相對于傳統(tǒng)巨頭，國微芯EDA無需兼顧老版本以及處理大量歷史積累的不同版本文件與格式，進(jìn)行了全流程工具量統(tǒng)一數(shù)據(jù)底座的開發(fā)，并且制定了統(tǒng)一的規(guī)則描述語言；基于各EDA專項(xiàng)，集成了完備的通用服務(wù)引擎模塊，實(shí)現(xiàn)了功能模塊的復(fù)用；至少縮短1/3 EDA工具開發(fā)時間，集成電路性能在設(shè)計(jì)過程中可快速收斂，至少縮短1/3 高端芯片的設(shè)計(jì)周期。

DTCO是海外EDA企業(yè)與本地企業(yè)拉開差距的重要原因，大力推廣國內(nèi)DTCO是行業(yè)重要發(fā)展方向。國微芯團(tuán)隊(duì)具備設(shè)計(jì)端核心工具、制造端核心工具以及橋梁性工具，可以滿足DTCO要求EDA企業(yè)完整覆蓋設(shè)計(jì)和制造流程的工具集的要求；EDA工具、IP與設(shè)計(jì)服務(wù)、制造工藝形成閉環(huán)流程，選擇最佳晶體管架構(gòu)和工藝選項(xiàng)，有效地對芯片速度、功耗、面積、以及設(shè)計(jì)周期進(jìn)行優(yōu)化。

AI與EDA已在雙向推動，將AI技術(shù)應(yīng)用于EDA工具中處理芯片設(shè)計(jì)中的數(shù)據(jù)和計(jì)算，可以有效提高設(shè)計(jì)效率，縮短設(shè)計(jì)周期；國微芯團(tuán)隊(duì)目前已在多個點(diǎn)工具的開發(fā)上結(jié)合應(yīng)用AI技術(shù)，實(shí)現(xiàn)多個行業(yè)首創(chuàng)，例如OPC工具中AI核心反演光刻算法，使用GPU使算力加速100-1000倍；IP與設(shè)計(jì)服務(wù)團(tuán)隊(duì)與EDA研發(fā)團(tuán)隊(duì)合作，利用AI與IP復(fù)用技術(shù)，提高設(shè)計(jì)流程自動化程度，提升開發(fā)效率，優(yōu)化產(chǎn)品性能。

隨著芯片設(shè)計(jì)工藝的規(guī)模越來越大，對于服務(wù)器的要求也在加大，云計(jì)算與EDA工具結(jié)合成為降本提效新方法。當(dāng)前國內(nèi)云計(jì)算涉及到牌照等一系列的要求，國產(chǎn)公司能更快的推出云產(chǎn)品并做好本地服務(wù)。國微芯目前多個點(diǎn)工具已經(jīng)完成了在國產(chǎn)工業(yè)云上的試用，IP與設(shè)計(jì)服務(wù)團(tuán)隊(duì)帶動云平臺設(shè)計(jì)模式，加速云上EDA生態(tài)成熟。