對話CEO 陳立武：顛覆時代的精進與創新

2018年3月,代表AspenCore，我專程前往北京與楷登電子（美國Cadence公司）CEO Lip-Bu Tan(陳立武)先生進行了對話。

這是一次產業覆蓋面極廣的對話。

人工智慧、未來應用熱點、先進位程、系統級設計、全球半導體市場趨勢均囊括其中。

這也是一場關於創新的對話，這些創新已開始顛覆這個時代。

相信你聽過或熟悉Machine Learning，或Deep Learning,你了解什麼又是「Domain Specific Learning」？

相信你了解業界對摩爾定律是否正在接近極限有不同的聲音，但第一個3nm晶元已經流片成功。

同時身兼Cadence CEO以及國際風險投資機構華登國際的創辦人兼主席的Lip-Bu Tan，他看好的產業是什麼，最看好的產業又是什麼？

本文也會涉及到Cadence公司自身的發展動態和未來方向。

首先，恭喜Cadence榮獲了AspenCore舉辦的2018年度「中國IC 設計成就獎」之「年度卓越表現EDA供應商」。這是Cadence連續第6年獲得這個獎項，請您分享下Cadence對中國半導體產業的承諾。

我們非常榮幸可以獲得這個獎項，這離不開中國區徐昀總經理以及團隊的努力。從國家的層面上看，中國政府在兩會期間也提及到集成電路、人工智慧是戰略性的綱要重點，所以我們也會積極配合政府的策略，關注國內半導體業的發展。

我們的承諾是：第一，我們將持續創新，把工具、IP做得更好，以扶持國內半導體公司的發展，無論是巨頭企業海思、展訊，還是小的初創公司等，為他們提供最好的工具和IP；第二，就是剛剛提及獲得的這個獎項，我們將繼續以團隊精神與客戶進行密切的合作，從而提高中國半導體服務的水準和品質。

您提到了一個點是基於創新提供更好的工具和IP，另外一個就是團隊精神。我能感受到您的團隊是很有活力的。可否請您簡要介紹下目前Cadence在中國發展的情況？

首先，我個人喜愛籃球、排球運動，深知團隊精神的重要性。

在國內跟客戶合作配合，我們都是以客戶為主，以謙虛的心態準時滿足客戶的需求。在R&D方面，Cadence在同行業中的投入應該是最高的，約有30%。在最近的3年內我們自主研發了20多個新的產品。值得自豪的是我們一直在創新，包括用人工智慧的方式把工具做得更好，更多地採用多核並行處理，從而在改善PPA（性能、功耗和面積）的同時縮短產品上市時間，這對我們更好地服務客戶非常有幫助，實現以客戶為主。

Cadence在2017年開發了8個新產品。除了EDA工具和IP，同時我們在製程領域也走在業界的前列。最近，我們宣布了與IMEC共同成功流片3nm測試晶元，這是業界第一。而且大約在一年半前，業界的第一個5nm晶元也是我們推出的。

在這20多個產品中，Cadence中國團隊有什麼貢獻嗎？

有很多貢獻。我們在北京和上海都有R&D團隊，進行數字和模擬方面的產品研發，特別是我們現在新的與AI相關的產品都是在國內研發的。

Cadence是一個全球化的公司，R&D團隊分散在全球。其中中國區北京團隊的重點是模擬電路和數字電路模擬，在上海的團隊很大一部分則是做數字的物理實現。其實現在業界知名的Innovus設計實現系統很多就在上海完成。上海團隊大概有三、四百位R&D工程師，而且對於AI的項目，他們是我們全球的帶頭人。

圖：Cadence CEO Lip-Bu Tan(陳立武)先生。

我覺得這確實值得提一下，徐昀總經理去年在我們AspenCore的「中國IC設計領袖峰會」上，在EDA這個領域裡首次提到了人工智慧(AI)，當時在業界造成的影響很大。

是的，今年我們會繼續向業界展示Cadence在AI領域取得了哪些實質的進展。其實從創新的角度看，Cadence在AI的機器學習方面取得了很好的效果。我們的人工智慧將來會成為一個平台，研發重心放在上海。這個平台是針對我們所有產品的AI平台。

2018年是Cadence成立30周年。能否請Lip-Bu分享幾個Cadence對產業和技術做出重大貢獻的里程碑？

30年是一個很長的時間。我從2009年開始執掌Cadence，回顧過去，我著重說說最近10年的里程碑。

首先在數字設計方面，我們在技術方面幾乎是領先的，而這是基於很多客戶對我們的評估。這是一個很大的突破。以前我們是處於二，三名的位置，現在技術方面，比如PPA指標，我們已經躍入全球第一。以一些領先的代工廠為例，其7nm的製程基本上一定是用Cadence的工具。

在IP方面，諸如ARM、聯電和其他重要客戶都已經認定Cadence，所以這也是一個很大的突破。五、六年前，我們將IP加入到產品線，將IP業務的佔比由0%做到12%，且業務額去年一年增長了18%。這頗具挑戰性和突破性。幾年前我們收購了Tensilica，最近又收購了nusemi，提供超高速SerDes IP。現在，網路服務公司的雲數據中心都需要SerDes通信，博通的看家本領就是高速串並行轉換器。

另外一個就是保持在模擬技術的領先地位。這方面我們的進展同樣迅速，僅去年就成長了11%。

第三，在驗證方面苦下功夫。舉個例子，幾年前我們收購了Jasper，提供形式驗證工具，幾乎全球排名前15名的公司都用我們的技術。驗證工具的代碼還在不斷重寫和優化，這是一種漸入佳境的節奏。

我們很注重提供給客戶的服務，我很高興幾乎在每個行業的領導品牌都會用我們的工具。當然這9年來給股東的回報也是很可觀的，股票增長達到16-18倍。同時，在2017年，Cadence也入選到標準普爾500以及納斯達克100公司列表中。

另外，值得一提的是我們在2017年入選了Fortune的 Best Place to Work，並且拿到了第38位的好成績，連續四年我們都進入到前100名。這反應了Cadence的公司文化，包括謙虛、體恤員工，以及包容性、多樣性和回饋社會等特質已顯露出來且被認可。

圖：Cadence成立30周年。

SDE，即系統設計實現，是您提出的EDA發展戰略。該戰略目前進展如何？也請分享一至兩個成功採用了SDE的具體案例，以及這些設計所獲得的利益。

首先，我們還在進行中，在EDA工具上，Cadence已廣為人知，在我們的新的策略下，更注重從EDA發展到SDE系統設計，這使得整個市場都擴大了。

我們主要的做法：第一，先把工具完善到各方面都是最好的產品，這個已經開始實現；第二，在SDE中最重要的是IP，我們把IP也做起來了，大概有12%的業務額；接下來，對於SDE，除了需要工具、IP之外，還需要一些系統設計工具，包括PCB板、系統信號完整性等。我們幾年前收購了一家公司叫Sigrity，幫助系統公司除了將晶元做好之外，還可以分析PCB板的功耗和信號完整性等特性。所有這些工具加起來，就能夠給系統公司提供服務。

針對系統公司服務，Cadence注重三個垂直領域：第一就是汽車，比如自動駕駛或者感測器方面。我們付出了很多努力，進展也很顯著。例如，在汽車半導體中採用的設計IP，5家領先品牌中有4家採用了Cadence的方案；而Tensilica IP，在前3大公司里佔據了2家。更重要的是在去年的Q4，一家全球非常有名的汽車公司採用了我們整套的工具和IP，這是一個大的突破。

第二個領域是航空航天。值得一提的是我們已經宣布了GE航空和美國一家老牌的軍工上市公司，都在用我們的工具和IP。其中一家通過將4個晶元集成至1個晶元中，成功將飛機上的線纜從4噸減少到3噸。

第三個積極開發的垂直領域是雲計算以及雲數據中心。

在這三方面Cadence均有一個好的開端，但這些仍然是新的領域和垂直市場，要學習的還很多。

我注意到機器學習(Machine learning)在不斷地被應用在Cadence的幾個產品線中，如驗證架構、數字設計軟體等。這是否代表著Cadence在未來產品研發的主要方向？

以機器學習等為代表的AI是電子計算方面的一個重大突破，這麼說是因為它的影響範圍很廣。

機器學習和深度學習除了為我們的工具帶來好處，並且我們有很多的經驗來實現PPA和運行時間的改善。

可是據我了解，這將是一個新的計算方式。一方面我們看到的是採用CPU或GPU，來實現相應的功能，而從另一方面，我們可以將整個機器學習、深度學習等簡化為Domain Specific Processing（專註特定領域的計算），這不是CPU，也不是GPU，而是個新名詞、新開始，接下來的10年、20年將看到它的發展。

不同的行業有不同的需要和要求，這樣可以拓展其範圍，對工業、醫藥、還有整個IoT、數據中心的影響都會很大。

未來面向人工智慧的應用需要大量的並行數據處理和卷積等。所以要實現最好的性能和降低功耗的話，針對不同的應用需要做不同的優化。

能否請再詳細解讀下Domain Specific Learning？您覺得其是一種架構上的創新還是一種方法論的創新？

我在這個領域投了很多公司，所以了解得很清楚。其是專註於某些應用的一種處理，但不是運行指令的方式。

如果真的去模擬人腦的神經，人腦這些神經元的交流不是單純的0和1，而是一個完全不同的複雜的構造。有些研究就是在模擬真正的人的神經網路去做計算，稱之為「brain on chip」，就像你的頭腦在chip裡面，但這不是基於時鐘的，而CPU、GPU是基於時鐘的。

我們之前做了很多基於數據的訓練，通過大數據訓練來得到一些在布局或者在開始的全局布線時一些準確快速的估計。這個就是我們在過去一年發生的大進展，PPA、功耗、頻率和性能都有很大的提升。我們今年即將推出軟體的Beta版本。

Cadence一直在努力推動先進節點的EDA技術，同時，我們也看到中國用戶有其特有的需求。結合這些不同的需求，請您分析和總結下Cadence在未來產品研發的幾大方向。

第一當然是繼續在先進節點方面的加強；第二是3D 封裝。我們十分重視與代工廠的合作夥伴關係以及和封裝公司的合作；第三是加速AI在工具中的應用，以提高效率；第四是我們準備把工具放到雲上。因為發現一些工具，在雲上的運行效率更高、更快。在這方面我們跟客戶也有好幾次的合作，且希望可以保持領先地位。

第五，在IP方面我們也將繼續加強。最後是持續推動由EDA到SDE。在SDE上，我們最近宣布了跟MathWorks的合作，他們的輸出就是我們的輸入。接下來還有很多其他信息會逐步宣布。

您是指目前在EDA行業把工具放在雲端上Cadence是領先者？

應該是。我們在北美已經提供這種雲服務的商業模式。

2017年我們曾在Cadence南京公司的揭幕儀式上相見。目前南京公司的發展情況如何？

我們是2017年11月份註冊的，Cadence的第一期資金和政府相應的資金也到位了。計劃2018年招收60位員工，6月入駐新的辦公室。

南京公司是我們IP方面對中國公司提供密切服務的第一步。

所以，最先推出的產品會是IP？

是的，主要是IP產品。

其實可能一開始客戶甚至整個產業會有一些困惑我們怎麼去定位。 定位很簡單，Cadence與南京公司以後專註的方向是互補的：Cadence專註於尖端的技術和先進節點，而南京公司主攻成熟技術的需求。因為在中國，大部分是用比較成熟的節點製程，並且對中國本地客戶的支持和服務也會進一步改進。

您如何預測2018年全球半導體業的發展趨勢？全球半導體產業的併購將會出現什麼趨勢？

2017年是表現很好的一年，整個半導體業成長了20%，突破了4000億美元，這對半導體行業是一個很大的鼓舞。

我們對接下來的5年非常看好，會比前5年的成長高出2倍。

前幾年是以移動手機驅動為主，接下來我看到好幾波趨勢：首先是機器學習和深度學習，人工智慧是個大趨勢；第二就是汽車，自動駕駛方面會有很多動作；第三是雲計算、邊緣計算，我覺得會有很大的突破；第四是機器人。

另外，科技方面的發展也將有一些突破。除了上面提到的AI和機器學習之外，現在我比較看好的是神經形態的計算，其次是量子計算和硅光集成器件。

我覺得接下來的5年10年是一個前景良好的發展時期。

剛才提到的幾個行業，您最看好哪個？

人工智慧，這個影響會很大。

中國現在出了很多AI的初創公司，您怎麼看待他們的發展？

AI的範圍很廣，會有很多公司湧現出來。真正十年後留下的可能只有兩、三家，繼而形成一個壟斷的形勢。

關於您剛提到的行業的合併方面我認為值得一提：行業合併還是會繼續，可是合併太多對這個行業也不好，會形成幾個大公司的壟斷，但是也有好處，比如會促發很多創新，因為那些大合併都是以財務驅動為主，沒有以創新為主，所以會滋生很多的機會來做創新和創業，即對創業公司來說是一個機會，會有更大的活動空間。

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