十年来出现的主流EDA工具服务用于优化任何给定的设计。这种优化驱动型设计方法背后的核心思想是把一组特定的变量设定在最有利的值之下，以便达到一组预定的设计目标。

遗憾的是，这种优化驱动型设计流程假定已经正确地做出了各种最艰难的和最不可改变的抉择，涉及的方面包括选择IP技术节点、工艺变种、单元库等等。

这些抉择对最终芯片设计的技术完整性和经济可行性有着深远的影响。因而，今天的设计者最需要的是可以帮助他们探究、评估和量化这些不同的实现抉择对其设计造成的影响的新型EDA工具。

我们把这个过程称为设计流程的架构探究阶段。当然，在整个设计过程中，在一组固定的边界条件下(即在IP、技术节点、工艺变种和单元库已经选定的条件下)实现设计的优化依然具有至关重要的作用。

但同时应该认识到，如果能够在早期全面探究这些关键抉择最后将如何影响最终芯片的技术可行性和财务可行性，那么设计者将从中极大受益。

130纳米、90纳米和最近的65纳米等技术节点的出现不可逆转地改变了IC设计的变数。随着这些节点的日益变小，爆炸性地产生了大量的IP选择和半导体工艺变种。一家典型的代工厂在180纳米节点只提供简单的“普通”或“高速”工艺，但在130纳米或90纳米节点可能提供半打或更多的工艺变种。对这些工艺变种，第三方IP开发商通常提供众多单元库和IP选择，它们针对不同的指标(如性能和功率)进行了优化。

随着可用的工艺变种和单元库的增多，用户更迫切地需要进行早期的架构探究，所以我们可以说对探究的需要与它对最终芯片设计的技术和经济影响程度成正比。

例如，如果设计者选择某一个工艺节点(或IP库)而不选另一个可能会产生1-5%的变异，那么许多设计管理者可能放弃早期的探究，宁愿通过在后续工作做更多优化来消除这种差异。

然而，事实充分说明，这种对工艺变种和单元库的探究驱动型选择可以对某些关键效应(如漏电)产生高达一个量级的变异。

只有在架构探究阶段才具有利用这种惊人的差异的能力。这些变异无法通过优化得到，因为在早期做出抉择之时，其发展路线就已经被决定了。

由于在更小的技术节点时代工艺变种数量和可选IP数量的增加，以及由于选择某一个而不选另一个工艺变种或IP可以对某些关键指标产生高达一个量级的变异，所以设计小组显然必须使用专门为探究不同实现选择而设计的EDA工具，并在设计流程的早期花费更多的时间。只有在完成这项工作之后，他们才可以使用传统的工具流程来优化芯片，以投入量产