模拟芯片和逻辑芯片的区别

模拟芯片和逻辑芯片是两种常见的集成电路芯片，它们在功能和应用上有着明显的区别。可以通过以下几个方面对其进行区分。

处理信号的方式：

逻辑芯片：处理的是数字信号，通过逻辑门执行的逻辑运算来实现不同的功能。

模拟芯片：处理的连续模拟信号，可以对模拟信号进行放大、滤波、调节和转换等操作。

应用领域：

逻辑芯片：主要用于数字电路的设计和应用，如计算机、通信设备和数字电子产品等。

模拟芯片：主要用于模拟电路的设计和应用，如音频设备、功放器和传感器等。

生产工艺：

逻辑芯片：设计基于数字逻辑和算法，采用数字电路设计技术。

模拟芯片：设计需要考虑电子元件的特性，通常涉及到模拟电路的设计和优化。

外观封装：

逻辑芯片：通常采用DIP(双列直插)封装或SOP(小轮廓封装)。

模拟芯片：通常采用SOP、SOT(小外形直插)封装或BGA(球栅阵列)封装等形式。

工作原理：

逻辑芯片：基于数字电路设计，使用逻辑表达式来描述和处理逻辑运算。

模拟芯片：基于模拟电路设计，使用连续的物理量来描述和处理电路的运算。

芯片内部结构：

模拟芯片：内部由晶体管和电容组成，能实现模拟运算和处理功能，如滤波、放大、比较、积分、微分等。

逻辑芯片：内部由门电路、存储器和寄存器等组成，能实现数字信号的存储、处理和控制。

综上所述，模拟芯片和逻辑芯片在功能和应用上有着明显的区别。了解它们的特点和适用场景，有助于合理选择和应用这两种芯片，以满足不同的电子产品需求。

用AI实现模拟芯片设计自动化，这事靠谱吗？

自从ChatGPT横空出世后，AI成为了科技界和资本市场最为炙手可热的话题之一。许多人毫不怀疑，AI是改变未来世界的关键。而对这种宏大愿景的预期，使得一些行业的命运也发生重大转变，首先便是与半导体相关的产业——由于AI对于算力芯片的巨大需求，能够提供这种尖端产品的芯片公司英伟达的市值近期超越了微软和苹果，登顶全球第一。除此之外，AI反过来也会影响芯片本身的设计与制造，这在EDA（电子设计自动化）领域也已形成共识。

既然AI能够写作、绘图、生成影片，还能让汽车自动驾驶，那么AI为什么不能用来设计芯片？

最近，工信部的“芯动力人才计划”就推出了一项培训课程《AI辅助模拟芯片设计》，其中部分培训内容来自于国内一家EDA公司复鹄科技，这家公司多年来专注致力于用AI技术实现模拟芯片设计全流程自动化。

公开资料显示，“芯动力人才计划”是工信部人才交流中心组织开展的、服务国家集成电路产业发展的人才专项。从他们的发布渠道可以看到，这个平台经常会组织一些专家学者对半导体从业者就一些行业前瞻课题和业务实践进行培训。

复鹄科技是一家初创型的EDA企业，该公司成立于2019年9月，他们介绍自己“与国际同步研发，创造性地整合流程和归纳经验知识库，并引入AI算法，在全球首个推出新一代模拟芯片AI自动化商用EDA工具AnaSage，实现了从前端设计到后端版图生成的自动化。”

目前，学术界和产业界确实都已在AI赋能EDA这一课题上投入大量研究，且已有部分企业推出相应商用产品，如EDA“三大家”中新思科技（Synopsys）于2020年推出了全球首个AI自主芯片设计解决方案DSO.ai，而“三大家”中的另一巨头楷登电子（Cadence）目前多个产品线都已具备 AI 功能，如Verisium、Cerebrus、Allegro X、Virtuoso等。

国际行业巨头争相投入，说明用AI加速EDA的创新乃是大势所趋，尤其是在更为复杂的模拟芯片领域，模拟设计自动化的加速演进或许正是等待AI这把钥匙的启动。

模拟芯片和数字芯片相比具有天然的复杂性：数字芯片只需要处理二进制信号0和1，但模拟芯片则需要处理声、光、温度、压力等模拟信号，因此模拟芯片具有形状不规则、模块差异大、物理约束条件复杂等特点，这就造成模拟EDA需要克服算法维度多、难以标准化等障碍。因此，相较于数字EDA，模拟芯片设计的自动化一直大幅落后，目前仍停留在晶体管级别，相关工具近20年基本没有大的更新迭代。而这一难题，在人工智能时代来临时终于迎来破局的希望。

在当前阶段，指望AI来驱动全流程EDA或许还为时过早，但在一些更加具体的应用场景上，AI的“小试牛刀”已经让部分半导体从业者尝到了甜头。

2023年，新思科技和楷登电子都推出了用于模拟芯片工艺自动化迁移的应用产品（Analog – Porting），作为模拟自动化落地的最成功案例。其中，新思科技通过与三星电子的合作，能够帮助在三星生产的芯片从14nm节点迁移到5nm；而楷登电子则选择与台积电合作，通过其Virtuoso工具，使基于台积电制造平台的模拟设计迁移时间缩短多达3倍。这些致力于提高模拟设计迁移效率的合作之所以能够成功，都归功于AI引擎的加持。

在国内EDA市场，华大九天和概伦电子均曾公开表示，已将AI技术应用于现有产品中，但并未披露具体的产品型号与用途。国内最早公布基于AI的具体产品的EDA公司，便是前面所提到的复鹄科技，该公司在2022年推出的AnaSage1.0，便具有自动优化仿真、自动版图生成等功能。

值得一提的是，与新思科技和楷登电子类似，复鹄科技也将目光瞄准了工艺迁移（Porting）这个方向，他们在AnaSage的基础上进一步推出了针对模拟芯片的工艺迁移全流程工具——Auto Porting，而产品发布时间竟然与新思科技和楷登电子相差无几。作为一家初创公司，能够有这样的市场敏锐度和技术能力，也算比较难得了。

据一些用过复鹄的Auto Porting的业内人士说，这个产品还是挺有想法的和实用的。与新思科技、楷登电子绑定三星、台积电等晶圆厂的模式不同，复鹄科技的Auto Porting更加普适一些，符合国内芯片产业的实际应用情况，可以实现模拟芯片产品（包括电路和版图）从一个晶圆制造厂迁往另一晶圆制造厂的相同节点，或者进行不同节点之间的缩放。他们介绍能够把迁移导入时间从原来的几个月甚至半年缩减到一个月以内，支持全球 top10在内的各类特色工艺厂，支持成熟节点到先进节点的各种迁移。果真如此的话，对于一些新建的晶圆制造厂还是很有吸引力的，在产能内卷的当下，这会大大降低晶圆制造厂的获客成本；同时为模拟芯片设计企业供应链整合备份、降低成本、提高效率，更好更快地推出产品作出贡献。

2018年，在半导体产业发展的最初阶段发挥过重要作用的美国国防高级研究计划局（DARPA）提出过一个“电子复兴计划”（IDEA），预示模拟EDA领域的变革很快要到来。几年过去后，如今AI浪潮席卷全球，这个观点的前瞻性也在逐渐被证实。但是也要看到，模拟设计自动化水平的跃升不太可能一蹴而就，AI+模拟全流程EDA的模式能不能跑通，以及是否能形成稳定靠谱的产业生态，还要留给市场去检验。国内相关政府部门和产业界上下游企业如能全面拥抱AI+EDA的大趋势，必将有助于我国集成电路产业在工具软件领域的自主可控目标的早日实现。（思维财经出品）■

本文源自投资者网

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