AI驱动EDA变革：芯行纪加速国产数字实现EDA工具链突围

电子设计自动化（EDA）自20世纪60年代萌芽以来，经历了从手工绘图到计算机辅助设计（CAD），再到高度集成化、智能化工具的演进。早期的EDA主要用于简化电路布局与布线，而随着芯片复杂度指数级增长，现代EDA已成为支撑集成电路设计不可或缺的核心技术。如今，在摩尔定律逼近物理极限、设计周期不断压缩的背景下，传统EDA工具面临效率与精度的双重挑战。人工智能（AI）的崛起为EDA注入了全新动能——通过机器学习优化布局布线、预测时序问题、加速验证流程，AI正推动EDA迈向“智能设计”的新纪元。可以说，AI不仅是EDA发展的必然延伸，更是其未来突破的关键引擎。

在这一轮AI驱动的EDA变革浪潮中，国内EDA新兴企业虽然起步较晚，但不落人后，正以创新技术加速产业重构，芯行纪便是其中的代表。作为一家聚焦智能化数字实现EDA解决方案的中国本土企业，芯行纪深度融合人工智能与传统设计流程，致力于打造更高效、更自主的芯片设计工具链。其推出的基于机器学习技术的数字实现EDA工具，不仅显著提升了设计收敛速度，还在功耗、面积和性能（PPA）优化方面展现出领先优势。

近日在ICCAD 2025上，芯行纪受邀参展，全面展示了AI驱动下的全自研数字实现EDA工具创新成果。与此同时，我们也有幸采访到了芯行纪销售副总裁陶然，他就“EDA的AI化发展路线”、“数字实现EDA工具平台建设”等热点话题分享了自己的洞见。

EDA的AI革命：机器学习PPA优化+LLM降门槛的双效驱动

EDA+AI正处于“从辅助走向核心”的关键拐点。国际巨头凭借数据、工具链和生态优势领跑，而以芯行纪为代表的国产EDA企业在设计链AI-EDA融合上正取得本土先发突破。若能持续投入数据积累、算法透明化与工程验证闭环，中国有望在AI驱动的新一代EDA浪潮中缩小差距，甚至在Chiplet、AI集群等新兴场景实现局部领先。

陶然表示，当前业界AI与EDA的融合主要体现在两个方向：其一是采用机器学习等技术实现自动调参与优化，以提升芯片的PPA指标，这一路径已被Cadence、Synopsys等头部企业广泛采用；其二是利用大语言模型（LLM）增强设计流程的交互性与自动化能力，例如通过自然语言指令自动生成脚本或辅助编写代码，从而显著降低集成电路设计的入门门槛。他指出，前者更侧重于设计质量的提升，后者则聚焦于人力效率的优化——使经验较少的工程师也能完成以往需资深人员才能胜任的任务，显著降低了芯片设计的门槛。

这两种应用虽已初具成效，但远未穷尽AI在EDA领域的潜力。如果能够构建一个专用于集成电路设计领域的高质量数据库，并在此基础上训练垂直领域的大语言模型。那这样的模型将使EDA工具具备更强的定制化能力，能够针对不同设计需求进行智能优化，这应是未来AI+EDA的重要发展方向。

在谈及AI对工程师岗位的影响时，陶然表达了相对乐观的态度。他结合自己逾20年从业经历——从数字后端工程师到国际EDA公司应用工程师、销售，再到投身国产EDA创业——指出，尽管每一代工艺节点的进步都带来工具能力的跃升，但设计复杂度与客户需求同步提高，使得工程师的工作并未变轻松，反而挑战更大。例如，从0.18微米到3纳米工艺，信号完整性（SI）、设计规则检查（DRC）等约束呈指数级增长，芯片规模也从百万级实例扩展至上万百万级。大芯片从DTCO（Design-Technology Co-Optimization）向STCO（System-Technology Co-Optimization）演进，强调芯片-封装-系统全链路协同，也进一步增加了设计验证的复杂程度。因此，整体的产业发展来看，虽然引入了AI，但对工程师的需求不减反增。

不过我们应该清晰——那些仅机械执行流程、缺乏深入理解的工程师最容易被AI替代。陶然在访谈中鼓励年轻从业者不必担忧被取代，而应主动拥抱AI工具，掌握在合适环节高效运用AI以提升PPA和工作效率的能力。在他看来，AI的目标不是取代人类，而是赋能工程师，让工作更高效、更有创造性。

关于AI对产业生态产生显著影响的时间表，陶然表示难以精确预测，但他判断：对于大型SoC中大量结构相对简单的模块，AI有望在较短时间内实现自动化设计，使单个工程师可同时处理数十个模块；而对于复杂的子系统乃至顶层集成等高难度任务，AI的深度介入仍需更长时间演进。

芯行纪用AI赋能EDA：布局布线与优化工具的国产突破

当前，芯片已经从百万级门电路扩展到数十亿甚至上万亿级晶体管（如大型SoC或AI芯片），设计从单一芯片向多核、异构集成演进。布线路径更长、更密集，导致信号传播延迟增大；互连层数增加，容易产生反射和噪声，SI问题指数级增长。同时，时序路径变多，优化难度加大。大型芯片的实例规模从百万级到百亿级，设计规则检查（DRC）和信号完整性约束同步爆炸式增长。

面临这些挑战时，陶然指出，当前主流数字后端工具——无论是芯行纪的产品还是国际大厂方案——均已具备相对成熟的SI与延迟分析及修复能力。具体而言，工具首先会通过计算识别潜在的SI问题：某些噪声可能引发时序延迟，另一些则可能导致功能失效（如毛刺）。针对已发现的问题，通常采用“SI修复”（SI Fix）策略，例如插入缓冲器（Buffer）、增强驱动能力或增加屏蔽（Shielding）等手段，以缓解SI引起的延迟。

更进一步，业界已逐步从“事后修复”转向“事前预防”。陶然介绍，目前主流做法是在时钟树综合（Clock Tree Synthesis, CTS）阶段即对时钟主干网采用非默认设计规则（Non-Default Rule, NDR），例如加宽线宽（Double Width）或增大线间距（Double Spacing），并辅以屏蔽措施，以降低噪声耦合风险。此外，在绕线阶段，对关键路径或时序敏感的网络（Critical Net），也会主动拉大周围走线间距或增加自身线宽，提前实施SI防护。

AI技术在数字实现的布局布线、时序优化以及DRC收敛等核心环节中发挥着显著作用，大幅提高了设计效率和输出品质。作为国内顶尖的数字实现EDA解决方案供应商，芯行纪已开发出多款基于AI的全自主数字实现EDA工具，例如国内首款的全自研数字布局布线工具AmazeSys、智能布局规划工具AmazeFP，以及机器学习优化工具AmazeME-FP和AmazeME-Place等。这些工具在RISC-V内核、复杂接口模块以及GPU硬件加速等实际项目中展现出出色性能。

举例而言，透过智能布局规划工具AmazeFP，可以将SI考量进一步前移至更早期的设计阶段，这种差异化的工具优势广受客户欢迎。陶然解释，尽管该工具主要用于Floorplan阶段，看似与时序和SI无直接关联，但其价值在于通过算法驱动的自动化布局，在物理实现初期就优化宏观结构。传统上，经验丰富的工程师会凭直觉摆放大型宏单元（Macro），以预留足够的布线资源并减少后续拥塞；而初级工程师往往难以准确预判布局对后期SI的影响。AmazeFP则通过智能算法，在布线资源紧张区域主动预留通道，并优化宏单元堆叠层数（例如将原本五六层的堆叠减少为三四层），从而显著降低局部布线拥塞。这种早期干预虽不直接处理SI，却能有效减少后续因布线密集导致的串扰和延迟问题，为SI收敛创造更有利的物理基础。

结语

在AI与EDA深度融合的时代浪潮中，芯行纪以其全自研的AI驱动数字实现EDA工具链，不仅有效应对了大规模芯片设计的复杂挑战，还为国产EDA产业注入了强劲动力。通过访谈中陶然的分享，我们看到AI并非颠覆者，而是工程师的强大盟友，它将进一步降低设计门槛、提升效率，并助力中国在Chiplet和AI集群等前沿领域实现弯道超车。展望未来，随着数据积累和算法迭代的持续推进，芯行纪等本土企业有望引领EDA向更智能、更自主的方向演进，推动芯片产业迈入新时代。