EDA工具
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
EDA工具的視頻教程
ANSYS SIwave電源完整性仿真操作詳解
他與EDA設計工具無縫集成，涵蓋PCB從直流設計到去耦電容設計，從高速設計到EMC設計各個方面，幫助工程師深刻洞察電路器件與電磁場器件的相互作用，并能自動考慮PCB板上所有互連結構，如走線，過孔和焊盤等，對高速信號完整性及電源完整性進行評估分析。
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ANSYS SIwave信號完整性仿真基礎
ANSYS SIwave是一款特別針對PCB、芯片封裝的SI/PI/EMC仿真工具，他與EDA設計工具無縫集成，涵蓋PCB從直流設計到去耦電容設計，從高速設計到EMC設計各個方面，幫助工程師深刻洞察電路器件與電磁場器件的相互作用，并能自動考慮PCB板上所有互連結構，如走線，過孔和焊盤等，對高速信號完整性及電源完整性進行評估分析。
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EDA工具的實例教程
這對EDA上云來說卻是一個促進作用。很多芯片設計公司轉向居家辦公，對芯片設計工程師來說，EDA工具在工作中不可或缺。云平臺EDA工具恰恰是其居家辦公、用家用設備設計芯片的的重要補充。
EDA云工具達到商業化節點
根據research and markets數據，2020年全球EDA市場規模約為115億美元，預計到2025年可達到145億美元。在這其中，云平臺EDA工具所占的比例正在迅速提高。也正因如此，Synopsys、Cadence等國際EDA巨頭越來越重視EDA上云的進程。英特爾、英偉達等芯片巨頭也開始探索EDA云工具的應用。
日前，Synopsys宣布，亞馬遜公司旗下的云計算服務平臺部署了新思科技的VCS FGP 技術。在云端運行相關技術，可讓設計團隊實現更高的效率，縮短驗證收斂時間，獲得優異的硬件性價比。對此，新思科技中國區副總經理許偉表示：“EDA上云是一個發展趨勢，不管是算力還是大數據等云計算端都有著自身的優勢，將有越來越多設計公司從自建私有云向公有云過度。”
隨著公有云架構逐漸穩固，數據安全體系逐漸成熟。目前，EDA云平臺工具和運行環境逐漸整合在一起，產品能夠規模化地復制到不同的行業，并提供給客戶。云技術的運算能力與儲存容量及EDA技術融合，可以在很大程度上解決當前IC設計面臨的算力缺口，為開發者提供實時可用的算力、更加靈活高效的開發環境、更加優化的成本，并縮短產品上市時間。可以說，EDA云平臺產業已經到了商業化發展的關鍵節點。
人工智能與EDA融合不斷加深
在云計算技術的加持下，人工智能與EDA的融合也在不斷加深。通過應用AI技術優化客戶體驗、提升效能是EDA迭代發展的一個重要方向。深度學習等算法能夠提高EDA軟件的自主程度，提高IC設計效率，縮短芯片研發周期。
展開 國際EDA領先企業與全球領先的IC設計和制造企業保持著長期合作關系，其EDA工具工藝庫信息完善，能夠隨先進工藝演進不斷迭代，進一步鞏固了競爭優勢。行業用戶一旦確定了EDA軟件供應商，一般在短期內不會更換，因為成本較高。因此，IC設計和制造企業對EDA軟件供應商的粘性較強。
發展趨勢
基于半導體產業的發展態勢，以及行業特點，EDA呈現出以下幾點發展趨勢。
1、后摩爾定律時代的產業發展動力
摩爾定律認為IC的晶體管數量每18~24個月增加兩倍，然而，近年來，科學家越來越相信基本的物理限制正在使得摩爾定律失效。與此同時，對具有復雜設計的先進電子設備的需求不斷增長，以及在提高IC性能的同時減小尺寸的需求，正促使IC制造商增加研發投資并采用EDA工具。因此，與其它行業相比，IC對EDA工具的需求預計會很高。
2、EDA市場高度分散，AI是重點
汽車、物聯網、人工智能和虛擬/增強現實領域的新機遇使得整個IC生產周期各階段的半導體公司都能受益，收入也有相當大的增長。盡管IC性能顯著提高，但單位銷售價格相對平穩。
此外，將AI引入EDA工具也是至關重要的。AI算法可以幫助客戶設計達到最優化的PPA目標，開發性能更高的終端產品。具備AI特性的EDA工具可以幫助客戶設計出更好的芯片，并快速推向市場。
3、EDA工具和服務云化
當下，EDA供應商已經開始在線提供他們的工具和軟件。全球互聯網普及率的提高使潛在客戶可以輕松地在線訪問這些工具，并使用它們來設計和制造芯片。這樣，由于降低了TCO和基礎設施成本，公司的資本支出減少了。這也有助于改善SCM，因為經銷商和分銷商的總數大大減少了。
展開 說到IC Design就離不開EDA 工具。
EDA——Electronics Design Automation。
EDA技術是以計算機為工具，設計者在EDA軟件平臺上，融合應用電子技術、計算機技術、信息處理及智能化技術的最新成果，進行電子產品的自動設計。
EDA技術的出現，極大地提高了電路設計的效率和可操作性。
EDA是和電子設計自動化有關的一切，包括集成電路設計，器件設計，PCB設計，系統級（比如汽車，飛機的器件之間的布線）設計自動化。
其中，
集成電路設計自動化是EDA主要內容。因為EDA里面的80%用在集成電路設計自動化。
可以說EDA是IC產業的基礎，IC產業有三大基礎——裝備、材料、EDA工具。（設計，測試，封裝）
設計的EDA工具真正起步于80年代，1983年誕生了第一臺工作站平臺apollo。
20年的發展，才奠定了EDA工具在IC設計流程上的地位。
從硬件描述語言(或是圖形輸入工具)到邏輯仿真工具(LOGIC SIMULICATION)；
從邏輯綜合(logic synthesis)到自動布局布線(auto plane & route)系統；
從物理規則檢測(DRC & ERC)和參數提取(LVS)到芯片的最終測試。
現代EDA工具幾乎涵蓋了IC設計的方方面面，可以說，沒有EDA工具，就沒有現代IC設計。
展開 5、EDA工具與PLM版本的靈活匹配PDMCon通過動態加載適配器（Adapter）實現與不同EDA/PLM版本的兼容。其版本兼容矩陣覆蓋主流工具組合（如Cadence Allegro 2025+Teamcenter 16、Mentor Xpedition 2024+Windchill 13），并支持：
自動檢測：啟動時掃描本地安裝的EDA/PLM版本，提示用戶選擇適配方案。
降級兼容：當高版本EDA設計需在低版本PLM中使用時，自動轉換數據格式。
行業價值：在航天航空領域，某研究所通過PDMCon實現跨版本工具鏈的協同，避免因工具升級導致的歷史數據遷移成本。
三、行業應用：從規范到創新的實踐驗證
PDMCon已在消費電子、通信、汽車電子、航空航天等領域實現規模化應用，以下為典型案例：
1、消費電子：縮短產品迭代周期
設計-生產協同：PCB設計數據自動推送至MES系統，減少手工錄入錯誤；
并行開發：通過PLM系統的產品結構樹，支持多團隊同時開發不同模塊；
快速試產：設計變更流程周期從72小時縮短至8小時，支持每周一次的硬件迭代。
2、汽車電子：滿足功能安全要求在新能源汽車BMS開發中，PDMCon通過以下功能保障功能安全（ISO 26262）：
設計追溯：自動生成設計變更與需求規格的關聯矩陣；
合規檢查：集成ERC工具，自動檢查設計是否符合ASIL D級安全標準；
審計支持：提供完整的設計歷史記錄，滿足功能安全認證要求。
展開 相對于ASIC，FPGA也有一套對應的EDA工具，用于綜合、布局布線、燒錄、調試。如：Synplify，Quartus。
國內現狀：Static Verification，Dynamic Verification，Emulator幾乎空白；國內有一些FPGA公司，在中低端領域已經做得非常不錯，但是高端領域幾乎空白。任重而道遠，不矯飾，腳踏實地干！
03
實現
接著上面說的我們繼續捋數字芯片設計實現流程，今天進入實現階段，對于這一段驢只熟悉其中的綜合、形式驗證、低功耗驗證、RTL功耗分析、STA，其他部分都是一知半解，故無深究，只捋流程。
整個實現階段，可以概括成玩EDA工具及基于EDA工具的方法學，EDA工具無疑是實現階段的主導，一顆芯片做得好不好，在實現階段之前基本取決于工程師的能力強不強，而在實現階段之后基本取決于EDA工具玩得好不好。整個設計實現流程，涉及到許多工具，此處列出四家主要參與者，空白部分不代表沒有，只代表驢不知。
數字電路實現流程，從大方向上可以分成兩部分：優化跟驗證。
優化，會更改邏輯描述方式，會更改邏輯結構，會插入新邏輯，這所有的動作都存在引入錯誤的風險，故需要驗證工具予以監控。
驗證，要確保邏輯優化過程不改變邏輯功能，要確保時序滿足既定目標需求，要確保無物理規則違規，要確保信號完整性，這所有的驗證都有一套對應的通過規則，但凡有某一項不達標，就不能拿去生產制造。
高級綜合：所謂的高級綜合就是將C/ C++/ System C描述的設計意圖，“翻譯”成用Verilog / System Verilog描述的RTL，多應用于運算邏輯主導的設計，除了三巨頭，市面上有許多小公司在這一個點上也做得不錯。
綜合：在實現流程中，就背后算法而言，綜合一定是最難最復雜的。
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該工作流的特點式由新思科技 EDA 智能體協同處理以下任務：根據自然語言和形式規范生成 RTL（寄存器傳輸級）代碼，運行 Lint 檢查以確保 RTL 的整潔性，生成單元級測試平臺（testbench），并最終通過 EDA 工具迭代運行驗證以收斂至目標指標。對于大型 SoC 設計而言，采用傳統方法，這一前端設計過程通常需要一個驗證團隊四到六個月的時間。
我們使用EDA工具對PDN進行早期分析，以確定硅橋上的DTC配置策略是否合適、多層電源和接地層是否有效以及PDN網絡是否存在風險，從而提前預測設計中的潛在問題并提前調整設計。在設計的中間階段和signoff階段，可以對整個IC系統進行電源完整性分析，以確保PDN設計滿足目標阻抗要求。
權限控制：基于PLM系統的角色權限（如設計師、項目經理），動態調整EDA工具中的數據訪問權限。
二、Wisim DC：國產EDA軟件的璀璨明珠
Wisim DC是一款高效、高性能的平臺級電源完整性EDA物理驗證仿真工具。可快速診斷IC封裝和系統級板圖內的設計缺陷和電源管理風險，通過定位板圖中的“熱點”，自動優化VRM感應線位置，使系統PDN達到最優設計。
EDA工具鏈深度集成：兼容Cadence Allegro、Mentor Xpedition、Altium Designer等主流工具，支持原理圖、PCB及三維模型的聯合檢查。例如，在AI加速器設計中，ERC可自動識別2.5D封裝中的微凸塊間距違規，精度達0.1μm。
設計挑戰
信號設計涉及多個環節，每個環節都可能使用不同的 EDA 工具，形成了一個跨平臺、跨數據格式的復雜流程鏈。
典型流程包括：原理圖設計、PCB疊層與Layout設計、拓撲結構搭建與仿真建模、無源仿真、有源仿真、測試驗證與數據對比等。
我們使用EDA工具對PDN進行早期分析，以確定硅橋上的DTC配置策略是否合適、多層電源和接地層是否有效以及PDN網絡是否存在風險，從而提前預測設計中的潛在問題并提前調整設計。在設計的中間階段和signoff階段，我們可以對整個IC系統進行電源完整性分析，以確保PDN設計滿足目標阻抗要求。
此外，向系統級布局規劃和異質集成的轉型，也要求傳統 EDA 工具尚未完全支持的新型工作流程。
03Altair SimLab 的突破性解決方案
Altair SimLab 通過專為大規模 ECAD 模型設計的革命性多物理場仿真環境，有效應對上述挑戰。該解決方案具備以下創新特性：
1.高效模型處理能力
將模型導入時間從數小時縮短至分鐘級，使常規桌面硬件即可完成精細仿真。
本屆大賽共設六大參賽組別：汽車與交通、高科技、半導體、能源與工業裝備、高校及其他行業，覆蓋仿真技術應用的各個核心領域，當前，各組別參賽概況如下：
汽車與交通：作品聚焦新能源汽車、交通系統優化、熱管理仿真、汽車碰撞等前沿方向；
高科技：作品涵蓋消費電子、通信技術、機器人等領域的仿真突破；
半導體：作品探索3DIC、芯片設計、EDA工具鏈等關鍵技術；
能源與工業裝備：作品關注可再生能源
當財務部還在為每年遞增的訂閱費用頭疼時，研發部卻因SaaS版EDA工具的自動升級功能歡呼雀躍。這種矛盾背后，暴露出企業面對SaaS轉型時的典型困境：一邊是降本增效的誘惑，一邊是失控風險的隱憂。
SaaS模式帶來的沖擊遠不止于此。某生物醫藥企業的真實案例更具戲劇性：為追趕數字化轉型浪潮，市場部擅自采購的營銷自動化SaaS，因未納入統一管理平臺，導致年度訂閱費用超支230萬元。
