2018年3月,代表AspenCore，我专程前往北京与楷登电子（美国Cadence公司）CEO Lip-Bu Tan(陈立武)先生进行了对话。 这是一次产业覆盖面极广的对话。 人工智能、未来应用热点、先进制程、系统级设计、全球半导体市场趋势均囊括其中。 这也是一场关于创新的对话，这些创新已开始颠覆这个时代。 相信你听过或熟悉Machine Learning，或Deep Learning,你了解什么又是“Domain Specific Learning”？ 相信你了解业界对摩尔定律是否正在接近极限有不同的声音，但第一个3nm芯片已经流片成功。 同时身兼Cadence CEO以及国际风险投资机构华登国际的创办人兼主席的Lip-Bu Tan，他看好的产业是什么，最看好的产业又是什么？ 本文也会涉及到Cadence公司自身的发展动态和未来方向。 首先，恭喜Cadence荣获了AspenCore举办的2018年度“中国IC 设计成就奖”之“年度卓越表现EDA供应商”。这是Cadence连续第6年获得这个奖项，请您分享下Cadence对中国半导体产业的承诺。 我们非常荣幸可以获得这个奖项，这离不开中国区徐昀总经理以及团队的努力。从国家的层面上看，中国政府在两会期间也提及到集成电路、人工智能是战略性的纲要重点，所以我们也会积极配合政府的策略，关注国内半导体业的发展。 我们的承诺是：第一，我们将持续创新，把工具、IP做得更好，以扶持国内半导体公司的发展，无论是巨头企业海思、展讯，还是小的初创公司等，为他们提供最好的工具和IP；第二，就是刚刚提及获得的这个奖项，我们将继续以团队精神与客户进行密切的合作，从而提高中国半导体服务的水准和品质。 您提到了一个点是基于创新提供更好的工具和IP，另外一个就是团队精神。我能感受到您的团队是很有活力的。可否请您简要介绍下目前Cadence在中国发展的情况？ 首先，我个人喜爱篮球、排球运动，深知团队精神的重要性。 在国内跟客户合作配合，我们都是以客户为主，以谦虚的心态准时满足客户的需求。在R&D方面，Cadence在同行业中的投入应该是最高的，约有30%。在最近的3年内我们自主研发了20多个新的产品。值得自豪的是我们一直在创新，包括用人工智能的方式把工具做得更好，更多地采用多核并行处理，从而在改善PPA（性能、功耗和面积）的同时缩短产品上市时间，这对我们更好地服务客户非常有帮助，实现以客户为主。 Cadence在2017年开发了8个新产品。除了EDA工具和IP，同时我们在制程领域也走在业界的前列。最近，我们宣布了与IMEC共同成功流片3nm测试芯片，这是业界第一。而且大约在一年半前，业界的第一个5nm芯片也是我们推出的。 在这20多个产品中，Cadence中国团队有什么贡献吗？ 有很多贡献。我们在北京和上海都有R&D团队，进行数字和模拟方面的产品研发，特别是我们现在新的与AI相关的产品都是在国内研发的。 Cadence是一个全球化的公司，R&D团队分散在全球。其中中国区北京团队的重点是模拟电路和数字电路仿真，在上海的团队很大一部分则是做数字的物理实现。其实现在业界知名的Innovus设计实现系统很多就在上海完成。上海团队大概有三、四百位R&D工程师，而且对于AI的项目，他们是我们全球的带头人。
图：Cadence CEO Lip-Bu Tan(陈立武)先生。
我觉得这确实值得提一下，徐昀总经理去年在我们AspenCore的“中国IC设计领袖峰会”上，在EDA这个领域里首次提到了人工智能(AI)，当时在业界造成的影响很大。 是的，今年我们会继续向业界展示Cadence在AI领域取得了哪些实质的进展。其实从创新的角度看，Cadence在AI的机器学习方面取得了很好的效果。我们的人工智能将来会成为一个平台，研发重心放在上海。这个平台是针对我们所有产品的AI平台。 2018年是Cadence成立30周年。能否请Lip-Bu分享几个Cadence对产业和技术做出重大贡献的里程碑？ 30年是一个很长的时间。我从2009年开始执掌Cadence，回顾过去，我着重说说最近10年的里程碑。 首先在数字设计方面，我们在技术方面几乎是领先的，而这是基于很多客户对我们的评估。这是一个很大的突破。以前我们是处于二，三名的位置，现在技术方面，比如PPA指标，我们已经跃入全球第一。以一些领先的代工厂为例，其7nm的制程基本上一定是用Cadence的工具。 在IP方面，诸如ARM、联电和其他重要客户都已经认定Cadence，所以这也是一个很大的突破。五、六年前，我们将IP加入到产品线，将IP业务的占比由0%做到12%，且业务额去年一年增长了18%。这颇具挑战性和突破性。几年前我们收购了Tensilica，最近又收购了nusemi，提供超高速SerDes IP。现在，网络服务公司的云数据中心都需要SerDes通信，博通的看家本领就是高速串并行转换器。 另外一个就是保持在模拟技术的领先地位。这方面我们的进展同样迅速，仅去年就成长了11%。 第三，在验证方面苦下功夫。举个例子，几年前我们收购了Jasper，提供形式验证工具，几乎全球排名前15名的公司都用我们的技术。验证工具的代码还在不断重写和优化，这是一种渐入佳境的节奏。 我们很注重提供给客户的服务，我很高兴几乎在每个行业的领导品牌都会用我们的工具。当然这9年来给股东的回报也是很可观的，股票增长达到16-18倍。同时，在2017年，Cadence也入选到标准普尔500以及纳斯达克100公司列表中。 另外，值得一提的是我们在2017年入选了Fortune的 Best Place to Work，并且拿到了第38位的好成绩，连续四年我们都进入到前100名。这反应了Cadence的公司文化，包括谦虚、体恤员工，以及包容性、多样性和回馈社会等特质已显露出来且被认可。
图：Cadence成立30周年。
SDE，即系统设计实现，是您提出的EDA发展战略。该战略目前进展如何？也请分享一至两个成功采用了SDE的具体案例，以及这些设计所获得的利益。 首先，我们还在进行中，在EDA工具上，Cadence已广为人知，在我们的新的策略下，更注重从EDA发展到SDE系统设计，这使得整个市场都扩大了。 我们主要的做法：第一，先把工具完善到各方面都是最好的产品，这个已经开始实现；第二，在SDE中最重要的是IP，我们把IP也做起来了，大概有12%的业务额；接下来，对于SDE，除了需要工具、IP之外，还需要一些系统设计工具，包括PCB板、系统信号完整性等。我们几年前收购了一家公司叫Sigrity，帮助系统公司除了将芯片做好之外，还可以分析PCB板的功耗和信号完整性等特性。所有这些工具加起来，就能够给系统公司提供服务。 针对系统公司服务，Cadence注重三个垂直领域：第一就是汽车，比如自动驾驶或者传感器方面。我们付出了很多努力，进展也很显著。例如，在汽车半导体中采用的设计IP，5家领先品牌中有4家采用了Cadence的方案；而Tensilica IP，在前3大公司里占据了2家。更重要的是在去年的Q4，一家全球非常有名的汽车公司采用了我们整套的工具和IP，这是一个大的突破。 第二个领域是航空航天。值得一提的是我们已经宣布了GE航空和美国一家老牌的军工上市公司，都在用我们的工具和IP。其中一家通过将4个芯片集成至1个芯片中，成功将飞机上的线缆从4吨减少到3吨。 第三个积极开发的垂直领域是云计算以及云数据中心。 在这三方面Cadence均有一个好的开端，但这些仍然是新的领域和垂直市场，要学习的还很多。 我注意到机器学习(Machine learning)在不断地被应用在Cadence的几个产品线中，如验证架构、数字设计软件等。这是否代表着Cadence在未来产品研发的主要方向？ 以机器学习等为代表的AI是电子计算方面的一个重大突破，这么说是因为它的影响范围很广。 机器学习和深度学习除了为我们的工具带来好处，并且我们有很多的经验来实现PPA和运行时间的改善。 可是据我了解，这将是一个新的计算方式。一方面我们看到的是采用CPU或GPU，来实现相应的功能，而从另一方面，我们可以将整个机器学习、深度学习等简化为Domain Specific Processing（专注特定领域的计算），这不是CPU，也不是GPU，而是个新名词、新开始，接下来的10年、20年将看到它的发展。 不同的行业有不同的需要和要求，这样可以拓展其范围，对工业、医药、还有整个IoT、数据中心的影响都会很大。 未来面向人工智能的应用需要大量的并行数据处理和卷积等。所以要实现最好的性能和降低功耗的话，针对不同的应用需要做不同的优化。 能否请再详细解读下Domain Specific Learning？您觉得其是一种架构上的创新还是一种方法论的创新？ 我在这个领域投了很多公司，所以了解得很清楚。其是专注于某些应用的一种处理，但不是运行指令的方式。 如果真的去模拟人脑的神经，人脑这些神经元的交流不是单纯的0和1，而是一个完全不同的复杂的构造。有些研究就是在模拟真正的人的神经网络去做计算，称之为“brain on chip”，就像你的头脑在chip里面，但这不是基于时钟的，而CPU、GPU是基于时钟的。 我们之前做了很多基于数据的训练，通过大数据训练来得到一些在布局或者在开始的全局布线时一些准确快速的估计。这个就是我们在过去一年发生的大进展，PPA、功耗、频率和性能都有很大的提升。我们今年即将推出软件的Beta版本。 Cadence一直在努力推动先进节点的EDA技术，同时，我们也看到中国用户有其特有的需求。结合这些不同的需求，请您分析和总结下Cadence在未来产品研发的几大方向。 第一当然是继续在先进节点方面的加强；第二是3D 封装。我们十分重视与代工厂的合作伙伴关系以及和封装公司的合作；第三是加速AI在工具中的应用，以提高效率；第四是我们准备把工具放到云上。因为发现一些工具，在云上的运行效率更高、更快。在这方面我们跟客户也有好几次的合作，且希望可以保持领先地位。 第五，在IP方面我们也将继续加强。最后是持续推动由EDA到SDE。在SDE上，我们最近宣布了跟MathWorks的合作，他们的输出就是我们的输入。接下来还有很多其他信息会逐步宣布。 您是指目前在EDA行业把工具放在云端上Cadence是领先者？ 应该是。我们在北美已经提供这种云服务的商业模式。 2017年我们曾在Cadence南京公司的揭幕仪式上相见。目前南京公司的发展情况如何？ 我们是2017年11月份注册的，Cadence的第一期资金和政府相应的资金也到位了。计划2018年招收60位员工，6月入驻新的办公室。 南京公司是我们IP方面对中国公司提供密切服务的第一步。 所以，最先推出的产品会是IP？ 是的，主要是IP产品。 其实可能一开始客户甚至整个产业会有一些困惑我们怎么去定位。 定位很简单，Cadence与南京公司以后专注的方向是互补的：Cadence专注于尖端的技术和先进节点，而南京公司主攻成熟技术的需求。因为在中国，大部分是用比较成熟的节点制程，并且对中国本地客户的支持和服务也会进一步改进。 您如何预测2018年全球半导体业的发展趋势？全球半导体产业的并购将会出现什么趋势？ 2017年是表现很好的一年，整个半导体业成长了20%，突破了4000亿美元，这对半导体行业是一个很大的鼓舞。 我们对接下来的5年非常看好，会比前5年的成长高出2倍。 前几年是以移动手机驱动为主，接下来我看到好几波趋势：首先是机器学习和深度学习，人工智能是个大趋势；第二就是汽车，自动驾驶方面会有很多动作；第三是云计算、边缘计算，我觉得会有很大的突破；第四是机器人。 另外，科技方面的发展也将有一些突破。除了上面提到的AI和机器学习之外，现在我比较看好的是神经形态的计算，其次是量子计算和硅光集成器件。 我觉得接下来的5年10年是一个前景良好的发展时期。 刚才提到的几个行业，您最看好哪个？ 人工智能，这个影响会很大。 中国现在出了很多AI的初创公司，您怎么看待他们的发展？ AI的范围很广，会有很多公司涌现出来。真正十年后留下的可能只有两、三家，继而形成一个垄断的形势。 关于您刚提到的行业的合并方面我认为值得一提：行业合并还是会继续，可是合并太多对这个行业也不好，会形成几个大公司的垄断，但是也有好处，比如会促发很多创新，因为那些大合并都是以财务驱动为主，没有以创新为主，所以会滋生很多的机会来做创新和创业，即对创业公司来说是一个机会，会有更大的活动空间。
