EDA 도구 시장 - 유형(컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE), IC 물리적 설계 및 검증, 인쇄 회로 기판 및 멀티칩 모듈(PCB 및 MCM), 반도체 지적 재산(SIP), 서비스), 응용 프로그램(통신, 가전제품, 자동차, 산업), 지역별, 경쟁별로 세분화된 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측 2018-2028

시장 개요

글로벌 EDA 도구 시장은 2022년에 170억 5천만 달러의 가치를 지녔으며 2028년까지 8.24%의 CAGR로 예측 기간 동안 강력한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 시장 확장을 촉진하는 주요 요인은 소형 전자 기기에 대한 수요 증가와 자동차, IoT, AI를 포함한 다양한 산업에서 SoC 기술 사용 확대입니다. 실리콘 부문은 최근 몇 년 동안 전자 설계 자동화(EDA) 기술로 인해 발전했습니다. EDA는 생태계가 수익성 있게 운영될 수 있는 비용으로 IC 설계 프로세스에 필요한 설계 도구를 만드는 역할을 합니다.

EDA 도구를 사용하면 복잡한 IC를 개발하는 데 필요한 시간을 단축하고, 제조 비용을 절감하고, 제조 결함을 제거하고, IC 설계와 사용 편의성을 개선하는 등 여러 가지 이점을 얻을 수 있습니다.

주요 시장 동인

반도체 소자에 대한 수요 증가

반도체 소자에 대한 수요 증가는 글로벌 전자 설계 자동화(EDA) 도구 시장의 성장을 촉진하는 핵심 동인입니다. 기술이 우리의 일상 생활과 산업에 더욱 깊이 자리 잡으면서 반도체는 현대 전자 제품의 중추로 부상했습니다. 이러한 수요 급증은 여러 요인에 기인합니다. 첫째, 가전 제품 부문은 계속해서 강력한 성장을 보이고 있습니다. 스마트폰, 태블릿, 노트북, 스마트 홈 기기의 확산으로 더 작고 효율적이며 강력한 반도체 구성 요소에 대한 수요가 급증했습니다. EDA 툴은 이러한 복잡한 집적 회로를 설계하는 데 중요한 역할을 하며, 성능 및 전력 효율 요구 사항을 충족합니다.

둘째, 자동차 산업은 전기 자동차(EV), 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS), 자율 주행 기술의 개발로 특징지어지는 큰 변화를 겪고 있습니다. 이러한 혁신은 반도체에 크게 의존하며, EDA 툴을 사용하면 자동차 산업의 엄격한 안전 및 성능 표준에 맞게 조정된 맞춤형 칩과 시스템을 설계할 수 있습니다. 게다가, 의료 분야는 의료 영상, 진단 장비 및 환자 모니터링 시스템을 위해 반도체 장치에 점점 더 의존하고 있습니다. 이러한 추세는 의료 분야에서 전자 장치의 중요한 역할을 강조한 COVID-19 팬데믹으로 인해 가속화되었습니다. EDA 툴은 안정적이고 정밀한 의료 기기를 설계하는 데 없어서는 안 될 것입니다.

또한 5G 네트워크의 성장과 사물 인터넷(IoT)의 확장은 반도체 수요를 더욱 촉진합니다. EDA 툴은 이러한 기술을 지원하는 데 필요한 특수 칩을 개발하는 데 필수적이며, 더 빠른 데이터 전송, 더 낮은 대기 시간 및 향상된 연결성을 가능하게 합니다. 항공우주 및 방위 산업도 첨단 항공전자, 통신 시스템 및 레이더 기술을 위해 반도체 기술에 크게 의존합니다. EDA 도구는 이러한 임무 수행에 중요한 구성 요소를 설계하여 엄격한 성능 및 안정성 표준을 충족하는 데 필수적입니다. 이러한 다양한 산업에서 반도체 소자에 대한 수요가 계속 급증함에 따라 EDA 도구 시장은 상당한 성장을 앞두고 있습니다. 설계자와 엔지니어는 이러한 수요가 많은 부문에서 제기되는 복잡한 설계 과제를 해결하기 위해 점점 더 고급 EDA 소프트웨어를 사용하고 있습니다. EDA 도구는 혁신의 최전선에 서서 미래의 기술을 구동하는 최첨단 반도체 솔루션의 개발을 용이하게 할 것입니다.

반도체 제조 공정의 발전

반도체 제조 공정의 발전은 글로벌 전자 설계 자동화(EDA) 도구 시장 성장의 원동력입니다. 반도체 소자가 제조되는 방식의 이러한 기술적 진보는 설계 및 개발 단계에 큰 영향을 미치며 EDA 도구와 공생 관계를 형성합니다. 다음은 이러한 발전이 EDA 도구 시장을 촉진하는 방식입니다. 프로세스 노드 축소반도체 제조의 주요 발전 중 하나는 프로세스 노드의 지속적인 감소입니다. 반도체 제조업체가 7nm, 5nm 이상과 같은 더 작은 노드로 이전함에 따라 칩을 설계하는 복잡성과 복잡함이 크게 증가합니다. EDA 도구는 이러한 복잡성을 탐색하는 데 없어서는 안 될 요소로, 설계에 오류가 없고 최신 제조 기술에 최적화되도록 보장합니다.

신소재 통합새로운 제조 기술에는 극자외선(EUV) 리소그래피 및 고급 기판과 같은 새로운 소재가 통합됩니다. EDA 도구는 이러한 소재를 사용하여 설계를 시뮬레이션하고 최적화할 수 있어야 하며, 이를 통해 디바이스가 성능 및 전력 효율성 개선과 같은 이점을 활용할 수 있어야 합니다. 3D 통합 및 패키징반도체 제조업체는 디바이스 성능을 개선하고 풋프린트를 줄이기 위해 3D 통합 및 패키징을 점점 더 모색하고 있습니다. EDA 도구는 스택 및 상호 연결된 칩을 설계하는 데 필수적이며, 효율적인 열 관리, 신호 무결성 및 전력 공급을 가능하게 합니다.

공정 가변성 관리고급 제조 공정은 더 큰 가변성을 도입하여 장치 성능과 수율에 영향을 미칠 수 있습니다. 정교한 모델링 기능을 갖춘 EDA 도구는 이러한 가변성을 관리하고 완화하여 일관되고 안정적인 반도체 생산을 보장하는 데 필수적입니다. 특정 응용 분야에 대한 사용자 정의발전으로 특정 응용 분야에 맞게 반도체 설계를 더 많이 사용자 정의할 수 있습니다. EDA 도구를 사용하면 설계자가 자동차, IoT 및 인공 지능과 같이 고유한 요구 사항이 특수 반도체 솔루션을 요구하는 다양한 산업에 맞게 칩을 맞춤화할 수 있습니다.

전력 효율성 및 성능 최적화새로운 제조 기술은 종종 전력 효율성과 전반적인 장치 성능을 향상시킬 수 있는 기회를 제공합니다. EDA 도구는 이러한 이점을 활용하기 위해 설계를 최적화하는 데 핵심적인 역할을 하며, 특히 에너지 소비가 중요한 문제인 응용 분야에서 중요합니다.

제조 가능성을 위한 설계반도체 설계가 대규모로 제조 가능하도록 하는 것이 가장 중요합니다. EDA 도구는 제조 조건을 시뮬레이션하고, 수율률을 예측하고, 잠재적인 생산 과제를 파악하여 제조 가능성 설계 프로세스를 지원합니다. 반도체 제조가 계속 발전함에 따라 최첨단 칩을 설계하는 복잡성과 과제도 함께 커집니다. EDA 도구는 이러한 과제를 충족하도록 발전하여 설계 엔지니어에게 최신 제조 공정을 효과적으로 활용하는 데 필요한 역량을 제공합니다. 제조 발전과 EDA 도구 개발 간의 이러한 공생 관계는 반도체 장치가 성능, 효율성 및 혁신의 경계를 계속 넓혀 글로벌 EDA 도구 시장의 성장을 촉진합니다.

IoT 및 AI의 성장

사물 인터넷(IoT)과 인공 지능(AI)의 성장은 글로벌 전자 설계 자동화(EDA) 도구 시장 확장을 촉진하는 중요한 원동력입니다. IoT와 AI 기술은 모두 전문 하드웨어에 크게 의존하며, EDA 도구는 증가하는 수요를 지원하는 데 필요한 맞춤형 칩과 시스템을 설계하는 데 필수적입니다. IoT와 AI의 성장이 EDA 도구 시장을 주도하는 방식은 다음과 같습니다. IoT 확산IoT 시장은 스마트 홈, 산업 자동화, 의료 및 농업을 포함한 다양한 부문에서 폭발적인 성장을 경험하고 있습니다. IoT 기기에는 전문적이고 종종 저전력이며 고도로 통합된 반도체 솔루션이 필요합니다. EDA 도구를 사용하면 설계자가 연결성, 에너지 효율성 및 소형 폼 팩터를 포함하여 IoT 애플리케이션의 고유한 요구 사항을 충족하는 칩을 만들 수 있습니다.

AI의 끝없는 처리 능력에 대한 갈망머신 러닝 및 딥 러닝과 같은 인공 지능 애플리케이션에는 엄청난 계산 능력이 필요합니다. GPU 및 TPU와 같은 맞춤형 하드웨어 가속기는 이러한 요구 사항을 효율적으로 충족하는 데 필수적입니다. EDA 도구는 AI 전용 칩을 설계하고 최적화하는 데 중요한 역할을 하며 AI 워크로드에 필요한 계산 성능을 제공합니다. 엣지 컴퓨팅IoT와 AI는 데이터 처리가 데이터 소스에 더 가깝게 이루어지는 엣지 컴퓨팅으로의 전환을 주도하고 있으며, 이를 통해 지연 시간을 줄이고 실시간 의사 결정을 개선합니다. EDA 도구는 리소스가 제한된 환경에서 작동해야 하는 엣지 디바이스를 위한 에너지 효율적인 고성능 프로세서와 가속기를 만드는 데 중요한 역할을 합니다.

복잡성과 이질성IoT 및 AI 디바이스는 종종 CPU, GPU, AI 가속기와 같은 다양한 처리 요소를 통합하는 복잡하고 이질적인 SoC(시스템 온 칩) 설계가 필요합니다. EDA 도구는 이러한 복잡한 아키텍처를 설계, 시뮬레이션 및 검증하는 수단을 제공합니다. 에너지 효율성IoT와 AI 애플리케이션은 모두 에너지 효율성을 중시하며, 특히 배터리 구동 디바이스에서 그렇습니다. EDA 도구는 저전력 설계, 동적 전압 및 주파수 스케일링, 전력 게이팅과 같은 기술을 통해 설계자가 전력 소비를 최적화하도록 돕습니다. 보안 고려 사항IoT와 AI에서는 데이터 프라이버시와 디바이스 무결성이 매우 중요합니다. EDA 도구는 하드웨어 기반 보안 기능, 암호화 가속기 및 보안 부팅 메커니즘을 통합하여 보안 하드웨어 설계를 지원합니다.

사용자 정의IoT 및 AI 애플리케이션은 종종 특정 사용 사례에 맞게 조정된 사용자 정의 하드웨어 솔루션이 필요합니다. EDA 도구는 설계자가 이러한 특수 작업에 최적의 성능을 제공하는 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)를 만들 수 있도록 지원합니다. 시장 경쟁IoT 및 AI 시장이 성장함에 따라 경쟁이 치열해지고 있습니다. EDA 도구는 혁신적이고 효율적인 반도체 솔루션을 설계하여 경쟁 우위를 확보하려는 기업에 없어서는 안 될 도구입니다. IoT 및 AI 기술의 확장은 반도체 혁신의 강력한 생태계를 만들고 있습니다. EDA 도구는 이러한 진화의 최전선에 있으며, 설계자는 IoT 및 AI의 혁신적 역량을 뒷받침하는 특수 칩과 시스템을 개발할 수 있습니다. 이러한 기술이 다양한 산업에 계속 침투함에 따라 EDA 도구에 대한 수요는 강력하게 유지되어 글로벌 EDA 도구 시장의 성장을 견인할 것입니다.

주요 시장 과제

빠른 기술 발전

빠른 기술 발전은 많은 산업에서 혁신과 성장의 원동력이 될 수 있지만, 글로벌 전자 설계 자동화(EDA) 도구 시장에서 과제와 잠재적 혼란을 초래할 수도 있습니다. 이러한 발전은 이점을 제공하지만 실제로 여러 면에서 EDA 도구 시장을 방해할 수 있습니다. 지속적인 학습 곡선EDA 도구는 숨가쁘게 진화하는 반도체 산업과 밀접하게 연결되어 있습니다. 새로운 제조 공정, 소재 및 설계 방법론의 빠른 도입으로 인해 설계 엔지니어는 EDA 도구 기능에 대한 최신 정보를 얻기 위해 지속적으로 학습하고 적응해야 합니다. 이 학습 곡선은 설계 공정을 늦추고 신제품의 출시 시간을 늘릴 수 있습니다.

개발 비용EDA 도구를 최신 기술 발전에 맞춰 최신 상태로 유지하려면 상당한 연구 개발 투자가 필요합니다. 소규모 EDA 툴 회사는 이러한 비용에 발맞추기 위해 고군분투할 수 있으며, 잠재적으로 통합과 소비자를 위한 옵션 감소로 이어질 수 있습니다. 호환성 문제급속한 기술 발전으로 인해 종종 표준과 형식이 단편화됩니다. EDA 툴은 다양한 설계 데이터 형식과 반도체 제조 공정을 처리할 때 호환성 문제를 해결해야 합니다. 이는 비효율성과 설계 장애물로 이어질 수 있습니다.

짧아진 툴 관련성반도체 산업에서 기술 변화의 속도가 빨라지면서 EDA 툴이 더 빨리 쓸모없게 될 수 있습니다. 기업은 툴이 단시간 내에 더 이상 관련성이 없을까 봐 EDA 툴에 투자하기를 주저할 수 있습니다. 리소스 집약성고급 기술 노드와 설계에는 고성능 컴퓨팅 클러스터를 포함한 더 많은 계산 리소스가 필요합니다. 이러한 리소스의 비용과 확장성은 EDA 툴 공급자와 사용자 모두에게 어려움이 될 수 있습니다.

격동하는 시장 역학급속한 발전으로 인해 기업이 새로운 EDA 툴이나 방법론을 철저히 테스트하고 검증할 때까지 도입하기를 주저할 수 있으므로 시장 불확실성이 발생할 수 있습니다. 이는 수요 변동과 시장 안정성으로 이어질 수 있습니다. 통합 복잡성EDA 도구가 고급 기술을 지원하기 위해 새로운 기능과 역량을 통합함에 따라 기존 설계 환경에 통합하는 것이 더 복잡해질 수 있습니다. 설계 팀은 워크플로를 조정하는 데 시간과 노력을 투자해야 하며, 이는 일시적으로 생산성을 저하시킬 수 있습니다.

글로벌 경쟁글로벌 EDA 도구 시장은 경쟁이 치열하며, 기업은 최신 기능과 혁신으로 경쟁사를 앞지르기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다. 이러한 치열한 경쟁은 리소스와 수익성에 부담을 줄 수 있습니다. 이러한 과제를 완화하기 위해 EDA 도구 공급업체는 혁신과 안정성 간의 균형을 맞춰야 합니다. 기술 발전에 발맞추기 위해 연구 개발에 투자하는 동시에 이전 버전과의 호환성을 보장하고 도구에 대한 강력한 지원을 제공해야 합니다. 업계 내에서 협력하여 공통 표준과 모범 사례를 확립하면 급속한 기술 변화로 인해 발생하는 과제 중 일부를 줄이는 데 도움이 될 수도 있습니다. 궁극적으로 끊임없이 진화하는 반도체 환경을 탐색하려면 EDA 도구 시장에서 지속 가능하고 번창하기 위한 전략적이고 적응적인 접근 방식이 필요합니다.

높은 개발 비용

높은 개발 비용은 글로벌 전자 설계 자동화(EDA) 도구 시장의 성장과 접근성을 방해할 수 있는 상당한 과제입니다. EDA 도구는 반도체 구성 요소와 집적 회로를 설계하고 검증하는 데 필수적이지만 개발 및 유지 관리와 관련된 상당한 비용으로 인해 여러 장애물이 발생합니다. 연구 및 개발 비용EDA 도구를 개발하고 개선하려면 연구, 엔지니어링 인재 및 지속적인 혁신에 상당한 투자가 필요합니다. 끊임없이 진화하는 반도체 산업의 요구 사항을 충족하기 위해 기술의 최전선에 서려면 높은 R&D 비용이 필요합니다. 소규모 EDA 도구 회사는 더 크고 재정적으로 더 많은 자금을 가진 업체와 경쟁하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

지속적인 업데이트반도체 산업은 축소되는 프로세스 노드에서 새로운 소재의 통합에 이르기까지 빠른 기술 발전이 특징입니다. EDA 도구 공급업체는 이러한 변화에 발맞추기 위해 소프트웨어를 지속적으로 업데이트해야 합니다. 개발에 대한 이러한 지속적인 노력은 전체 비용 부담을 증가시킵니다. 복잡성과 성능반도체 설계가 더욱 복잡해지고 기술적으로 진보함에 따라 EDA 도구는 점점 더 정교한 기능과 성능을 제공해야 합니다. 이러한 복잡한 요구 사항은 더 많은 투자를 요구할 뿐만 아니라 소프트웨어를 개발하고 유지 관리하는 데 숙련된 엔지니어가 필요하여 비용이 더 많이 발생합니다.

기존 업체와의 경쟁EDA 도구 시장은 광범위한 리소스를 보유한 잘 정립된 대기업이 주도합니다. 신규 진입자는 효과적으로 경쟁하기 위해 개발에 많은 투자를 해야 하므로 자금 조달과 시장 침투 측면에서 엄청난 어려움에 직면합니다. 저렴한 가격의 균형최첨단 고성능 도구를 제공하는 것과 광범위한 사용자에게 저렴하게 제공하는 것 사이의 균형을 맞추는 것은 섬세한 과제가 될 수 있습니다. 높은 개발 비용으로 인해 비싼 라이선스 비용이 발생할 수 있으며, 이는 소규모 설계 팀이나 신흥 시장의 접근을 제한할 수 있습니다.

제한된 혁신EDA 도구 개발과 관련된 높은 비용은 때때로 혁신을 저해할 수 있습니다. 기업이 획기적인 기능이나 파괴적 기술에 투자하는 것보다 기존 제품을 유지하는 것을 우선시할 수 있기 때문입니다. 리소스 집약적EDA 도구는 특히 고급 반도체 설계의 경우 시뮬레이션과 분석을 수행하기 위해 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 이러한 리소스 요구 사항은 EDA 도구를 효과적으로 사용하는 데 드는 전체 비용에 기여합니다.

높은 개발 비용의 과제를 해결하기 위해 EDA 도구 공급업체는 전략적 접근 방식을 채택해야 합니다. 협업산업 협업 및 파트너십은 특히 표준화 노력과 같은 공통 관심 분야의 리소스를 풀링하고 개발 비용을 공유하는 데 도움이 될 수 있습니다. 클라우드 기반 솔루션클라우드 기반 EDA 도구는 사용자의 초기 인프라 비용을 줄여 고급 설계 및 시뮬레이션 기능을 보다 쉽게 사용할 수 있도록 합니다. 오픈 소스 이니셔티브오픈 소스 이니셔티브를 채택하면 개발 비용을 줄이고 커뮤니티 중심의 혁신을 촉진하여 새로운 EDA 도구 공급업체의 진입 장벽을 낮출 수 있습니다.

구독 및 라이선싱 모델EDA 도구 공급업체는 구독 및 사용량에 따른 지불 옵션을 포함한 유연한 라이선싱 모델을 탐색하여 더 광범위한 사용자 기반이 도구를 보다 쉽게 사용할 수 있고 저렴하게 사용할 수 있도록 할 수 있습니다. 높은 개발 비용이 EDA 도구 시장에서 여전히 어려운 과제로 남아 있지만, 혁신적인 전략, 산업 협력, 진화하는 비즈니스 모델은 이러한 과제를 완화하고 EDA 도구가 반도체 설계 생태계에서 계속해서 중요한 역할을 하도록 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

주요 시장 동향

특정 애플리케이션을 위한 사용자 정의

특정 애플리케이션을 위한 사용자 정의 추세는 글로벌 전자 설계 자동화(EDA) 도구 시장에서 성장을 견인하는 중요한 원동력이 될 것으로 예상됩니다. 모든 산업이 고유한 요구 사항에 맞게 조정된 특수 전자 시스템에 점점 더 의존함에 따라 EDA 도구는 이러한 사용자 정의를 가능하게 하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 이러한 추세가 EDA 도구 시장을 주도하는 방식은 다음과 같습니다. 산업별 요구 사항자동차, 항공우주, 의료, IoT와 같은 다양한 산업은 전자 시스템에 대한 요구 사항이 다릅니다. 이러한 요구 사항에는 전력 효율성, 성능, 안전 및 보안과 같은 요소가 포함됩니다. EDA 도구는 설계자가 반도체 설계를 미세 조정하여 이러한 특정 요구 사항을 충족할 수 있도록 발전하고 있습니다.

자동차 전자 장치자동차 산업은 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS), 인포테인먼트, 전기 자동차(EV) 및 자율 주행을 위한 맞춤형 칩과 시스템을 요구합니다. EDA 도구를 사용하면 자동차 안전 및 신뢰성 표준을 충족하는 반도체 솔루션을 개발할 수 있습니다. 항공우주 및 방위항공우주 및 방위 애플리케이션에는 극한 조건을 견뎌내고 높은 신뢰성을 제공할 수 있는 칩이 필요합니다. EDA 도구는 미션 크리티컬 시스템을 위한 방사선 경화 및 견고한 구성 요소의 설계를 지원합니다.

IoT 센서스마트 시티, 산업 자동화 및 환경 모니터링에 필수적인 IoT 기기는 종종 특정 통신 프로토콜이 있는 초저전력 센서가 필요합니다. EDA 도구는 IoT 배포를 위한 에너지 효율적인 소형 센서 노드의 설계를 용이하게 합니다. 의료 기기의료 기기는 정밀성, 신뢰성 및 엄격한 규제 표준 준수를 요구합니다. EDA 도구는 의료 영상, 환자 모니터링 및 진단 장비를 위한 반도체 솔루션을 만드는 데 도움이 되며, 의료 산업 요구 사항을 충족합니다. AI 가속기AI 혁명은 전문 하드웨어 가속기의 필요성을 주도하고 있습니다. EDA 도구를 사용하면 설계자는 머신 러닝 및 딥 러닝 워크로드에 최적화된 맞춤형 AI 칩을 만들어 AI 성능과 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

에너지 효율성많은 산업이 에너지 소비와 환경 영향을 줄이는 데 점점 더 집중하고 있습니다. EDA 도구는 에너지 효율적인 반도체 솔루션 개발을 지원하여 조직이 지속 가능성 목표를 달성하도록 돕습니다. 시장 차별화맞춤형 반도체 솔루션을 통해 회사는 경쟁 시장에서 제품을 차별화할 수 있습니다. EDA 도구를 사용하면 설계자가 제품을 차별화하는 고유한 기능과 역량을 만들 수 있습니다. 소량 생산맞춤형은 대량 생산에 국한되지 않습니다. EDA 도구를 사용하면 소량 또는 일회성 설계가 가능하여 틈새 시장 애플리케이션과 스타트업이 맞춤형 반도체 솔루션에 액세스할 수 있습니다.

설계 복잡성 관리맞춤형으로 인해 복잡성이 발생하지만 EDA 도구에는 이 복잡성을 효율적으로 관리하는 데 도움이 되는 기능이 갖춰져 있습니다. 이러한 도구는 설계 자동화, 검증 및 시뮬레이션 기능을 제공하여 맞춤형 설계가 오류 없고 성능 목표를 충족하도록 보장합니다. 맞춤형 트렌드는 EDA 도구를 다양한 산업의 요구 사항에 맞춰 조정하여 혁신과 시장 성장을 촉진합니다. 특수 반도체 솔루션에 대한 요구가 여러 부문에서 계속 확대됨에 따라 EDA 도구 시장은 설계 엔지니어가 이러한 도구를 사용하여 각 애플리케이션의 고유한 요구 사항을 충족하는 맞춤형 전자 시스템을 만드는 데 점점 더 의존함에 따라 지속적인 성장을 경험할 가능성이 높습니다.

클라우드 기반 EDA 도구

클라우드 기반 전자 설계 자동화(EDA) 도구의 등장과 채택은 글로벌 EDA 도구 시장의 원동력이 될 것으로 예상됩니다. 클라우드 기반 EDA 도구는 수많은 이점을 제공하여 반도체 설계 팀과 기업에 매력적인 선택이 됩니다. 이러한 트렌드가 EDA 도구 시장의 성장을 촉진하는 방식은 다음과 같습니다. 확장성 및 유연성클라우드 기반 EDA 도구는 프로젝트 요구 사항에 맞게 조정할 수 있는 확장 가능한 컴퓨팅 리소스를 제공합니다. 설계 팀은 필요에 따라 고성능 컴퓨팅 클러스터에 액세스하여 복잡한 시뮬레이션과 분석에 필요한 컴퓨팅 성능을 확보할 수 있습니다. 이러한 확장성을 통해 기업은 상당한 선행 인프라 투자 없이도 작업 부하를 효율적으로 관리할 수 있습니다.

비용 효율성기존 온프레미스 EDA 도구는 하드웨어, 소프트웨어 라이선스 및 IT 인프라에 상당한 투자가 필요합니다. 반면, 클라우드 기반 EDA 도구는 종종 구독 또는 종량제 모델을 따르므로 선행 자본 지출이 줄어듭니다. 이러한 비용 효율성은 기존 회사와 예산이 제한된 신생 기업 모두에게 어필합니다. 접근성 및 협업클라우드 기반 EDA 도구는 인터넷 연결이 있는 모든 곳에서 액세스할 수 있습니다. 설계 팀은 지리적 위치에서 원활하게 협업하여 생산성을 높이고 글로벌 협업을 가능하게 할 수 있습니다. 이러한 접근성은 또한 원격 작업 준비를 간소화하고 설계 반복을 가속화합니다.

유지 관리 부담 감소클라우드 기반 EDA 도구는 서비스 제공자가 유지 관리하고 업데이트하므로 설계 팀은 소프트웨어 업데이트, 패치 및 하드웨어 유지 관리를 관리할 책임이 없습니다. 이를 통해 설계 엔지니어가 혁신과 최적화에 집중할 수 있는 시간과 리소스가 확보됩니다. 빠른 배포온프레미스 EDA 도구를 설정하고 구성하는 데 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 클라우드 기반 솔루션은 빠른 배포를 제공하여 설계팀이 즉시 프로젝트 작업을 시작할 수 있도록 합니다. 이러한 민첩성은 출시 시간이 중요한 빠르게 변화하는 산업에서 특히 가치가 있습니다.

리소스 공유클라우드 기반 플랫폼은 리소스 공유와 효율적인 활용을 가능하게 합니다. 설계팀은 설계 데이터를 공유하고, 프로젝트에 협업하고, 공유 라이브러리와 템플릿에 액세스하여 설계 관행에서 혁신과 일관성을 촉진할 수 있습니다. 보안 및 규정 준수클라우드 공급업체는 보안 조치에 많은 투자를 하며, 종종 온프레미스 솔루션의 기능을 능가합니다. 이들은 강력한 암호화, 액세스 제어 및 규정 준수 인증을 제공하여 데이터 보안 및 규정 준수에 대한 우려를 해결합니다. 피크 워크로드에 대한 탄력성피크 워크로드 또는 프로젝트 급증 시 클라우드 기반 EDA 도구는 수요를 충족하기 위해 추가 리소스를 신속하게 할당할 수 있습니다. 이러한 탄력성 덕분에 설계 프로젝트가 일정에 맞게 진행되고 예상치 못한 컴퓨팅 요구 사항을 처리할 수 있습니다.

에너지 효율성클라우드 데이터 센터는 종종 에너지 효율성을 위해 설계되어 컴퓨팅의 환경적 영향을 줄입니다. 이는 반도체 산업에서 지속 가능성과 친환경적 관행에 대한 강조가 커지고 있는 것과 일치합니다. 통합 기능클라우드 기반 EDA 도구는 데이터 저장, 머신 러닝, 데이터 분석과 같은 다른 클라우드 기반 서비스와 원활하게 통합할 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 고급 설계 및 분석을 위한 포괄적인 솔루션이 가능해집니다. 설계 팀이 클라우드 기반 EDA 도구의 이점을 점점 더 인식함에 따라 이러한 솔루션에 대한 시장이 상당히 확대될 가능성이 높습니다. 클라우드 기반 EDA 도구는 반도체 설계에 비용 효율적이고 유연하며 협력적인 접근 방식을 제공하여 EDA 도구 시장의 미래를 형성하는 원동력이 됩니다.

세그먼트별 통찰력

유형 통찰력

IC 물리적 설계 및 검증 세그먼트는 예측 기간 동안 시장을 지배할 것으로 예상됩니다. IC 물리적 설계는 EDA 도구를 사용하여 IC의 기하학적 표현을 만드는 것을 말합니다. EDA는 칩을 더 작은 블록으로 분할한 다음 최대 성능을 보장하기 위해 각 블록에 필요한 특정 공간을 계획하는 데 사용됩니다. 그런 다음 이러한 블록을 배치하여 클록 합성 전후를 사용합니다.

최근의 기술 발전으로 인해 여러 칩셋 제조업체가 주로 5G를 위해 ASIC 기술을 활용할 수 있게 되었습니다. 구조화된 ASIC의 출현은 ASIC과 FPGA(Field-Programmable Gate Array)의 요소를 모두 갖추고 아키텍처와 같이 생산 비용이 기본 ASIC 계층 위에 수정 가능한 것을 추가해야 하는 본격적인 ASIC에 비해 저렴해졌습니다.

지역 통찰력

북미는 예측 기간 동안 시장을 지배할 것으로 예상됩니다. EDA 도구는 종종 회로 기판, 프로세서 및 기타 복잡한 전자 장치를 설계합니다. 가전제품 및 자동차와 같은 산업에서 EDA 도구를 채택하면 북미 시장 수요가 증가할 것으로 예상됩니다. 또한 반도체 산업과 회로 제조 산업의 성장으로 인해 이 지역에서 시장의 중요성이 높아졌습니다. 또한, Xilinx Inc., Ansys Inc., Keysight Technologies Inc., Cadence Design Systems Inc., Synopsys Inc. 등 일부 주요 EDA 도구 공급업체는 북미에 본사를 두고 있습니다.

일부 북미 공급업체는 해당 지역의 EDA 도구 수요를 충족하기 위해 회사의 제품 라인을 개선하고 회사 범위를 확대하는 데 투자해 왔습니다. 예를 들어, 2022년 5월 칩 제조업체 Advanced Micro Devices Inc.는 회사의 데이터 센터 기능을 확장하기 위해 칩 설계를 위한 일부 전자 설계 자동화 워크로드를 Google Cloud로 옮길 계획이라고 발표했습니다. 이를 통해 3세대 AMD EPYC 프로세서와 고급 네트워킹, 스토리지 및 인공지능 기능을 탑재한 Google의 최신 컴퓨터 최적화 C2D 가상 머신 인스턴스를 활용할 수 있습니다.

최근 개발 사항

• 2022년 3월 - Synopsys는 클라우드를 위해 설계되고 단일 소스, 사용량에 따른 지불 방식을 통해 "비교할 수 없는 수준의 칩 및 시스템 설계 유연성"을 제공하는 새로운 전자 설계 자동화(EDA) 배포 모델을 출시한다고 발표했습니다. Microsoft Azure에서 사전 최적화된 인프라를 갖춘 Synopsys Cloud는 칩 개발에서 상호 의존성 수준이 증가하는 문제를 해결하는 회사의 클라우드 최적화 설계 및 검증 기술에 대한 액세스를 제공합니다.
• 2021년 6월 - Xilinx, Inc.는 상당한 설계 시간과 비용 절감을 위한 머신 러닝(ML) 최적화 기술과 고급 팀 기반 설계 절차를 기반으로 하는 FPGA EDA 도구 패키지인 Vivado ML Editions를 공개했습니다. 새로운 Vivado ML Editions를 기존 Vivado HLx Editions와 비교했을 때, 전자는 5배 더 빠른 컴파일 시간과 혁신적인 QoR(결과 품질) 개선을 제공하며 어려운 설계에서 평균 10% 향상됩니다.
• 2021년 6월 - Aldec Inc.는 HES-DVM Proto Cloud Edition(CE)을 출시했습니다. Amazon Web Service(AWS)를 통해 제공됩니다. HES-DVM Proto CE는 SoC/ASIC 설계의 FPGA 기반 프로토타입 제작에 사용할 수 있으며, 최대 4개의 FPGA가 설계에 필요할 때 가동 시간을 크게 줄이기 위해 자동화된 설계 분할에 중점을 둡니다.
• 2021년 5월 - Cadence Design Systems는 TSMC N5 공정 기술로 제작된 하이퍼스케일 컴퓨팅, 네트워킹 및 스토리지 애플리케이션을 타겟으로 하는 PCI Express 5.0 사양을 위한 저전력 IP를 발표했습니다. 또한 PCIe 5.0 기술은 PHY, 동반 컨트롤러, SoC 설계를 대상으로 하는 VIP(Verification IP)로 구성되어 애플리케이션에 맞는 매우 높은 대역폭을 제공합니다.

주요 시장 참여자

• Altium Limited
• Ansys Inc.
• Cadence Design Systems Inc.
• Keysight Technologies Inc.
• AgnisysInc.
• Aldec Inc.
• LauterbachGmbH
• Mentor Graphic Corporation(Siemens PLMSoftware)
• Synopsys Inc.
• Xilinx Inc.