正如模拟IC设计在不断发展一样，电子设计自动化(EDA)工具也在不断发展中，以满足下一代芯片日益严苛的验证需求。然而，尽管模拟、混合信号和射频(RF)等设计工具在最近几年来持续快速增长并达到两位数的年增长率，但也还未能发展到能媲美数字设计工具范围的爆发增长规模。
Pedestal Research研究总监Laurie Balch说：“数字设计自动化的关键推动因素在于能够使用标准化电子元件的抽象表现，以综合并模拟设计。对于数字设计来说，这已经是一种公认的标准做法，但对于模拟设计来说却相当困难。”这是因为，根据定义，模拟运算并不能仅以0和1来表示，这赋予设计更大的灵活性，但也意味着更复杂的分析。
因此，EDA行业尚未成功开发出充分可行的方法，以实现模拟设计技术所需要的更高抽象级别。Balch说：“除了这些技术挑战，模拟设计专业知识的艺术元素仍然存在真实与感知的神秘感。”她补充说，模拟工程师保持其专业的技能和知识，以使用最少的标准化组件构建定制电路。
因此，让所有的专业经验、分析要求以及设计权衡的技巧和经验法则实现自动化，在技术上既不简单，也不容易受到设计界的欢迎。此外，采用新的模拟自动化工具，即使它们能够针对出色的性能实现优化，也还要求工程师改变其思维方式并信任这些工具，以减轻其长久以来习惯自己进行的更多手动设计调整和优化。
EDA行业处于半导体产业链上游，贯穿制造、设计、封测等环节。根据ESD Alliance统计，2021年全球EDA市场规模为132.75亿美元，同比增长15.77%。受益于半导体产业向中国转移的趋势，中国EDA市场规模实现较快增长。
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自动化模拟设计流程在技术上既不简单，也不容易受到设计工程师群体的欢迎。(来源：Siemens EDA)
然而，西门子(Siemens EDA)的AMS部门产品、营销和业务开发主管Sathish Balasubramanian看到了人们对自上而下的数字方法的优势的一些认可。“采用数字验证技术，针对模拟和混合信号设计进行功能验证的典范正在发生转变。”
Balch还认为未来有望在某种程度上赶上数字工具。“我们完全期望最终模拟设计工具将进一步仿真数字设计工具的前景。”她补充道：“随着现代电子设备中嵌入的模拟内容不断增加，模拟工程师继续进行如此多的手动设计工作并不可行。”
尽管存在上述挑战，但仍有进展的迹象。以模拟仿真器为例，它必须不断增强其模型解析器，以支持最新和最强大的制程节点。Balasubramanian说：“这是相当关键的，因为模拟仿真器用于表征标准单元库，并将成为新芯片的基本数字构建模块。”
他补充说，矩阵求解器是模拟仿真器的主要组成部分，尤其是对于大型电路来说，它在模拟过程中被反复调用。“新的算法一直被加进来，以改善矩阵求解以及并行化，这可以减少电路仿真器的运行时间。”
模拟仿真器持续改善，以支持新的制程节点。(来源：Siemens EDA)
模拟芯片开发商——这些工具的用户——也表达了乐观看法。亚德诺半导体(ADI)客户工具体验产品总监Henri Sino说：“通过EDA工具为虚拟模拟设计提供实验室质量的结果，可能意味着强大的计算能力和仿真时间。为了应对这一挑战，ADI正优先考虑上市工程交付成果的数字化，例如数据手册，以利用并扩展我们的EDA开发蓝图。”他补充说，Analog Devices正利用基于网络的工具、交互式内容和完整的系统设计作为起点。
当谈及关键挑战和潜在解决方案时，Balch指出了另一项重要前提。在数字设计领域，使用先进的制程节点和材料来增加设计规模与复杂度，还需要更多的设计自动化。然而，没有足够的模拟设计专业工具可用，而且设计时间太紧迫，使得传统方法无以为继。
Balch说：“机器学习算法完全可能成为启动模拟设计方法的自动化新选项的关键。”
对于机器学习在模拟EDA工具的潜力，Balasubramanian也持有类似的观点。
他说：“模拟设计不再局限于区块(block-level)设计，如运算放大器(op amp)、数据转换器和滤波器等。所以，如今它在人工智能(AI)方面得到了更广泛的应用，因为模拟更接近大脑的运作方式。”Balasubramanian指出，模拟仿真会产生大量的测量数据。在这方面，机器学习的进步可以将堆积如山的原始数据转化为有价值的设计洞察力，从而提高设计师的工作效率。
机器学习算法有望在模拟和混合信号设计工具中实现更多应用。(来源：Siemens EDA)
机器学习不仅可以利用设计资料，还可以利用与物理属性变异相关的数据来构建变异模型。当用于设计变异分析时，其结果还比穷举法所需的模拟运行少1,000倍。
尽管数字电路主要负责日常计算，而且是现代芯片的核心，但模拟电路仍然是片上系统(SoC)成功运行不可或缺的一部分。以频率为例，SoC的“心跳”节奏就来自于锁相环(PLL)—它主要是一种模拟和混合信号设计。
Balch总结这一进展指出，模拟EDA的最新发展主要围绕着模拟电路寄生效应的更好建模与分析而展开。例如，Siemens EDA的mPower工具就是在这方面的一个好例子。“分析工具和设计优化当然是确保模拟设计成功的关键因素，但它们只是模拟设计自动化长期愿景的一部分。”
Balch回忆说，我们最后一次看到引入模拟综合和抽象技术的认真尝试是在20世纪90年代末和2000年初，只是这些努力终究都未能成功。现在很可能是时候使用最新的机器学习技术来重振这些方法了。最后，她总结道：“但是，几乎可以肯定的是，模拟设计方法要赶上数字方法还需要一点时间。”
(原文刊登于EDN姊妹网站EE Times，参考原文：EDA Tools for Analog Where Do I Go From Here?，由Susan Hong编译。)
EDA行业处于半导体产业链上游，贯穿制造、设计、封测等环节。根据ESD Alliance统计，2021年全球EDA市场规模为132.75亿美元，同比增长15.77%。受益于半导体产业向中国转移的趋势，中国EDA市场规模实现较快增长。
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