同时，EDA工具需要对数千种情境进行快速设计探索，以求得性能、功耗、面积、成本等芯片物理指标和经济指标的平衡。随着集成电路制造工艺进入7nm以下，数字芯片中标准单元数量已经达到亿数量级，EDA算法已经成为典型的数据密集型计算的典型代表。且现有布局布线方法大都采用组合优化算法，可接受的计算时间内，不一定能得到局部最优解，甚至有可能得到一个劣解，算法复杂度较高。以上两点导致EDA算法的计算时间非常冗长，以小时计。
以一个简单的布线算法示意图为例，以下动图为EDA工具在寻求源点和终点之间的金属走线方案。试想一下，芯片内部单元以亿级数量计，内部布线金属层多达数层，如何从一个点在只能走直线和90度拐弯的限定下，经过各种不可布线的障碍并不断做出前行的抉择，穿过层层金属，最终准备到达芯片中的另一个点，期间探索方案的计算空间需求巨大，且整体还要满足时序和总线长最小的目标，并必须考虑上文所述的工艺偏差。
（3）半导体、数学、芯片设计三者交叉学科人才培养问题。
EDA算法问题起点和终点是半导体工艺等物理问题，解决工具是数学问题，应用对象是芯片设计实现具体问题。一般来说本科生很难如此既宽泛又具体的知识储备和体系，因此，三大EDA巨头公司研发工程师的平均学历都很高。同时，在硕士和博士阶段，单独从事数学、芯片设计、半导体器件和工艺的人较多，但是三者兼具的人又非常少。
我国当前仅有清华大学、复旦大学、浙江大学、北京航空航天大学、电子科技大学、西安电子科技大学、福州大学等少数学校从事EDA方向的研究和人才培养。尤其是清华大学计算机系在1970年代就开始相关研究，为我国国产熊猫EDA工具（华大前身）、华大九天EDA工具的研发做出了很大的贡献，而且培养了大量的EDA算法人才。
值得欣喜的是，国内EDA的研发力量近几年也有长足的进步。2017年6月在集成电路计算机辅助设计领域的旗舰会议--第54届设计自动会议（ACM/IEEE Design Automation Conference 2017）上，福州大学陈建利老师的论文Toward Optimal Legalization for Mixed-Cell-Height Circuit Designs获得最佳论文奖（作者：Jianli Chen， Ziran Zhu， Wenxing Zhu， Yao-wen Chang）。这是54年来中国大陆作者第一次以第一单位/第一作者获得该会议最佳论文奖。
国产EDA公司的机遇
如本文在第一节所述，国产EDA工具目前还主要以点工具为主，只有华大九天有模拟IC设计的全流程工具。但是，也不乏亮点。在过去的几年，华大九天的Xtime物理设计时序优化与Sign-off工具和解决方案，得到了业界一线工程师的一致好评，已经成功打入全球一流芯片设计公司中，成为数字全流程中的重要一环。而且，华大九天是全球是全球唯一可提供液晶平板显示全流程EDA设计解决方案的提供商，国内市场占有率超过90%。