毫無疑問，國產芯片已經迎來春天。

2020年8月，國務院印發的《新時期促進集成電路產業和軟件產業高質量發展的若干政策》提出，中國芯片自給率要在2025年達到70%。

無疑，這是集成電路產業的重大際遇，但也對行業提出了新的挑戰。

尤其是在這樣的政策大背景下，如何推進國產芯片產業鏈條不斷在技術前沿和產業應用落地層面走向高端突破，成為當前整個行業不得不關注的核心議題——這其中，就包括了EDA軟件開發、國產CPU、類腦計算、專用領域芯片以及資本助力等多領域、多層次和多維度的問題。

針對這些問題，雷峰網GAIR大會的「集成電路高峰論壇」邀請了來自學術、產業和投資界的多位嘉賓，從不同角度對集成電路國產化、高端化過程中的重要議題進行了分享和探討。

EDA是中國芯片產業發展的卡脖子技術，求解器又是EDA的基礎引擎，解決了基礎技術挑戰才能支撐整個產業的快速發展——基于此，中國科學院軟件研究所研究員蔡少偉主要從自己的研究角度談到了EDA的發展。

蔡少偉的演講主要涵蓋三個方面，一是EDA和SAT求解器的關系；二是舉例說明SAT求解器在EDA當中的應用；三是分享其團隊在SAT求解器方面的進展。

蔡少偉表示，EDA集成電路設計自動化軟件，整條鏈很長，而不是單個的軟件。在EDA軟件中，其底層需要一些計算引擎，而主要的計算引擎就是SAT求解器。

在EDA各個環節中，包括邏輯綜合、物理實現，以及中間的驗證、仿真測試都會用到SAT求解器。

SAT的全稱是布爾可滿足性問題。給定一個布爾公式或稱為命題邏輯公式（即用與或非等布爾邏輯運算連接布爾變量的公式），判定是否存在一組賦值使得公式取值為真。

一般情況下，SAT求解方法可以分為兩類：完備算法和不完備算法。完備算法是指算法結束時確保正確判定；不完備算法是指爭取短時間內找到解。

以前的混合算法未能在工業實例上取得改進，后來蔡少偉團隊采用系統搜索求解+局部搜索采樣，基于信息交互的深度合作，設計的混合算法在工業實例上顯出了顯著的改進，首次回答了1997年Bart Selman提出的SAT十大挑戰的第七個挑戰---關于結合兩種方法設計更高效算法的挑戰。其求解器獲得國際SAT比賽冠軍，相關論文獲得該領域權威會議最佳論文獎。

蔡少偉團隊的SAT求解器已經用于集成電路驗證的實際場景，在1小時內可求解出一些近2億子句規模的算例。

數字化時代下，科學研究范式正在發生革命，人工智能、云原生技術等前沿科學正在顛覆芯片產業過去的經驗和模式。

回顧EDA的歷史我們可以發現，在過去30年里，芯片的集成規模提高了數萬倍、設計難度和成本也急劇增加，但是EDA作為集成電路設計工具，在方法論革新與顛覆式技術創新卻一直沒有突破，無法支撐快速增加并急劇分化的應用需求。EDA工具和方法學需要全面進階，才能降低技術門檻，進一步提升芯片技術發展的速度和創新的效率。

傅強表示，在后摩爾時代中，芯片設計環節必須得到革命性的變革和發展，而未來的數字化系統是由“系統+算法+軟件+芯片”深度融合集成的。系統應用的創新對芯片產生了更多的定制化需求，現在EDA的發展速度越來越跟不上芯片設計規模和需求的快速增長，我們必須研究和發展下一代的EDA 2.0技術并構建面向未來的全新生態。

面向未來的EDA 2.0有三大關鍵技術路徑：

開放和標準化

自動化和智能化

平臺化和服務化

EDA 2.0的目標是要讓系統工程師和軟件工程師都能參與到芯片設計中來，解決設計難、人才少、設計周期長、設計成本高企的問題，用智能化的工具和服務化的平臺來縮短從芯片需求到應用創新的周期。

傅強表示，EDA 2.0不再是工具的組合，而是一個服務化、可定制的完整平臺，可以直接服務不同的應用需求，支持其快速設計和部署芯片產品，實現更高效更簡單的應用創新周期，讓芯片設計更簡單、更普惠。

CPU是一個復雜系統，在我們國家追求自主性的過程中，牽涉到三個維度的自主性，包括基于自主IP核的芯片設計、基于自主指令系統的軟件生態，以及基于自主材料設備的生產工藝。

一個芯片里集成大量的IP核，IP核是否自主設計是最基礎的維度。指令集系統承載著軟件生態，軟件生態控制著產業體系，而產業體系是最大的卡脖子環節，基于國外指令集不可能發展自主的信息產業體系。由此，自主性顯得十分重要。

彭飛指出，中國一定要下定決心構建獨立于Wintel體系和AA體系之外的自主的信息技術體系和產業生態體系。前兩大生態體系——X86的生態體系和ARM的生態體系是美國主導的信息化生態體系，未來要有基于我們國家的指令系統、國產的操作系統形成的，和這兩個生態體系平行的一套生態體系。

“這是產業的基礎，在別人的基礎上蓋房子總是不牢靠的”，彭飛在演講中說道。

除了自主性，指令集的兼容性也很重要。龍芯中科基于二十年的CPU研制和生態建設積累推出的LoongArch指令系統，充分考慮兼容生態的需求，融合X86、ARM等國際主流指令系統的主要功能特性，并依托龍芯研發團隊在二進制翻譯方面十余年的技術積累創新，可實現跨指令平臺應用兼容，從而達到融合生態的目的。

去年，《十四五規劃和2035年遠景目標綱要》提出了在類腦智能等重大前沿科技和產業變革領域，組織實施未來產業孵化與加速計劃。

目前在計算機芯片領域存在三個架構——CPU架構、GPU架構、神經擬態（類腦）架構，前兩者均是馮諾伊曼架構，僅有最后一個是非馮諾伊曼架構。

理論上講，計算領域未來十年的創新是架構的創新，這是非常正確的方向。在華寶洪看來，創新的神經擬態(類腦)架構提供了超越GPU架構一個好機會，尤其是在計算能效比等領域具有獨特的優勢。

類腦計算具有抗噪音、時空相關性、稀疏和近似計算等特點，能夠顛覆依賴空間復雜度的傳統計算。事實上，類腦計算和深度學習僅僅在感知層面是重合的，類腦計算的領域遠超深度學習的領域，類腦計算更多的面向腦科學和認知領域。

華寶洪認為，類腦計算給現有計算帶來的啟發是：一是非馮結構計算體系的啟發，二是低功耗信息存儲和脈沖傳輸的啟發，三是在大規模并行計算/片上學習上的啟發。

在演講中，華寶洪還分享了靈汐科技在類腦計算領域最新成果KA200芯片及產品，在一系列的回望與分享中，華寶洪總結表示，“碳基能實現的智能，硅基也可以實現”。

作為國內首家專注于提供DPU產品和服務的公司，大禹智芯有著深厚的云計算和軟件背景，由此，王昕溥從軟件的角度談到了對芯片的思考。

他談到了在某互聯網大廠早期與頭部芯片廠商的一次成功合作，雙方合作中在軟硬件層面的努力，實際上正是一款專用領域芯片從需求到定義再到上線的完整過程。

王昕溥表示，能為計算機的發展起到帶動作用的，肯定是革命性的硬件，而硬件發展過程中也對軟件帶來很大的挑戰；如何把硬件性能發揮到極致，就是軟件人員要做的事情。

結合大禹智芯的DPU研發經驗及產品實現商業化交付的經歷，王昕溥分享了他對做好國產專用領域芯片的三個關鍵依托：第一是要從實際需求出發；第二是要重視軟件、發展生態；第三是要讓專用領域芯片的適用面更大一些，變得更加通用。

王昕溥還分享了大禹智芯在DPU領域的一些思考和目標。他認為，DPU是開創時代、創新型的硬件，未來會扮演更重要的角色；DPU將與CPU和GPU齊驅，成為云計算第三引擎；另外，DPU不僅僅是集中在云計算和數據中心使用，也能夠在未來5G和邊緣計算場景中找到機會。

他在最后談到，專用領域芯片在這個時代里有非常好的機會。在各種定律、各種周期結合下，能夠形成新的浪潮，讓軟件、應用領域從業者加入其中，一起為國產芯片做出自己的貢獻。

不同于前五位演講嘉賓從技術、產業角度出發進行解讀，云岫資本趙占祥的分享主要從資本角度切入。

從今年半導體股權投資的整體統計結果來看，目前國產高端芯片投資火力主要在于三大方向——數據中心芯片、汽車芯片與芯片制造。

據云岫資本統計，今年的前11個月的投資案例比去年增加了34.6%，投資金額接近1300億元，預計今年全年可以達到1400億元。

從半導體在科創板的表現來看，截至11月29日，科創板共有公司362家，其中芯片公司56家。從市值來看，芯片公司占了科創板市值十強的一半，占了總市值26%。

不過，在今年上半年，芯片公司市值略微有所下降，在下半年才開始突飛猛進。其中，芯片設備公司漲了近一倍，這主要因為芯片缺芯促進生產，工廠有訂單購入設備，由此帶動了設備公司的市值。

目前來看，我國半導體投資市場存在明顯的龍頭效應，7%的公司拿了60%的資金，這些公司未來或將是中國半導體高端芯片的代表。

趙占祥表示，未來中國半導體的格局是金字塔格局，少數的龍頭企業和一大批的專精特新企業。龍頭企業最終的數量不到100家，專精特新企業有上千家。

總結

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