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众所周知，传统逻辑计算和人工智能硬件都离不开EDA技术的支撑。EDA工具能够帮助设计师快速实现设计、提高设计效率、减少设计错误，从而更加轻松、高效地完成电路设计任务。
EDA是一个典型的交叉学科，横跨计算机科学(CS，Computer Science)和电子工程(EE，Electronics Engineering)领域，还将数学、物理、化学等学科进行科学、有效地融合，以解决集成电路在设计和制造中遇到的各种仿真、验证、测试等问题，帮助设计者从最抽象的需求描述，快速有效地生成满足需求的电路设计。
1980年代，有几个重要的事件推动EDA的发展。
一是1980年施乐公司的Lynn Conway和加州理工大学Carver Mead合著的《Introduction to VLSI Systems》出版，开创性地提出VLSI设计的结构化设计方法和利用语言编程的方式设计芯片，打通了VLSI设计学的任督二脉，芯片设计得以简单化，IC设计开始变得轻松。该书一问世，立即引起了集成电路界的关注，全球各个大学把它奉为圭臬。
二是1985年加州大学伯克利分校葛守仁教授(Shiu-Jen Ernest Kuh)和加州大学圣地亚哥分校胡德强教授（Te-Chiang Hu）合著《VLSI Circuit Layout: Theory and Design》出版。该书介绍了IBM提出的“模拟退火”布局方法和葛守仁教授提出的“通道布线”等，这些算法都成为后续商业化EDA工具的基本原理和基本方法。该书系统地讲解了芯片版图布局布线问题，把几何图形和连线的排列转换成数学模型，从而用合适的算法来进行物理布局布线设计。在1960年代，在葛守仁教授和Charles A. Desoer合著的《Basic Circuit Theory》中，首次提出将数值计算用于电路设计。
三是刘炯朗教授(Chung-Laung David Liu)在DAC1982发表的“Optimal Bipartite Folding of PLA”以及学生黄定发(Martin D.F. Wong)在DAC1986发表的“A New Algorithm for Floorplan Design”论文中，将EDA从simple ad hoc变革为算法驱动，满足了快速增长的晶体管集成的需求。
四是加州大学伯克利分校博士生Thomas L. Quarles在1985年完成用C语言重新编写的SPICE3，之前的SPICE版本都是使用了Fortran语言。
得益于学术界的研究，产业界快速跟上。Aart de Geus带领团队开发完成用电脑语言来“写”电路的工具Synthesis，极大的减轻了电路设计人员的负荷，成为当今EDA霸主新思科技(Synopsys)的利器。1983年Phil Moorby创建的Automated Integrated Design Systems发布Verilog HDL语言和Verilog仿真器。
此时的三巨头是Calma、Applicon与ComputerVision。而当时Synopsys和Cadence还处于襁褓中。
在海外EDA发展的同时，我国在EDA领域的研究和发展也没有落后。
我国EDA界大师级代表唐璞山、洪先龙、章开和、余志平等先后赴美国EDA发源地加州大学伯克利分校和斯坦福大学进行访问和学习。据余志平教授文章记载，1990年清华大学开发的半导体器件模型参数提取程序MODPEX曾成功进入海外市场。
1978年秋在桂林阳朔召开的“数字系统设计自动化”学术会议最终选出18 篇论文进行刊登，涵盖了自动逻辑综合、模拟技术、测试生成、电路分析、印制板布线及集成电路版图设计等各个方面，会议代表都成为了中国EDA事业的核心肯盖世，可谓中国EDA研究的开端。之后我国陆续开发完成CAD一级系统（指具有由计算机控制的版图绘图仪与刻红膜仪）与二级系统（指具有版图图形编辑系统及DRC、ERC、SvL工具和版图数据输出功能）。1992年我国完成三级系统(核心部分28个设计工具)的研制，并命名“熊猫ICCAD系统”，这可以说是当时全球第一套具有全流程潜质的ICCAD系统。
尽管华大电子全盘接收了“熊猫ICCAD系统”，但在接下来的岁月里步履维艰，也许更错失了参与全球EDA整合的时机。但火种依然存在。
随着近两年华大九天，概伦电子、广立微等EDA公司的上市，我国EDA产业也拨云见日。但我们也要看到，当前我国EDA正处于从春秋时代向战国时代过渡。100余家初创企业也在掀起中国EDA产业“内卷”的高潮，将加速我国EDA战国时代的到来。
EDA的研发在高校。2023年5月9日，华大九天总经理杨晓东在ISEDA大会上发表演讲，列举了许多出自高校的EDA成果。
1982年和1987年我国学者分别在DAC和ICCAD实现论文零的突破。根据芯思想研究院的统计，截止2022年，我国学者已经在DAC和ICCAD累计发文超过600篇，向全世界展示中国力量。
日前，北京大学集成电路学院院长、无锡北京大学EDA研究院理事长蔡一茂教授指出，集成电路的发展对EDA技术提出了新的挑战。芯片研发工作者需要把数百亿颗晶体管集成在面积最小至指甲大小的芯片上，导致对EDA工具的工艺约束增加；同时，工艺微型化致使尺寸逼近物理极限，导致模型的规模和复杂度也在增加；最后更是对验证提出难题，如何提升验证的速度，将极大地考验产业界。蔡一茂教授指出，面对这些挑战，学术界和产业界正在积极应对。
北京大学集成电路学院成立了国内高校首个聚焦于EDA技术的“设计自动化与计算系统系”，教学科研内容涵盖了从器件级、芯片级到系统级的完整EDA技术链条，将持续为我国EDA产业输送高端人才。我们来了解一下北京大学在器件级EDA和电路级 EDA方面的贡献。
在器件级方面，北京大学一直注重先进工艺的器件模型与仿真、可靠性模型与仿真、DTCO等EDA算法和流程的研究。2007年北京大学首次入选IEDM的两篇论文就是关于GAA先进器件的制备工艺和可靠性，2011年黄如院士受邀在CICC做题为“Characterization and Analysis of Gate-All-Around Si Nanowire Transistors for Extreme Scaling”的特邀报告。
面向FinFET先进工艺，王润声教授和黄如院士团队提出了纳米尺度可靠性的模型及其电路仿真方法（包括工艺涨落、NBTI和HCI等器件退化机制、随机电报噪声RTN等机制），实现了16/14纳米及以下节点可靠性的精确仿真，并实现了新一代电路可靠性EDA工具，应用于国际龙头EDA企业（集成到Cadence的AgeMOS2和RelXpert，Synopsys的PrimeSim HSPICE等产品中），以及应用于国内头部企业的芯片可靠性设计中，并推动相关CMC国际行业标准的建设。团队连续受邀在IEDM做相关内容的特邀报告，2017年黄如院士做题为“Variability-
and Reliability-Aware Design for 16/14nm and Beyond Technology”的特邀报告，2018年王润声教授做“Too Noisy at the Bottom? —Random Telegraph Noise (RTN) in Advanced Logic Devices and Circuits”的特邀报告，2021年王润声教授做“Understanding Hot Carrier Reliability in FinFET Technology from Trap-based Approach”的特邀报告。
刘晓彦教授团队经过长期研究，建立了多层次的先进TCAD工具，支持评估和优化设计新结构、新材料器件以及DTCO应用（包括逻辑和存储），可以用于建立器件模型、输运模型及其参数的提取。在此基础上，刘飞研究员团队开发了国内首个基于流体动力学(HD)的TCAD工具原型，以及国内首个支持电子散射的量子输运器件仿真工具原型，即将应用于国内EDA企业。2022年刘晓彦教授受邀在IEDM做题为“Simulation Methods of Multi-physics Effects in Nano-scale CMOS”的特邀报告。
张立宁研究员和黄如院士团队提出了新兴高能效器件的集约模型（包括TFET、GAA、铁电器件等），应用于国内头部半导体企业的先导设计研发。张立宁团队提出了动态时间演进的器件建模方法，并牵头制定先进模型接口标准。张立宁研究员和王润声教授团队提出了智能化建模的系列方法，可加速器件模型构建及提参，覆盖模型的完整功能，并且支持DTCO。
在电路级方面，北京大学从2015年连续在DAC、ICCAD、DATE等权威会议和IEEETCAD 等权威期刊发表论文，显示了北京大学在 EDA方面的实力。
梁云研究员团队提出了面向领域定制计算的高层次综合理论、算法和工具原型，实现更高效的综合过程，支持全自动生成各种硬件数据流的ASIC和FPGA实现，应用于国内头部企业的NPU芯片设计中，相关论文“AutomatedSystolic Array Architecture Synthesis for High Throughput CNN Inference on FPGAs”获DAC 2017最佳论文提名。
孙广宇研究员团队提出了面向深度学习应用的FPGA加速器设计和部署工具原型，可以根据深度学习框架输出模型自动化设计和部署FPGA加速器，相关论文“Caffeine:Towards Uniformed Representation and Acceleration for Deep Convolutional Neural Networks”获IEEE TCAD Donald Pederson最佳论文奖。这是中国大陆首篇TCAD最佳论文。
林亦波研究员提出了基于深度学习框架的芯片布局算法和框架，实现GPU加速，在不损失求解质量的情况下实现30倍提速，应用于NVIDIA的宏模块布局引擎中，相关论文“DREAMPlace:
Deep Learning Toolkit-Enabled GPU Acceleration for Modern VLSI Placement”获得IEEE TCAD2021最佳论文奖。林亦波团队提出GPU加速的静态时序分析与全局布线工具，分别较CPU并行方法实现了4倍和2倍效率提升；其中，全局布线的相关论文“FastGR: Global Routing on CPU-GPU with Heterogeneous Task Graph Scheduler”获DATE2022最佳论文奖。林亦波研究员和王润声教授团队提出了模拟版图自动生成方法、交互式敏捷编辑方法，提升了版图设计效率，即将应用于国内头部EDA企业的软件平台中，相关论文“SAGERoute:
Synergistic Analog Routing Considering Geometric and Electrical Constraints with Manual Design Compatibility”获得DATE 2023最佳论文奖。
王润声教授团队提出了兼容大规模商用标准单元库的可靠性感知标准单元模型与建库方法，以及可靠性感知的静态时序分析方法，与国际龙头EDA企业合作，支持先进工艺的门级老化应力计算和老化感知的时序建库。林亦波研究员和王润声教授团队提出了并行化可靠性感知的动态时序分析方法，以及基于机器学习的动态时序分析加速仿真方法，避免了图分析的悲观估计以及支持准确的门级老化与随机涨落模型，较传统方法提速了10倍。
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