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看完这个视频后，我建议你也看看其他关于VLSI、验证问题和安全的半导体设计视频。我认为这将有助于拓宽你对这个令人印象深刻的领域的看法。
我的父亲是一位芯片设计师。我记得小时候闯进他的办公室，看到桌子和墙壁上都是复杂的图表和图纸。我着迷地看着他的工作，他煞费苦心地画着我不理解的线条。
如今，再也没有人用手画电路了。在这段视频中，我们将深入探讨芯片设计师的一个关键软件工具—电子设计自动化或EDA。如果没有这个名不见经传的软件，今天许多最先进的芯片就无法制造。
芯片设计过程
在了解EDA软件如何帮助芯片设计师之前，我们需要了解芯片设计的流程。像苹果或Nvidia这样的公司是如何设计他们的定制芯片的？
这个过程因公司而异，但一个通用的流程可能看起来像这样：
首先，产品设计师和系统工程师在高层次上设想一个产品，
他们可能对电路设计了解不多，但他们知道他们的客户想要什么。因此，他们根据客户的需求提出了一套集成电路的要求。
接下来，芯片的要求进入逻辑设计（也叫电路设计）。这些人将抽象的要求转化为具有能够满足这些要求的逻辑的电路。想想看，这就像一个用户体验设计师，与产品经理一起设计一个软件功能的外观、动作和感觉。
一个芯片上有许多电路，这些电路做不同的事情。我将简要地谈一谈两个这样的电路，逻辑电路，或门，有点像一个决策箱。它接收输入，把它们放在一起，然后得出一个输出。A等于B吗？只有当E和F也为真时，D才为真。诸如此类的东西。
仅仅一个逻辑电路本身看起来很简单，但在群体中，它们可以做一些惊人的事情。比如僵尸。
第二种类型的电路是一个记忆电路。它能够记住一个值是真还是假。有点像灯的开关，是开还是关。
一旦逻辑设计者完成了他们的工作，他们最终会把逻辑和记忆电路分组，用电线连接在一起。这种分组被称为 “网表”。
在逻辑设计之后，设计被移交给物理设计师。
他们所做的工作涉及到逻辑电路、存储电路以及它们之间在芯片上的布线的文字、物理布局。当你有数千甚至数百万个这样的电路时，这可能会变得很困难。
一旦通过了所有这些，芯片设计就会被验证并进行错误测试，然后被送到台积电或三星代工厂等代工厂，EDA软件在这些阶段中的每一个环节都有很大的参与。甚至作为代工厂的台积电也使用EDA软件来检查新到的设计，以确保它符合他们所有的设计规则。这种测试或 “设计规则检查 “是一项特别重要的工作。如果一个错误进入制造阶段，可能会造成数百万美元的损失。
第一批EDA
在芯片设计的早期阶段，基本上直到20世纪70年代，芯片设计都是由手工完成的。设计者会在纸上画出设计。然后这个纸上的设计将被转移到由一种叫做红宝石的材料制成的光罩上。
然后，光罩可以被用来在基底上产生芯片设计的图案。这是通过将光通过掩模投射到材料上完成的，就这样。
但是，随着芯片变得越来越复杂，晶体管和连接越来越多，大公司在内部开发了简单的软件工具来帮助设计过程，这些工具将成为今天使用的EDA软件工具。
第一批软件程序自动在电路板上放置非常少的块和线。，是芯片，而是一块电路板。
路由对于这些早期的程序来说是有意义的，因为这项工作变得很乏味。它还需要随着电路板元件的移动而不断地重复进行，一开始，这些大型主机程序在一个网格上运行简单的广度优先搜索算法。
广度优先，意味着它们首先探索一个 “层面 “的所有可能性，然后再深入到下一个 “层面”。这相当慢，所以这些程序在后来的软件版本中很快就转向了其他算法。
用于硅的EDA
随着集成电路内的元件数量开始超过电路板上的元件数量，EDA软件的使用也转移到了硅领域，将EDA引入硅领域有助于解决芯片制造中的艰巨挑战。芯片是分层建造的。现在你必须在3-D中布线连接，考虑到称为通孔的层与层之间的连接，这增加了令人震惊的复杂性，并带来了巨大的出错机会，而且会导致芯片设计问题。
摩尔定律—一种观察而非真正的定律—为半导体行业生产晶体管数量不断增加的芯片设定了步伐。假设该行业遵循摩尔定律，这就意味着工厂能够生产的晶体管数量每年大约增加58%。
有能力制造这么多的晶体管是一回事，但设计要制造的实际晶体管是另一回事。设计只能如此快速发展，因为人类的知识和技能不能像工具和资本那样快速增长。
如果你不同意这种说法，那么我建议你去看看 “神话般的人月 “或其他关于项目和软件管理的作品。
同时，消费者和客户希望下一个热门芯片现在就在他们手中。
结果就是设计和制造能力之间的生产力差距。像AMD这样的公司可能需要几年时间才能推出5纳米芯片，即使台积电有能力让他们使用。想象一下，如果大型客户苹果和华为不在身边。台积电还会这么快就推出5纳米工艺节点吗？更好的EDA工具是芯片设计团队能够跟上并缩小这一差距的唯一实际途径。
现代
商用自动物理设计系统在20世纪80年代开始出现。这不仅是计算能力提高的结果，也是强大的新显示技术的结果，第一个EDA软件实际上只是像打印机一样在纸上画东西，价格合理的储能管类CRT屏幕的出现，使工业设计人员更容易接受。
该行业还开创并采用了新的芯片设计方法，释放了EDA行业更多的自动化力量。大学里的工程师们主张在纸笔上采用一种更节省空间的设计风格，称为可编程逻辑阵列。
但是用于这种风格的EDA软件并没有很好的扩展。每当元件发生变化时，你必须做大量的重新绘制工作。
而且从概念上讲，人们必须在高低两个抽象层次上处理设计。这使得设计变得很困难。这有点像在设计房子的同时还要制作砖块。
另一方面，半导体行业发展了一种 “标准单元 “风格。在这里，设计者从一个被称为 “单元 “的标准化门组库中进行选择，并决定它们如何连在一起，这使得设计过程可以分成我今天提到的独立的逻辑和布局功能。它将底层的东西抽象化，让人们专注于自己的领域。而且，由于单元是标准化的，EDA软件可以始终如一地创建电气和物理上正确的设计。
一些人批评这种风格的面积效率较低。一些早期的标准单元有一半的面积被路由所占用。但由于它的EDA对设计者的工作流程来说好得多，所以它成为了行业标准。
把它想成是编程。如果你不必每次对代码进行修改时都要坐等几分钟来编译，你就可以更快地编写、测试和调试程序。这样的编程语言很可能会获得牵引力，即使它不像其他替代品那样高效。
一个EDA行业兴起，为芯片设计过程的各个部分服务。随着时间的推移，这些软件公司合并了，因为任务越来越难，需要在设计周期的各个阶段进行整合。他们的专利库最终会成为整个行业的事实标准。
领先的公司
这个领域的两家领先公司是Cadence和Synopsys。这两家公司都位于美国，都是上市公司。Cadence的市值为340亿美元，Synopsys为360亿美元。
这两家公司是一系列长期收购的产物。他们在这个行业已经有很长时间了，并与台积电和三星晶圆厂等大型企业建立了联盟，以帮助解决芯片从设计过渡到现实世界中的问题。他们只是让事情变得更加简单。
对于希望进入半导体世界的无工厂者来说，他们很可能必须通过这些EDA供应商并获得他们的软件才能开始工作。你的公司可能需要支付数百万美元来获得一整捆的软件工具，这是SaaS业务中常见的伎俩。
除了EDA工具，这些公司还拥有大量的IP。他们把有用的IP块授权给芯片中的标准功能，如I/O，以赚取利润。就像我用来制作视频的在线图形设计工具Canva一样，你必须为你想在设计中使用的这个小花剪贴画支付1美元。当然，我可以去找别的东西，甚至自己做，但为什么要这么麻烦？这是最有效的。
因此，这两家公司都有非常好的毛利率和强劲的现金流。软件订阅和知识产权许可业务就是这样。因此，他们可以在研发上花一大笔钱，进一步扩大他们目前的优势。因此，他们的地位是相当稳固的。
他们的股票估值已经反映了这一切，如果你想知道的话。这些东西并不便宜。我不会很快出去开始购买这些公司的股票。
有几家公司在挑战这两家主要的在位公司。谷歌显然做了他们自己的EDA工具来设计最近的YouTube芯片。这真的很有趣。
有一些中国的替代品，如Empyrean和Cellixsoft，由于中美贸易战，最近得到了更多的关注。更不用说用于RISC-V等的开源EDA工具了。
到目前为止，这些努力仍未得到发展，并落后于市场领导者。
总结
对于支持EDA的芯片设计，令人兴奋的新发展仍在地平线上。程序员正在将机器学习应用于EDA软件，显示出一些有希望的新成果，比如说。ML可以帮助EDA工具为芯片电路之间的导线找到一条最佳路线，它可以帮助模拟光罩设计在光刻阶段会投射出什么样的图案。在ML之外，供应商仍在试验新技术，以最好地适应片上系统或SOC设计这一新的行业趋势。
如果没有EDA软件，创建新芯片设计的成本将比现在更快飙升。它们是行业中的一个关键部分，没有它们，今天令人惊叹的芯片就不会存在。