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对IC弹性的需求驱动方法变化

需要使用更长的生命周期和更关键的应用程序来连接设计,验证,测试和现场数据的新方法。

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要求安全,安全性和恢复力的应用正在推动新的思考设计,验证和芯片的长期可靠性的方式。

人们对能够更快处理更多数据、在更长的时间内处理更多数据的芯片的需求越来越大,而且通常在不断缩减的电力预算内。这就迫使在体系结构、设计、验证和测试阶段等多个层面上进行更改,每一个更改都需要现场数据分析的支持,并在流程的每一步增加可靠性改进。

“对于设计工程师来说,其中一个危重变化与将从设计阶段所做的增强中受益的人互动,”投资组合战略高级总监Aileen Ryan说西门子eda.。“对于DFT工程师来说,已经与测试社区相当强烈的联系。By adding embedded analytics, there’s also a link between embedding IP up front in the design, and using that in the bring-up phase, where you’re trying to get your chip out to market, drive down costs, and maximize revenue by getting to market as fast as you can. One of the critical things for design engineers is to look beyond that stage, meaning once that chip is shipped, what additional capabilities have you enabled that chip to have? Also, who’s going to benefit from that? And how are they going to benefit from it? One of the unique changes in the mindset, and the relationships that need to be built throughout that value chain, is that link between the people who are designing the chip upfront, and the people who benefit from the design augmentation, which can last during the entire lifetime of the chip.”

Even before the terms were coined, the original intent of silicon lifecycle management/solutions was to bring a sense of what’s happening inside a chip as it goes through its lifecycle, along with how it behaves in the field, said Uzi Baruch, chief strategy officer atProteantecs.。“当您想要验证您的设计时,在您首次设计所有模拟点等时与您所遇到的第一款硅相关时,片内传感器就在您进入第一阶段之前扮演关键作用of the new product introduction process and high-volume manufacturing, to get a sense of what’s actual versus planned.”

这有助于分解芯片设计师长期运行的纤维思维。虽然已经将硬件和软件团队带来了进步,但思维的大量变化是必要的,正在进行中。虽然产品生命周期管理举措已经存在于某些行业的几年,但是半导体对它们相对较新的。

“硅实际上是迟到的游戏”,Solutions Marketing Solutions Marketing at Sourts Solutions Director and韵律。“现在推动的是,如果您调查了产品开发,我们今天做的很多我们所做的是硅预硅,那么实验室测试,那么产品的实际生命周期。但是你在整个生命周期里做了什么?它是由长生命周期市场这样的事情驱动,需要准备这台设备将可用20年。你必须处理的一个问题是过时的。你必须为一个非常长的生命周期市场做好准备。这是在Automotive的领域发生的一些组件,并且必须在设计阶段考虑,这意味着更冗余,以及增强功能的灵活性。

在某种程度上,这是一个延伸测试设计(DFT),现在通过制造业从建筑阶段跨越。由于设计变得越来越复杂和异质,DFT一直在稳步增长。下一步是将其推入该字段,在那里可以通过各种传感器增强,以监控芯片和系统行为,并在转化严重问题之前识别违规行为。

“很明显,希望做出越来越多的测试,而不仅仅是在制造业,而不仅仅是在你发货之前,而且在现场与上电试验的概念,等等,”史蒂夫说:“史蒂夫说:”史蒂夫说Pateras,硬件分析和测试营销高级总监Synopsys对此。“这逐渐演变成一个持续测试的概念,演变成对持续监控设备的需求的理解,并优化它们正在做的事情。”这是因为在较低的流程节点中有许多关键的应用程序,如汽车ADAS,以及关键的物联网应用程序,以及数据中心,这些应用程序的增长呈爆炸式增长,成本令人难以置信。你需要可靠性,你需要性能,考虑到这些系统的复杂性,我们需要的不仅仅是测试和运输一个部件。这已经发展成为‘硅生命周期管理’的概念。”

图1:硅生命周期组件。来源:synopsys.

图1:硅生命周期组件。来源:synopsys.

这里的想法是能够在运送时管理部件,这是由于电路老化以及现场软件更新是必不可少的。从历史上看,大多数EDA公司的焦点是如何创建和验证最佳设计,但一旦零件发货,这些努力基本上停止了。

帕特拉斯说:“我们需要做得更多。“不能再让这些部分单独存在。你不能只是把头埋在沙子里,希望它们能在一生中继续正常运转,所以我们需要做些什么来为这些部件提供支持和维护。从测试的角度来看,很自然的事情是扩展测试——扩展在现场监控和分析部件的能力。这需要两件事。它需要从芯片中提取数据的能力,以及对数据的某种分析,这是SLM的两个基础。但是一旦我们开始思考,我们意识到这些数据不仅可以使用的部分领域,但它可以帮助我们了解设备通过其生命周期的所有方面,从优化设计到收益率坡道,通过试验优化,通过启动、上市时间,并最终攷虑。它实际上扩展到了整个生命周期管理概念。一般来说,这涉及到半导体的许多方面。如何设计,如何制造,如何测试,如何调试。 It’s all about data analytics. It’s all about gathering data, then analyzing it to understand the issues and trends. Ultimately you want to be able to react to that analysis so it’s all about optimization, and how to send information back to change things in a full loop.”

IG。2:硅生命周期解决方案包括设计,实现和利用,解决调试,测试,屈服管理,安全性和安全性以及现场优化的完整循环。资料来源:西门子EDA
图2:硅生命周期解决方案包括设计、实现和使用的完整周期,解决调试、测试、产量管理、安全和安全,以及现场优化。资料来源:西门子EDA

拼图的碎片
片内监测和这些传感器产生的数据分析,只是所需技术的一件。该数据还需要在产品的整个寿命中存储。

Synopsys硅生命周期管理营销总监Randy Fish说:“你需要有能力存储所有产品线的数据,大量的数据。”你可能是航运百万甚至上千万的组件,必须有一个能够存储的历史测试数据或参数数据,以及数据的收集,并能够,在整个一生中——可以在汽车应用程序- 10或15年继续基于新信息或扩充数据进行分析。如果没有现在可用的技术,我们不可能做到这一点,即大数据分析和机器学习。这些都是工具箱里的巨大工具,打开了巨大的机会。收集数据可以在此之前完成,但处理数据仍然是最近才发生的事情,您可以处理这些大量的、有时是非结构化的数据。

硅谷的营销主管罗布·范·布洛姆斯坦指出,硅生命周期管理还需要包括验证OneSpin解决方案。“如果没有连续的验证工作,芯片可以容易受到安全和安全问题的影响。设备必须符合最新的安全标准,并防止不断变化的硬件漏洞。“

正式验证非常适合处理这种持续的努力。其详尽的性质在证明没有漏洞和安全相关问题的情况下是有效的。但是,一般而言,验证也已经发展成为一个永无止境的连续过程。

“即使您的设计在市场上出现,不断提高您的测试并表明您也在旧设计中展示您的设计,因此,”Shubhodeep Roy Choudhury说:“valtrix系统。“不时有一些可以制作的改进,然后你也希望在以前的设计上运行这一点。在仿真中验证设计时,您可能会在硅中验证早期的设计。因此,这是一个持续的过程,我们必须不断改进我们的测试并获得更好的覆盖范围。“

保持系统的更新是一个挑战,特别是在汽车等市场,旧车辆将不得不与使用新技术的车辆共享道路。保持当前需要不断更新固件和软件。这意味着负责芯片的公司在开始一个项目之前需要写一份验证计划,详细说明如何在整个项目周期内进行验证。

循环回来
生命周期管理的一个好处是能够将可靠性数据循环回设计过程,这又可以用于减少缺陷的数量。当冗余内置为芯片和系统时,这尤其有用,因为它提供了分析的基线比较数据。

“在进行设计和验证时,我们正在建立冗余机制,以便大多数函数都加倍,并且如果失败,则具有备份选项,”Digital Design ManagerVtool。“我们还增加了对硅缺陷的在线测试,以便检测它们。在芯片的生命周期中会有缺陷。这是不可避免的。你做硅迭代。但我们能做的是防止终端用户因此陷入麻烦。这并不是什么新鲜事。所有这些概念都和硅技术一样古老。”

但最近在数字芯片中添加了传感器已经有所改善。“这是一个非常新的东西,”米雅托维奇说。“模拟的CMOS传感器我们都在做。有一些技术可以检查硅的质量。您可以随时尝试通过一些PLL检查,例如“当时可能的最大频率是什么?”,但很少使用它。您只是在尝试检查您的硅是否仍然在标准频率上运行它应该使用的标准频率,并这样做。从DFT逃到功能逻辑BIST,MEMORY BIST的技术,并且还有另一组用于安全相关问题的技术。所有这些都是在行业所遵循的最新汽车和安全标准中汇集在一起​​。“

还需要将故障注入添加到此过程中。“有安全逻辑,但在它的顶部我们还需要确保我们有方法可以注入错误,以确保我们能够测试这一点,即使在芯片上,不仅仅是在模拟中,”都指出了Darko Tomusilovic,验证铅在vtool。“在所有安全机制之上,我们现在添加额外的测试逻辑,以便能够访问它以确保它确实有效。”

最重要的是,需要确定老化效应,并将其插入数据集,以确定设备随着时间的推移将如何工作。

什么改变了
虽然有许多技术方法可以检查和分析硅的寿命,但没有数据模型的开放标准。最重要的是,在整个供应链上没有达成一致的数据共享机制,随着芯片用于安全和关键任务应用,以及越来越多的IP甚至芯片和芯片封装在一起,这个问题变得越来越具有挑战性。

“我们绝对需要到达那里,以实现愿景的丰富,”西门子EDA的Ryan说。“这是一个新兴的概念。我们今天有什么增加价值吗?绝对地。但我们还有工作要做。“

然而,以新方式收集,分析和采取所有类型的芯片数据的工作可以帮助设计和验证团队以了解设计决策对制造设备的影响。

巴鲁克解释说:“以前,你可以通过检查电源来发布一个主板,然后根据你要运行的指标和测试,你会看到‘通过’或‘失败’,就是这样。现在你可以从芯片的行为中获得数据,突然间你看到了以前没见过的电压波动。在此之前,你唯一能看到的就是一个传球板,然后继续前进。现在你可以看到的行为,也许是相关软件,因为当你卸载软件,游戏,例如,芯片上的软件,你的软件,现在你理解实际最终系统的行为的影响与不同的芯片组件”。

能够在产品生命周期上开发一种缺陷设备和可靠性的方法,依赖于许多传统概念,但它带来了新的数据集。“现在可以将在测试中完成的异常检测的概念,”Baruch说。例如,“董事会级别的相同概念现在适用于系统级别,因为您可以获得芯片带到您之前未看到的表格的模块化行为感。它可能与董事会的其余部分不同,因此从质量的角度来看它允许您驱动根本原因概念比以前更深。您实际上可以测量芯片在芯片供应商和系统供应商之间的相同数据行为的行为,只需通过比较芯片读出本身,以及芯片正在产生的数据,如何在芯片侧运行,最终测试,或者可以在芯片供应商侧与其行为的系统级测试。“

SLM方法今天包含复杂的传感器,以及测量各种度量的片上显示器。这些传感器/监视器需要嵌入整个设计中,以确保在设计沿DV链移动时提供数据。

什么利用芯片和测试数据的全部功率与通过算法一起存在于每个阶段中存在的其他数据源。

“在芯片HVM中创建一个基于测试数据的离群检测算法,以及来自芯片的新的深度数据可以带来比只看一个数据源更好的解决方案。同样的情况也出现在系统层面,你现在可以进行结构测试,如信息通信技术、功能测试,以及与之相关的软件,将这些数据源结合在一起,以了解根本原因、差异等。”“然后,你需要一个能够理解数据的分析平台,并有能力将数据——不同的测量数据与来自不同生命周期阶段的新深度数据结合起来。然后你需要基于这些数据的所有算法和机制去执行这些内容。我该怎么办?上面说什么了?我如何理解我看到的某些签名?它们是相关的,还是独立的问题,我需要处理,或者只是忽略?这为你提供了所有的工具和能力来学习和理解你所看到的,以及应该采取什么样的行动。”

渐进的演变
虽然这一切都很有希望,但可能是几年的方法,在所有方法中放置并在全蒸汽下工作。

Synopsys的鱼说,虽然现在有些监视器现在可以使用,但其他人仍在开发中,但在该领域采用是帐篷中的较长杆。“我们与测试界密切合作,在批量生产中我们现在有一个非常大的足迹。我们与ATE提供商合作。然后,在进入领域时,没有单一的验证用例。有很多活动部件。有半导体供应商,有铸造厂,有最终的用户。是数据中心的最终用户,还是你坐在那里访问数据?数据中心以及汽车应用有很多问题,预计将成为两个初始驱动因素。但在未来几年,基础设施将开始建造。“

其他工具,如数字双胞胎,也可以在这里发挥作用。

“Essentially, the whole lifecycle management extends from the chip to the system, which then makes it a digital twin at that level, to the system of systems where you then can do things like optimizing a car based on individual usage,” said Cadence’s Schirrmeister. “Think about the potential positive environmental aspects in a smart city environment to help save energy, and optimize costs. The models of the data bring it all together. This is like system design 20 years ago and the notion of whether to design it top-down. At a chip level, do I have a representation of the whole chip? This is now becoming elevated levels higher.”

结论
在一天结束时,在如何在现场设计,验证,制造和管理的设计,验证,制造和管理方面发生转换。

“我们向系统公司展示了他们以前从未见过的系统,并不能在之前完成,”ProteNtecs Baruch补充道。“这改变了他们可以用的视角,例如如何提高效率和质量。“我回来了,一个RMA回来了,我怎么能排除故障呢?'在那之前它是一个黑匣子。现在我可以了解它是芯片供应商,还是不是。也许这是我的组成部分。现在可以回答这么多问题。这就是改变这个整个行业的原因。“



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