整合在單一顆的SoC晶片，以滿足市場的需求，而SoC的強勁成長趨勢也成為Synopsys發展SysMoore策略的主要背景。

Ghazi說明，Synopsys非常幸運在很早的階段就在台灣建立研發團隊，眾多的應用工程師不斷與台灣半導體客戶熱烈互動並提供服務，這個優勢讓Synopsys可以迅速了解產業變動的趨勢，透過第一線的積極互動，無論是晶圓代工產業的發展，以及IC設計業的回應策略，Synopsys有效的掌握半導體製程的遞嬗，並瞄準解決處理器與系統等級晶片上的開發難題，在SysMoore策略下，發展一系列的AI軟體工具，讓EDA技術為新一代的電子系統設計帶來革命性變化，其著眼點不僅僅是先進的晶片設計、驗證服務、IP整合工具，同時對於資訊安全、生命週期管理、品質測試，以及進行持續的系統維護與最佳化的功能，都整合在整個SysMoore產品策略上，簡單的說:「SysMoore就是軟體的摩爾定律」。

Synopsys 推出世界上第一個用於晶片設計的AI決策工具

AI技術是啟動該策略的重要推手。早在2017年Synopsys的架構工程師與科學家即著手利用AI技術傳遞一個非常創新的概念，「使用AI來設計IC晶片」，聽起來雖然很科幻，但是隨後在2018年底左右，開發出一個原型的產品，並在眾多的設定功能目標比較之下，並與真人工程師所設計的結果相比，看到大幅領先的效益，於是Synopsys將整個AI模組轉變成一個系統，並帶到客戶端做更深入的實質測試與驗證，於是第一個產品DSO.ai (Design Space Optimization AI)設計自動化解決方案誕生。

Ghazi表示，DSO.ai是世界上第一個用於晶片設計的AI決策工具套件，全球半導體大廠與台灣的領導廠商，都已經開始使用DSO.ai協助進行晶片的設計，而DSO.ai是Synopsys內部第一個使用強化學習(Reinforcement Learning)的產品，從頂層爬梳包括IP、IC設計工具、資料庫的資料，專責提供最佳PPA(Power-Performance-Area)決策的可能選項，利用大規模探索晶片設計工作流程的大數據資料，同時自動執行後續模擬，大幅提升晶片設計團隊的效率，讓設計流程變快、而產出晶片的結果更好。

AI工具百百種，而DSO.ai之所以出類拔萃，Ghazi透露個中堂奧，就是在於DSO.ai能夠提供EDA工具內部的演算法，以加強決策上的效率，而一般IC設計客戶端所發展的AI工具，只能從EDA工具的外圍的輸出入資料中去找尋強化效率的解決辦法，中央與外圍之差，這是DSO.ai可以能夠更快、更有效的原因。

傳統上，一般IC設計做晶片先期架構與製程節點選擇的模擬，約需要花掉九個月的時間來發展或探詢可能的架構或是製程節點所產生的效益，雖然每一個晶片的複雜程度不同，使用DSO.ai的情境或時機也許不盡相同，但是Ghazi認為DSO.ai可以平均節省35%的時間效能，透過調整工具設定、減少設計人員的瑣碎任務，並讓設計團隊能以近乎專家級的方式運作，幫助有效掌控產品上市的Time-To-Market時機。

幫助客戶成功 是Synopsys的核心價值

Ghazi在黎巴嫩出生與成長，從IC設計工程師起步，並成為Synopsys總裁的成功歷程，令人好奇。他分享他的經驗，從小受到父親做為電機工程師的啟發，便期待自己長大也成為同樣的角色，到美國念書時從原本主修的商業科系，轉而攻讀電子工程與控制系統的碩士學位，而在朝博士學位前進時，由於在Intel找到VLSI設計的工作機會，中輟學術生涯上的追尋，從此在IC設計的領域中開啟專業生涯，並在1998年加入Synopsys。

在接任目前職務前，Ghazi經歷多次的職位輪調與學習，從設計工程師轉到業務的領域。他認為，業務的工作不僅止於追求業績的成長，更重要的是建立與客戶的合作關係，獲得客戶的信任，只有幫助客戶成功，才能讓Synopsys可以持續成功，這是推動整個公司成長的關鍵價值，所以當他登上部門的總經理時，他發現展現最重要的領導力就是身體力行擁抱這個價值，

Ghazi強調，在Synopsys的核心價值，就是誠信、幫助客戶成功，還有不斷的創新、創新、再創新的理念，並凝聚團隊最大共識，一起達成目標。他也誠摯的建議台灣的年輕工程師們，要深切了解所加入公司或組織的核心價值，因為對一個年輕人而言，只有真正理解該公司的價值，全力以赴確實執行，才能夠在這條路上走的遠與走的久。