新思科技产品竞争力体现在哪？

公司积极布局 AI+云，产品竞争力不断提升。

1.AI 布局：Synopsys.ai 赋能芯片设计

新思科技 AI 赋能 EDA 领域产品落地领先，覆盖环节和技术深度引领行业。在全球 EDA 厂 商中，新思科技是首个推出全栈式 AI 驱动型 EDA 解决方案的公司，并率先实现了在芯片 设计、验证、测试和制造四个方面的应用，覆盖范围行业领先；此外，新思科技的产品也 已经得到客户的广泛应用，根据新思科技官网 2023 年 4 月新闻，全球十大半导体企业中已 有 9 家公司采用了 Synopsys.ai 解决方案，第十家也正在测试中；根据公司 23Q3 电话会， 截至 2023 年 8 月，新思科技 DSO.ai 已助力客户完成 270 次流片。在 AI 驱动芯片设计领 域的领先布局奠定了新思科技在该领域的全球领导者地位，未来 AI 引擎持续在芯片开发项 目中的不同数据集上进行训练，优化结果的能力有望持续提升。

业界首款全栈式 AI 驱动型 EDA 解决方案 Synopsys.ai 引领芯片设计新范式。2023 年 4 月，新思科技推出了业界首款全栈式 AI 驱动型 EDA 解决方案 Synopsys.ai，覆盖了先进数 字与模拟芯片的设计、验证、测试和制造环节。基于此，开发者第一次能够在芯片开发的 每个阶段（从系统架构到设计和制造）都采用 AI 技术，并从云端访问这些解决方案。

Synopsys.ai 现包括四大解决方案：1）DSO.ai：首个用于芯片设计的自主人工智能应用程序。DSO.ai 解决方案是一种人工智 能和推理引擎，使用 AI 引擎来改善功耗、性能和面积，在芯片设计的超大解决方案空间中 搜索优化目标。DSO.ai依托训练数据并将学习结果应用到各个项目，来加速流片并实现PPA 目标，从而大规模扩展对多个选项的探索。

DSO.ai 可帮助多类型芯片设计提高效率、降低能耗。包括高性能数据中心 CPU、低功耗 通信 CPU、汽车 SoC、高性能消费 GPU、高性能手机 CPU 等，DSO.ai 可有效提高芯片 时钟频率、减低功耗、减少参与设计的人员、缩短设计时间。

2）VSO.ai：业界首款 AI 驱动的验证解决方案。其旨在实现更快实现更高质量的覆盖率收 敛。该技术可识别并消除回归中的冗余，并自动进行根源分析。VSO.ai 检查 RTL 和激励， 以推断覆盖率并突出覆盖率差距，节省大量时间并确保测试的高投资回报率。

VSO.ai 为验证设计的回归流程注入了全新活力。传统的检验设计回归流程可能需要数天时 间，成千上万的测试会消耗掉大量计算资源，最后的收敛工作不仅非常耗费人力，人工分 析庞大的数据也难以得出可行的见解。VSO.ai 通过检查 RTL 来推断覆盖范围，同时会高亮 显示需要覆盖的区域，从而节省大量时间并确保测试具有高 ROI。据公司官网，瑞萨电子 借助新思科技 VCS 功能验证解决方案（Synopsys.ai 的一部分）进行 AI 驱动的验证，他们 在减少功能覆盖率漏洞方面实现了 10 倍以上的提升，同时 IP 验证效率提高了 30%。此外， 根据新思科技官网数据，OpenTitan HMAC 的 IP 验证示例显示 VSO.ai 在实现 100%功能 覆盖率的速度上是传统方案的 3 倍。

3）TSO.ai：是业界首款针对半导体测试的自主人工智能（AI）应用，能最大限度地降低当 今复杂设计的测试成本并缩短上市时间。一方面，该应用可以优化 ATPG 参数调整，标准 ATPG 需要设置许多工具参数和选项，因此需要更多的专业知识才能有效地操作该工具，并 在尽量短的时间内产生最佳结果，TSO.ai 通过使用 AI 驱动的优化引擎来智能地自动执行 ATPG 参数调整，并始终如一地实现针对特定设计的 QOR 优化，从而解决了这些挑战。另 一方面，TSO.ai 在大型测试搜索空间中自动搜索最佳解决方案，以最大限度地减少测试向 量的数量和 ATPG 迭代时间，从而大幅降低测试成本。

4）ASO.ai 通过 AI 模拟自动化，提高模拟设计、仿真、验证和实施工作流程的生产力。在 模拟设计迁移方面，ASO 能够实现分层模拟 ip 跨技术节点的快速迁移，包括自动原理图迁 移和基于知识的自动布局迁移。在布局感知设计优化方面，ASO 可以实现多目标优化代理， 在运行过程中进行学习，帮助工程师在数百个 PVT 弯道和多个测试中同时集中并进一步优 化模拟设计。基于人工智能的优化器可以在布局前和布局后的寄生网络上工作，以快速收 敛并满足设计规范。在智能仿真分析方面，ASO 帮助工程师快速理解复杂的信号级行为在 一个庞大的角落和多试验台模拟数据集，否则不能捕捉到基于表达式的仿真分析，很难通 过观察波形来识别。Synopsys ASO. ai 自动化工作流程旨在改善设计人员的周转时间（TaT）， 降低结果成本（CoR），同时提高模拟设计的结果质量（QoR）。

全栈式大数据分析解决方案（Data Analytics,.da），持续强化 Synopsys.ai EDA 平台。 2023 年 9 月新思科技推出面向芯片开发全流程的 AI 驱动型数据分析整体解决方案，这是 全球半导体行业首个可提供 AI 驱动型洞察和优化分析的解决方案，能够改善架构探索、设 计、制造和测试流程。该解决方案集成了 AI 技术的最新进展，可对大量异构、多域数据进 行管理和操作，以加速分析根本原因，从而提高设计生产率、制造效率和测试质量。

Data Analytics,.da 现包括三大解决方案包括：1）Design.da 业界首个通过全面的数据可视化和机器智能引导实现 PPA 优化的方案。 Design.da 对来自 Synopsys.ai 设计执行的数据进行深度分析，利用这些庞大的数据带来更 高效的生产力和更好、更快、更智能的设计方式，为开发者提供全面的可视化和可操作的 设计分析，从而挖掘功耗、性能和面积（PPA）优化的机会。结合行业标准数据库与本地 云优化架构，Design.da 供了更好的可观察性，以帮助降低项目风险，智能地发现可操作的 数据洞察力，以实现更高效的设计师工作流程，并为不断改进设计过程提供知识框架。

2）Fab.da 分析晶圆厂流程控制数据，提升制造良率，提高产量和吞吐量。Fab.da 用于存 储和分析大量来自晶圆厂设备流程的控制数据，可快速准确地做出决策，从而提高操作效 率并极大限度地提高产品质量和制造良率，提高晶圆厂的整体效率，使客户能够满足其产 品交付和成本目标。Fab.da 包括强大的过程控制功能，通过提供高度差异化的基于 AI/ML 的数据分析解决方案，最大限度地提高产量和吞吐量。Fab.da 为客户提供了数据可伸缩性、 性能、健壮性和可升级性，从而缩短了上市时间、减少了废料并提高了用户生产力。

Fab.da 通过云可以管控全流程数据，实现设备监控和识别潜在故障的功能，提升生产率。 这个数据连续体确保了一个全面和准确的基础分析可同时监控设备运行状况，快速优化工 艺流程识别故障的潜在原因，并预测结果，以有效地缓解生产风险。无论是传感器数据、 半结构化文件数据，还是机器学习，Fab.da 一个平台可以管理这一切。客户可以连接不同 的数据源，以获得提高生产力的见解，以实现更快的生产斜坡和高效的大批量生产。

3）Silicon.da 作为产品生命周期管理工具，整合各阶段数据来改进芯片生产和运行指标。 Silicon.da 收集来自测试设备的千兆字节级芯片监控、诊断和生产测试数据，以改进质量、 良率和吞吐量等芯片生产指标以及功耗和性能等芯片运行指标。Silicon.da 自动突出显示硅 数据异常值，使工程团队能够快速识别和纠正设计和制造中的潜在问题。通过在单一环境 中整合所有制造阶段的分析来提高生产率，同时与其他解决方案相比，能够处理和分析数 量级更多的硅数据。

Silicon.da 能够通过数据，即时结合供应链各阶段的改进，实现全面的产量优化。问题或 关键兴趣点的自动分析和识别以见解的形式显示。零件级的可追溯性和调试支持快速的根 本原因分析，并将纠正措施建议反馈到供应链中。子模具分析也可用于新产品引入（NPI） 产品的早期阶段，以确定导致故障分析的系统问题，这些故障分析阻碍了高产量和大批量 生产。通过将传感器包含到设计中，使传感器数据的反馈能够执行设计校准，芯片功率和 性能优化成为可能。通过将产量趋势分析、诊断和失效分析与设计和/或工艺的改进相结合， 可以实现全面的产量优化。在生产控制过程中，为质量优化提供了一个包含异常值检测技 术的自动化配方流。

2.云化布局：布局 ZeBu Cloud，进程持续深化

新思科技在 EDA 上云的布局进度可以分为两阶段： 1）技术储备期（2011-2018 年）：新思科技于 2011 年率先提出 EDA 上云，并在 2018 年 正式宣布推动云化。2011 年，Synopsys 首先提出 EDA+公有云，但彼时 Synopsys 认为“云 计算尚不适用于定制化很强的工作流”。2018 年 6 月 26 日 Google 在设计自动化大会上首 次展示云上 EDA，并在 Google Cloud 上实现了 Synopsys VCS 仿真解决方案；同年 10 月 宣布已与台积电、AWS 和 Azure 合作，提供基于云的简化 IC 设计环境。 2）云化落地期（2018 年至今）：2018 年之后，公司的 EDA 上云进程进一步深化。2019 年 3 月，Synopsys 和三星宣布联合推出首个支持云的产品。通过三星 SAFE 云设计平台提 供的 Synopsys 产品包括设计实施、签核和验证等产品，涵盖了完整的 RTL-to-GDSII 流程。 2020 年 7 月新思科技宣布与台积电和微软的合作已经实现了一项突破性的、可高度扩展的 云上时序 signoff 流程。2021 年 1 月公司宣布 Amazon Web Services 已在其基于 Arm 的 Graviton2服务器上部署了新思科技VCS细粒度并行技术，加速实现突破性连接技术和SoC 的开发与验证。

上云内容：目前新思科技的 EDA 云化布局可以分为设计和验证两类。芯片设计过程需要大 量的计算资源，借助 Synopsys 基于云化解决方案，可以提高生产力并减少周转时间和成本。

业务模式：使用云积分按时按需购买 EDA 工具的 FlexEDA 业务模型。Synopsys Cloud FlexEDA 商业模式不同于传统的 EDA 工具购买和使用，客户无需为特定工具购买特定数量 的许可证，而是购买特定数量的云积分（Cloud Credits）作为 EDA 工具、许可证和基础设 施（在 SaaS 的情况下）的单一货币，这些积分可用于获取任意工具的任意数量许可证， 用户可充分利用云的弹性和可扩展性。

部署方式：FlexEDA 现支持 SaaS 和自备云（BYOC）两种部署方式。1）SaaS 部署提供 完整的设计和验证环境，包括 Synopsys EDA 产品以及计算、存储基础设施，以便以最佳 方式运行 EDA 工作负载。SaaS 部署是一项完全由 Synopsys 托管的服务，Synopsys 为 需要计算、存储和基础设施资源以及 EDA 工具的客户设置整个环境。2）自备云（BYOC） 部署中，客户可以购买云积分并使用它们来运行 Synopsys EDA 工具，并可以引入自备的 云供应商来运行 Synopsys EDA 工具、任何第三方工具、代工配套产品和设计芯片所需的 工艺开发套件（PDK），目前 BYOC 部署支持三大公共云提供商：微软 Azure、AWS、谷 歌云。

除了接入外部云基础设施外，公司也提供自己的 ZeBu Cloud 服务。ZeBu Cloud 是公司 Verification 系列的一部分，提供托管仿真解决方案，可实现灵活、交钥匙且安全的仿真， 以加速 IP 和 SoC 的软件启动、性能验证、功耗分析和系统验证。ZeBu Cloud 既可在云 端部署，也可以在客户本地部署。除了 ZeBu 仿真服务器之外，ZeBu 云还提供 ZeBu 编译、 ZeBu 虚拟解决方案、ZeBu 系统级调试等服务。

展望新思科技未来 EDA 上云进程来看，我们认为主要有三大方向： 1）更多工具上云：目前公司上云的 EDA 产品主要集中在设计和验证环节，且以 Fusion Design Platform、Verification Continuum Platform 两大平台为主，未来随着云业务的顺利 扩展，公司上云产品数量有望继续增加。 2）公私有云混合：以 ZeBu 云为例，新思科技目前主要提供的云化解决方案，以私有云部 署为主。目前下游客户对于 EDA 上云的安全性仍存在顾虑，在此情形下，EDA+公有云的 模式难以较大范围推广。未来随着客户对于云化产品接受程度的提高，软件安全能力的加 强，公有云在 EDA 上云中的比重有望提升，混合云应用有望加速拓展。 3）与 AI 结合更紧密：在 EDA 产品的设计和验证环节，公司均将 AI 能力应用其中。如通 过 DSO.ai 实现空间布局的最优化设计以及次要流程的自主决策；通过 AI 能力加速 VC Formal 验证过程等等。未来随着 EDA 在云端应用的深入，数据量进一步丰富，AI 与 EDA 的结合也必将更加紧密。