正如類比IC設計持續進展一樣，電子設計自動化(EDA)工具也在不斷發展中，以滿足下一代晶片日益嚴苛的驗證需求。然而，儘管類比、混合訊號和射頻(RF)等設計工具在最近幾年來持續快速成長並達到兩位數的年成長率，但也還未能發展到媲美數位設計工具範圍的爆發成長規模。

市調機構Pedestal Research研究總監Laurie Balch說：「數位設計自動化的關鍵推手在於能夠使用標準化電子元件的抽象表現，以綜合並模擬設計。對於數位設計來說，這已經是一種公認的標準做法，但對於類比設計來說卻相當困難。」這是因為，根據定義，類比運算並不能僅以0和1來表示，這賦予設計更大的靈活性，但也意味著更複雜的分析。

因此，EDA產業尚未成功開發出充份可行的方法，以實現類比設計技術所需要的更高抽象級。Balch說：「除了這些技術挑戰，類比設計專業知識的藝術成份仍然存在真實與感知的神秘感。」她並補充說，類比工程師保有其專業的技能和知識，以使用最少的標準化元件建構客製電路。

因此，讓所有的專業經驗、分析要求以及設計權衡的技巧和經驗法則實現自動化，在技術上既不簡單，也不容易受到設計界的歡迎。此外，採用新的類比自動化工具，即使它們能夠針對出色的性能實現最佳化，也還要求工程師改變其思維並信任這些工具，以減輕其長久以來習慣自己進行的更多手動設計調整和最佳化。

自動化類比設計流程在技術上既不簡單，也不容易受到設計工程師社群的歡迎。
(來源：Siemens EDA)

然而，西門子(Siemens EDA)的AMS部門產品、行銷和業務開發主管Sathish Balasubramanian看到了人們日益認可由上而下的數位方法之優勢。「採用數位驗證技術，針對類比和混合訊號設計進行功能驗證的典範正在發生轉變。」

Balch還認為未來可望在某種程度上趕上數位工具。「我們完全期望最終類比設計工具將進一步模擬數位設計工具的前景。」她補充道：「隨著現代電子裝置中嵌入的類比內容不斷增加，類比工程師繼續進行如此多的手動設計工作並不可行。」

穩步進展中

儘管存在上述挑戰，但仍有進展的跡象。以類比模擬器為例，它必須不斷增強其模型解析器，以支援最新和最強大的製程節點。Balasubramanian說：「這是相當關鍵的，因為類比模擬器用於表徵標準單元工具庫，並將成為新晶片的基本數位建構模組。」

他補充說，矩陣求解器是類比模擬器的主要組成部份，尤其是對於大型電路來說，它在模擬過程中被反覆啟用。「新的演算法一直被加進來，以改善矩陣求解以及平行化，這可以減少電路模擬器的運行時間。」

類比模擬器持續改善，以支援新的製程節點。
(來源：Siemens EDA)

類比晶片開發商——這些工具的用戶——也表達了樂觀看法。亞德諾半導體(ADI)客戶工具體驗產品總監Henri Sino說：「透過EDA工具為虛擬類比設計提供實驗室品質的結果，可能意味著強大的運算能力和模擬時間。為了因應這一挑戰，ADI正優先考慮上市工程交付成果的數位化，例如資料手冊，以利用並擴展我們的EDA開發藍圖。」他補充說，Analog Devices正利用基於網路的工具、互動式內容和完整的系統設計作為起點。

機器學習重要嗎？

當談及關鍵挑戰和潛在解決方案時，Balch指出了另一項重要前提。在數位設計領域，使用先進的製程節點和材料來增加設計規模與複雜度，還需要更多的設計自動化。然而，沒有足夠的類比設計專業工具可用，而且設計時間太緊迫，使得傳統方法無以為繼。

Balch說：「機器學習演算法完全可能成為啟動類比設計方法的自動化新選項關鍵。」

對於機器學習在類比EDA工具的潛力，Balasubramanian抱持類似觀點。

他說：「類比設計不再局限於區塊式(block-level)設計，如運算放大器(op amp)、資料轉換器和濾波器等。所以，如今它在人工智慧(AI)方面得到了更廣泛的應用，因為類比更接近大腦的運作方式。」Balasubramanian指出，類比模擬會產生大量的測量資料。在這方面，機器學習的進步可以將堆積如山的原始資料轉化為有價值的設計洞察力，從而提高設計師的工作效率。

機器學習演算法可望在類比和混合訊號設計工具中實現更多應用。
(來源：Siemens EDA)

機器學習不僅可以利用設計資料，還可以利用與物理屬性變異相關的資料來建構變異模型。當用於設計變異分析時，其結果還比強迫法(brute-force method；BFM)所需的模擬運行更少1,000倍。

類比是SoC的核心

儘管數位電路主要負責日常運算，而且是現代晶片的核心，但類比電路仍然是晶片系統(SoC)成功運行不可或缺的一部份。以時脈為例，SoC的「心跳」節奏就來自於鎖相環(PLL)—它主要就是一種類比和混合訊號設計。

Balch總結這一進展指出，類比EDA的最新發展主要圍繞著類比電路寄生效應的更佳建模與分析而展開。例如，Siemens EDA的mPower工具就是在這方面的一個好例子。「分析工具和設計最佳化當然是確保類比設計成功的關鍵因素，但它們只是類比設計自動化長期願景的一部份。」

Balch回憶說，大約在1990年代末和2000年代初，我們最後還看到業界積極嘗試導入類比綜合和抽象技術，只是這些努力終究都未能成功。現在可以說是時候使用最新機器學習技術來重振這些途徑了。最後，她總結道：「但是，幾乎可以肯定的是，類比設計方法要趕上數位方法還需要一點時間。」

編譯：Susan Hong

(參考原文：EDA Tools for Analog Where Do I Go From Here?，by Majeed Ahmad)

本文同步刊登於《電子工程專輯》雜誌2023年3月號

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