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工业软件之EDA深度报告（二）：后摩尔时代下EDA产业需关注的五大趋势
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数据简介
摩尔定律正逐步放缓，集成电路产业开始注重从更多维度提升电子系统性能和功能复杂度。在过去，主流芯片集成度与成本变化曲线基本遵循了摩尔定律的指引，但随着晶圆制造工艺接近物理极限，单靠微缩晶体管工艺尺寸，已经难以满足芯片集成度和系统规模两年翻一倍的目标。
详情描述
尽管硅晶圆、晶体管、芯片、系统硬件和软件每一个环节本身在限定开发时间内的PPA提升嘔度有限，但不同环节衔接处的PPA提升空间巨大。于是集成电路厂商开始更多地关注系统层面的各个环节，通过提高系统能效比使摩尔定律曲线重回指数型增长轨迹，而这其中涉及多项技术和方法的运用。芯粒、2.5D/3D及异构封装技术推动芯片集成度进一步提升。芯粒的特点是将大尺寸的多核心设计分散到个别微小棵芯片，再用3D立体堆栈的方式，以封装技术做成一颗芯片,不仅可以带来更高的硅利用率和更高的产量，并可实现集成异构化、集成异质化，以实现最佳性能和最大灵活性。2.5D/3D及异构封装技术可实现Die-to-Die的互连，相较传统的封装方式可进一步缩小器件互 连的距离，但复杂度的提高也对设计方法、仿真方法提出了更大挑战，而EDA对先进封装的支撑十分重要。 DTCO能帮助集成电路相关企业实现快速的工艺开发和芯片设计过程的迭代。DTCO指的是设计工艺协同优化。由于先进工艺节点的开发需要较长时间且难度较高，晶因厂为加快工艺节点的开发速度，需要和集成电路设计企业更紧密地协同，实现更快速的工艺开发和芯片设计过程的迭代;集成电路设计企业需要更早地介入到工艺平台开发阶段中，协助晶圆厂对器件设计和工艺平台开发进行有针对性的调整和优化。目前，以Synopsys. Cadence.概伦电子为代表的EDA公司各自推出了基于DTCO方法学的EDA流程和解决方案。AI与云计算赋能IC设计是大势所趋。随着IC设计复杂度的不断提升，AI 及云计算在EDA领域的应用将逐步深化。
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