由中國計算機學會（CCF）主辦、中國計算機學會容錯計算專業委員會、清華大學和北京啟迪清雲智慧能源有限公司共同承辦的CCF CFTC 2019在北京九華山莊隆重召開。

本次大會主題是“容錯護航硬科技發展”，就芯片、軟件、系統等領域的硬科技技術進行了廣泛、深入的學術交流，吸引了來自學術界和工業界500餘人參加了本次大會。在本次大會上，討論了諸多集成電路領域的熱門話題，像芯片安全、開源EDA和開源IP、存儲容錯和存儲計算等，最為有興趣的是北京大學羅國傑博士介紹的關於開源EDA方面的工作。

在8月14日的大會特邀報告上，宣布了由國內自主發起的一個開源EDA框架——OpenBelt倡議，倡議者、北京大學高能效計算與應用中心（CEDA）的羅國傑副教授在大會的特邀報告中詳細介紹了OpenBelt的設計動機和思路。OpenBelt是由北京大學、中科院計算所、清華大學、復旦大學等EDA領域研究優勢單位合作發起的一個開源EDA框架，目的是通過聯合國內在EDA領域的學術界和工業界力量，構建自主、創新、滿足後摩爾時代芯片設計的新型設計方法學生態和社區。

OpenBelt開源EDA框架

羅國傑博士“OpenBELT： 開源EDA 端到端框架的設想”大會報告

羅博士的大會報告首先從開發技術領先、成熟EDA需要的人才開始。參考EDA巨頭的研發投入，Synopsys和Cadence兩家公司在2018年度的研發費用均已達60至70多億人民幣，每年至少需要3000名研發工程師才能達到和巨頭們類似的創新研發能力。然而，目前國內EDA領域的人才培養還相當滯後，數量嚴重不足。羅博士在報告中做了初步估算： 假設國內學生在EDA領域頂級期刊IEEE TCAD的投稿中佔比六分之一，也就是每年約30篇，再假設博士生在校時每五年需要發3篇論文，則估算出國內EDA領域的在校博士生只有約50名。這和人力需求相比，還有很大的差距。一方面，如何高效培養EDA領域人才來彌補這一巨大的差距是一個亟待解決的問題。同時，也說明我們要在現有技術基礎上，開發和當前領先的EDA工具相似水平的工具，首先要解決人才儲備不足的問題。

圖： Cadence和Synopsys的年度研發費用（CDNS: Cadence，SNPS: Synopsys）

參考互聯網和人工智能領域近年的進展，開源技術及社區促進了開發人員和領域技術的快速增長。現在最流行的深度學習庫，很多都實現了開源。通用開發者社區Stack Overflow，GitHub提供了非常多的代碼以及問題解決方案，非正式的技術討論平台arxiv和quora也會分享一些初步研究成果和觀點。開源技術和社區降低了領域的門檻，使得更多領域外的研究者可以接觸到更前沿、更具體的問題及其解決方案，也可以做出一定貢獻，推動領域的發展。

羅博士的報告接著分析了設計開源端到端EDA工具鏈的重要意義。EDA開發者教育和培訓的規模化、以開放的社區消除專業技術交流壁壘、以端到端的開源工具鏈吸納社會資源，其中通過定制芯片開發來吸收自然科學和工程探索領域的部分政府經費、通過便利技術需求的表達與技術成果的評測交付來吸收校企合作經費、以降低小團隊獨立創業和生存的難度來吸收風險投資。

當然，與傳統軟件不同，開源EDA有其自身的難度。EDA技能跨越算法層面和物理層面涉及眾多複雜專業知識、開發完整的EDA工具鏈需要眾多社區開發者的支持與維護、以及運行大規模設計的EDA工具的需要大量的高性能服務器。

在整個EDA領域的開發過程中，軟件複雜度問題可以通過智能、層次化和功能重用解決。一套完整的EDA開發流程往往可以分為以下幾個層次： 具體點工具（如ExtTool、STA、P&R、synthesis等）、專用求解器（如DAE solvers、PDE solvers、Machine learning、Compilers等）、通用求解器（如Nonlinear solvers、Fast linear solvers、Discrete optimization等）、以及數學模型（連續數學和離散數學）。如果能夠通過層次化和功能重用搭建起一套高質量全流程的開源EDA算法框架，便可以針對ASIC流程、FPGA流程、定制體系結構流程、類腦芯片流程等諸多目標，在芯片設計者、EDA算法開發者、框架開發者間建立起一套能夠快速迭代、分工明確的合作體系，合力解決複雜而繁瑣的EDA問題。

圖： 開源EDA算法開發框架

目前國外已經提出了一些開源EDA的框架與項目。其中，IEEE CEDA提出了DATC項目，將學術界舉辦的設計自動化比賽中的單點工具，根據一定的設計標準格式，整理出一套開源EDA流程； 由美國國防高級研究計劃局DARPA資助的OpenROAD項目，通過開源EDA工具研究與開發，以實現電子設備智能設計IDEA計劃的目標，即24小時內無人參與完成芯片設計。同時，DARPA電子復興計劃的一系列與開源硬件和EDA相關的計劃，如開源硬件項目POSH、IP重用項目CHIPS、領域專用芯片項目DSSOC、以及軟件定義硬件項目SDH等也與設計方法學創新密切相關。

圖： 國外的開源EDA項目

為了吸引更多的開發者加入EDA領域，EDA需要和其它新興領域相結合，這主要包括三個方面。一是和EDA領域的上游相結合，近年來新興器件帶來了許多特殊的EDA需求，如存內計算、量子計算等，傳統的EDA流程不再適用，這就需要開發者們針對它們設計新的流程。二是和EDA領域的下游相結合，近年來有許多新興應用，如物聯網、5G、AR/VR等，對性能和功耗有了更高的要求，通用的EDA流程無法滿足，開發者們需要針對應用設計新的流程； 此外，EDA的設計過程和設計目標也需要根據新興算法作出調整，機器學習算法就是一個很好的例子。三是和EDA自身發展相結合，新興的設計方法學，如敏捷開發，會幫助改進EDA領域開流程。

圖： 開源EDA的新需求

羅博士最後表達了OpenBelt作為公共領域設想而不是具體項目，需要凝聚學界和業界的廣泛力量來解決的問題。期望框架能高效實現的算法和代碼重用、點工具與流程的版本管理、分佈式和雲平台支持等功能。目前，北京大學高能效計算與應用中心正在開展OpenBelt初步框架的搭建工作。

為了更進一步深入探討開源EDA和開源IP的相關技術，CCF容錯大會在16號和17號兩天下午，分別組織了專題論壇，邀請了眾多學者和業界嘉賓從AI EDA和開源IP等不同角度深入探討開源EDA的可行性和具體技術路線，嘉賓和觀眾一直認為開源EDA可以降低EDA領域門檻，可以讓學界減少重複性工作，對學術界甚至整個EDA領域發展非常有好處，但是如何激勵和推行開源工作仍需要有深入的思路。

CCF容錯專委秘書長、一直從事專用處理器芯片研究工作的中科院計算所韓銀和研究員，也是OpenBelt的倡議者之一，在論壇中表達了OpenBelt應該和敏捷開發相結合的思路。開源首要的是可幫助降低成本，但當前芯片設計而言，設計複雜度和設計週期過長，是更為急迫的剛需。如果說目前這一代的設計方法學（DA）解決了大規模設計的問題，滿足了通用計算芯片設計規模更大、運行頻率更高等需求； 下一代設計方法學可能需要關注快速設計的問題，也即敏捷開發的問題，滿足人機物三元時代專用芯片種類更多、設計週期更短、單片人力投入更少等需求。OpenBelt框架在設計之初，就可構建在類似Chisel等新的設計語言上，設計開源的中間文件交換格式，這樣就可以很好的整合當前算法界和系統界在圖計算優化方面的最新成果，設計更快、功能更強的仿真、綜合等工具。同時，通過開源，吸引更多人工智能方面的最新研究進展，使得整個EDA框架更加自動化。同時，通過設計復用開源IP，可以大幅加速芯片設計的周期，OpenBelt應融合這方便的優勢。

開源EDA框架要想成功，需要學術界和產業界的共同努力，非常不容易，CCF容錯專委會持續舉行活動，推動國內主導的開源EDA框架的嘗試。

2019 CCF集成電路Early Career Award揭曉，上海交大蔣力副教授獲此殊榮

大會的另一個重頭戲是揭曉今年的CCF 集成電路Early Career Award。中國計算機學會CCF 集成電路Early Career Award 針對工作不超過6 年的青年學者設立， 為從事集成電路方向的青年學者早期職業生涯提供支持。這是中國計算機學會體系內目前唯一的一個集成電路專業獎項，去年啟動首屆評選，今年已是第二年。

經過7名國際國內同行專家的三輪評審，最終，上海交通大學的蔣力副教授獲得其項殊榮，以表彰他在後摩爾時代集成電路測試容錯設計方面領域所做的學術貢獻。

蔣力副教授一直專注於從事集成電路測試和電路容錯技術研究，他針對三維芯片高成本問題，率先提出三維芯片“綁定前測試”架構設計與優化方法，被引入IEEE 標準P1838。針對3D IC中TSV的高故障率，率先設計了極為高效的TSV 修復架構和三維存儲器中相鄰晶片上冗餘資源共享技術，刷新了三維存儲器修復效率的記錄。

圖： 評獎主席汪玉教授主持蔣力博士的獲獎儀式

摩爾精英公司連續兩年贊助了CCF 集成電路Early Career Award。人才是半導體產業發展的引擎，摩爾精英董事長兼CEO張競揚表示，能不能持續吸引像蔣力副教授這樣的優秀青年加入行業，並充分實現他們的個人價值，對整個產業來說至關重要。同時，通過一站式芯片服務平台，可以加速研發成果轉化，促進產業發展，這也正是摩爾精英成立四年來所做的探索，為1500家芯片公司提供芯片設計服務、流片封測服務、人才服務和企業孵化服務，同時積極探索SiP, Chiplet和EDA/IP上雲等創新模式，幫助提升芯片創新的啟動率、實現效率和成功率，最終目標是用1/10的資金、1/10的時間和1/10的團隊，完成芯片產品研發，投入市場。摩爾精英的使命是，讓中國沒有難做的芯片，我們正在不斷努力，一步步往這個目標邁進。