过去几年，AI需求推动了计算的爆炸式增长，导致芯片设计变得越来越复杂。随着设计追求更高的性能，每个封装的硅片面积和功耗持续增长。每一代新工艺节点带来更多的设计规则和限制，进一步增加了芯片设计的成本。

与此同时，急于尽快将计算产品推向市场，给设计团队带来了巨大压力，要求将设计周期和验证周期从几年压缩到几个月。如果你不够快，就会被竞争对手超越。即使是3个月的延迟也意味着数十亿美元的损失。

这一切都在发生的同时，工程人才库正在萎缩。丰厚的薪酬和灵活的工作安排吸引了大多数学生选择软件和信息系统方向，导致能够进入芯片设计领域的电气工程专业毕业生数量不断减少。西门子展示了这些复杂的AI加速器设计所需的工程师工时，远远超过了进入劳动力市场的工程人才数量。

目前美国半导体 workforce 中有三分之一超过55岁。新毕业生的数量远远无法填补这一差距。即使是苹果也在积极资助教育项目，鼓励更多人从事工程领域。虽然他们的”新硅计划”有助于增加电气工程毕业生的兴趣和数量，但随着晶体管数量以摩尔定律的速度增长，这几乎无法满足人力需求的爆炸式增长。

随着芯片复杂度增加、设计周期压缩和工程师短缺这三重挑战，设计阶段形成了巨大的瓶颈。最新的AMD MI455X芯片在2nm和3nm工艺上采用先进的混合键合3D堆叠技术，集成了12个逻辑核心，包含3200亿个晶体管，并集成了HBM4内存和高速224G SerDes。设计这种规模的产品，不仅仅是雇佣更多工程师或购买更多的验证服务器那么简单，它考验着公司的工具、方法和人力资本组织，决定设计成功与否。

花费数亿美元设计新的SoC后，芯片能否正常工作并无保证。通常需要多次迭代，每次都需要新的掩模集，A0版本很少能直接投入生产。当单个高级掩模集成本高达数千万美元时，每次重新设计都是对资产负债表的重击。此外，这还会推迟大规模生产的时间表数月。

随着设计变得越来越复杂，测试变得越来越重要，以确保芯片内的所有模块都能互操作且运行良好。验证过程，即在将设计投入硅片之前证明其完全按照预期工作，现在根据设计的不同，可能消耗高达70%的总项目工作量。验证工程师是…

原文链接：https://newsletter.semianalysis.com/p/the-eda-primer-from-rtl-to-silicon

---

关注微信号：智享开源 关注微博：IMCN开源资讯网 ，可及时获取信息