1.3 DARPA 的賭注與 OpenROAD 誕生#

2017 年 6 月，DARPA（Defense Advanced Research Projects Agency，美國國防高等研究計畫署）發布了一份名為 POSH（Open-source Hardware）的 Broad Agency Announcement，其中的核心專案名稱直白得近乎挑釁：IDEAL——Intelligent Design of Electronic Assets，智慧型電子資產設計。這份文件的問題意識非常明確：美國的晶片設計能力被商業 EDA 工具的成本與封閉性所限制，國防供應鏈因此既昂貴又脆弱。DARPA 想要的是一個大膽的實驗：用一年左右的時間，證明「無人值守」（hands-off）的自動化晶片設計是可能的。

要理解這個賭注的份量，得先理解 DARPA 的行事風格。這個機構的歷史就是一段「高風險高報酬」的紀錄：網際網路的前身 ARPANET、GPS 的技術基礎、隱形戰機，都出自它手。DARPA 的計畫經理（program manager）任期通常只有四到五年，必須在任期內押注一個「如果成功將改變整個領域」的目標。2017 年前後，晶片領域的問題清單很長：先進製程的成本暴增導致設計成本失控（設計一顆 7nm 晶片動輒數千萬美元）、國防供應商依賴過時製程、設計人才斷層。DARPA 微系統技術辦公室（MTO）的判斷是：這些問題的共同根源，是設計流程本身太慢、太貴、太依賴人力。

OpenROAD——一個從 RTL 一路到 GDSII 的開源設計流程——計畫就在這個脈絡下誕生。它的目標被表述為一句話：在 24 小時內、無人值守（no humans in the loop）地完成從 RTL 到 GDSII 的晶片設計流程，且設計成本大幅下降。這個目標在當時的業界專家看來近乎科幻——即使是最大型的晶片公司，一次完整的實體設計迭代也需要數週到數月，需要一整個團隊反覆調參。DARPA 的洞察是：如果設計流程可以完全自動化，那麼設計成本就會像製造成本一樣隨著自動化而崩落，「少量多樣」的晶片設計才有可能成為一個大眾市場。

計畫的執行結構分為兩個階段（在 DARPA 的術語裡，先是 C-BRIK 概念階段，進入 IDEAL 正式階段）。2017 至 2018 年間，DARPA 匯集了學界與業界的多位頂尖人物進行可行性研究與架構設計，最終在 2018 年把主要研究合約交給了兩所加州大學的明星實驗室：UC Berkeley 的 Kurt Keutzer 與 UC San Diego 的 Andrew Kahng。這個搭配極具巧思——Keutzer 是 EDA 學界的傳奇人物，早年是 Synopsys 的技術副總裁，把學術思想轉化為 Design Compiler 的實作，之後回到伯克利主持 ASPIRE 實驗室，深耕平行計算與機器學習在 EDA 的應用；Kahng 則是實體設計（physical design）領域最負盛名的學者之一，著有實體設計的標準教科書，長年擔任 ICCAD、DAC 等頂會的委員，對工業級流程的細節瞭若指掌。一個懂演算法與機器學習，一個懂實體設計與工業流程，正好對應 OpenROAD 的兩大難題。

Kahng 的 UCSD 團隊貢獻了計畫中最先公開的元件之一：RePlAcE 佈局器，這是一套以擾動式全域佈局為基礎的學術級佈局工具，最早在 2012 年前後發表於 ISPD，之後成為 OpenROAD 流程中 global placement 的骨幹。RePlAcE 的重要性不只在於演算法本身，更在於它證明了「學術工具可以達到工業可用性」——在 Kahng 團隊的工程化之下，RePlAcE 在多個設計上的佈局品質（HPWL 與擁塞）接近商業工具，這給了 DARPA 持續注資的信心。此後，整個流程逐步成形：以 OpenDB 為統一資料庫、以 Tcl 為命令介面的整套模組——floorplan、placement、CTS（clock tree synthesis）、routing（含 OpenRCX 寄生參數萃取），以及以 OpenSTA 為基礎的時序簽核。

OpenROAD 的工程哲學值得特別一筆：它不是把十個學術工具用膠水串起來，而是以「統一資料庫、統一命令介面、統一建置系統」重新實作整個流程，每個工具都是 OpenDB 上的模組，模組之間的資料不需要經過檔案交換。這個架構決定了它後來能被社群持續維護與擴充，而不像過去那些「發表完就死掉」的學術工具。2020 年前後，計畫的工程維護工作逐漸轉移到 Precision Innovations——一家由 Olof Kindgren、Matt Liberty（詳細繞線引擎的核心開發者）等工程師組成的小型公司——在 DARPA 資助轉型為社群維護之後，OpenROAD 的日常開發、修 bug、整合 CI、支援新 PDK，都是由這個精準而小巧的國際開源團隊在推動。這是開源基礎建設的一種現代範式：不是散漫的志工社群，而是「政府資助啟動、小型專業公司長期維護、全球社群貢獻」的三層結構。

當然，這個計畫從第一天起就伴隨質疑。三巨頭的資深主管們公開或私下表示：無人值守設計是「對設計本質的誤解」，先進製程的簽核需要人類工程師的經驗判斷；也有學界同行認為，學術工具要達到商用品質，還差好幾個工程量級。這些批評並非全無道理——即使在今天，OpenROAD 對 7nm 以下先進製程的支援仍遠不及商業工具——但它們忽略了 DARPA 的真正戰略意圖：OpenROAD 從來不是要立刻取代 Synopsys，而是要證明「完整流程可以存在於開源世界」，從而解放下游整個生態系（教育、新創、成熟製程設計）。事實上，開源 PDK 的出現補上了流程的另一塊拼圖——2020 年 Google 與 SkyWater Technology 將 SkyWater 130nm PDK（sky130）開源，搭配 Efabless 的 MPW 服務，任何人第一次可以用純開源工具鏈，把自己的設計真正送上晶圓。RTL → OpenROAD 流程 → 開源 PDK → MPW 流片，這條「全開源到矽」的路徑在 2020 年代初終於貫通，而第一批用它的著名設計，正是 PicoRV32 等 RISC-V 核心。

DARPA 的這筆賭注，就這樣同時押在了兩個方向上：一個是 OpenROAD 的自動化流程，另一個是早已在伯克利萌芽的開源指令集運動。這兩條線在 2020 年代匯流，共同催生了今天所謂的「開源矽革命」。下一節，我們轉向故事的另一半：RISC-V。

工具的牆被打開了一道缺口。但要有設計可以「跑」，還得先有可以自由使用的處理器——那是 2010 年伯克利校園裡另一群人的故事。