北京时间8月23日，华为副董事长、轮值董事长徐直军正式发布其商用AI芯片“昇腾910”，与其配套的新一代AI开源计算框架MindSpore也一同亮相。这是华为“达芬奇项目”的一个重要成果。
性能方面，用徐直军的话来说，昇腾910是目前运算能力最强的的AI处理器，主要应用场景就是万物互联的智慧生活，以及基于华为自身的硬件以及云服务计算。
关于这款芯片的具体表现和参数这里不多提了，大家有兴趣的可以自己查看一下相关参数。我们来重点解读一下徐直军说的一句话：“华为在芯片设计上已经不能与美国EDA（电子设计自动化）相关公司合作，这影响一些效率，但是华为一样可以做出芯片。”
什么是EDA？就像是战士的武器，工匠的工具套装，是芯片设计方案和半导体物理世界的沟通桥梁。主要作用有三个，一个是将复杂的物理问题用数学模型高度精确化表述（模拟芯片制造过程中可能出现的各种问题）；一个是在逻辑功能正确的前提下，用数学工具算出目前最优的解决方案（怎么样设计才是最合理最优秀的）；最后一个就是验证芯片在各个设计环节中逻辑功能保持一致。
我们都知道，目前主流IC设计公司（华为、苹果、高通）都是采用了自主设计+代工厂代工生产的模式。在芯片设计好之后，需要拿着样片区去代工厂流片，流片成功才可以量产。
以目前台积电最先进的7nm工艺为例，流片一次的费用在3000万美金左右，2020年破土动工的3nm生产线流片一次的费用预计在4亿人民币左右。如果厂家在设计完芯片以后不用EDA工具去优化去找问题而是直接拿去流片，那得要花多少钱才能流片成功？如果不用EDA工具而选择纯人工计算画图，又要增大多少工作量？
我们可以参照一下采用了EDA工具的小米澎湃S1芯片，流片一次几千万。流片了 5次，第一次确认芯片设计问题大改，第二第三次未点亮，第四次确认重大Bug推倒重来。第五次晶体管无法响应，从此项目停滞不前。这五次流片，直接烧掉了红米一年的利润。这还是采用EDA工具，如果不采用呢？
所以你会看到当年小米澎湃S1发布会的致谢图上，除了传统的台积电、ARM这些代工厂巨头以外，还有Synopsys、Cadence、Mentor和华大九天这四家EDA公司。前两者为美国企业、Mentor被德国西门子收购，唯有华大九天是国内企业。
那么市场份额又如何呢？可以说全世界的芯片设计公司都依赖Synopsys和Cadence的EDA工具，Mentor则在DFT方面一骑绝尘，这三家公司占据了市场份额的95%。国内的EDA公司更多的只能提供点工具，全流程工具目前只有华大九天有，但是其团队也仅仅300余人而已。
EDA工具有多难做？它需要兼具半导体、数学和芯片设计，起步需要用到半导体工艺、芯片设计，解决办法是数学逻辑和数学思维，对象却是半导体制造等物理问题。而这三者兼具的人才，大部分已经被笼络到三大巨头公司。
即使是目前最强的华大九天，想要挑战上述三家的主流工具都是毫无希望的，所以当华为确人美国的EDA公司停止与华为合作的时候，小编认为某种程度上这才是对华为的沉重打击。
当然，看目前华为的情况，华大九天的全流程工具已经有了不小的进步，这是一个不小的惊喜。不过还是要继续努力，毕竟离顶尖，还有相当长的路要走。
最后说一句，造芯片真的不仅仅是造一颗小小的芯片，从ARM架构授权到EDA工具，从光刻机生产到芯片制造流片，一颗小小的芯片包含了无数物理学家和数学家的智慧结晶。那些张口闭口国产芯片性能不行的人，你可以不用，但是请你给予他们足够的尊重。
希望我们在集成电路领域能够越来越强，所有的努力，都不会被辜负！
