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测试流中出现缺口

越来越多的模拟内容,越来越复杂和竖井使得测试更加困难。

受欢迎程度

由于芯片制造商添加更多模拟内容并推入更安全关键的应用程序,差距在测试流程中显示出来,暴露更多的点,在该设计中需要进行设计以及当前工具和方法中的弱点。

的基石物联网以及自动驾驶汽车等连接设备是令人依赖的传感器产生用数字逻辑处理的数据。然而,要做到这一点,需要更多的第三方IP.内容、复杂的电源管理方案和依赖于更多处理元素和方法(如异构缓存一致性)的分布式处理体系结构。因此,不再可能将探针放在电路的一端,并根据信号是否从另一端出来给出通过/失败评级。

甚至定义报道对于需要测试的内容变得有问题。其中一些要求仍在开发,特别是在安全关键市场,如汽车,医疗和航空航天,在不同的物理条件下,必须在各种操作模式下进行测试,并遵守仍在发展的标准。

该公司解决方案营销副总裁George Zafiropoulos表示:“我们通过实验室表征和生产测试查看了设计验证的早期阶段,发现这两个世界之间存在显著差距国家仪器。“重新创建前硅时代的测试案例,以及在后硅时代使用知识产权,是一个重大挑战。一旦事情在实验室中启动并运行,然后进行生产测试,就需要进行大量的返工来为生产带来测试用例。也很难重现失败。”

虽然最重要的是EDA供应商倾向于通过制造业的初始概念重点焦点,芯片制造商越来越多地看出从初始概念到后硅的测试,在那里他们可以评估现场失败并防止未来的修订中的问题。

“真正的挑战是硅预硅testbenches.德克萨斯仪器公司验证工程经理Marvin Landrum说。“有无限的源和同步,他们可能包括也可能不包括软件包,它肯定不包括后硅的硬件世界。除此之外,混合信号刺激和反应可能是一个挑战。前硅测试台是波形,后硅测试台处理抽象的仪器。

Landrum说,设计和测试工程界需要以更多标准驱动的方式走到一起。“如果测试工作台是苹果和橘子,那么工具将无法提供帮助。”

这种情绪正在整个芯片世界中都在呼应。英特尔射频产品开发集团RF系统验证负责人的Eike Ruttkowski表示,需要更加全面的方法。“对于我们,一个中央,单源规范是从设计阶段使用预硅验证的设计阶段需要共享的关键项之一 - 无论是那么虚拟样机或RTL.模拟然后是硬件,我们也想测试硬件。最大的挑战之一是将前硅和后硅结合起来,并维护抽象层。我们想对这两个领域进行测试。”

定义问题
这些问题一直酝酿着一段时间,但他们在过去的18个月内真的来到了一个爆炸性的汽车电子产品的爆炸性增长,这是众多行业高管描述为第一个真正的物联网实现。

ISO 26262在一级供应商中占据,他们正在推动整个芯片的覆盖度量,包括混合信号部分,“产品营销总监史蒂夫Pateras说导师图形。“在这一点上,外面什么都没有。现在我们正试图理解这些指标。下一步将提供经过认证的保险。我们需要发展混合信号中故障缺陷覆盖的能力,就像我们在数字世界中所拥有的一样。而物联网则可能带来很多潜在的负债。”

然而,这并不容易。射频解决方案架构师Michael Thompson表示:“这个行业已经有很多复杂性。节奏。“随着雷达,激光雷达和成像系统移动到汽车时,它会变得更加复杂,所有这些都在这个巨大的情况下滚下来。在发动机后面,布线线束是汽车的第二个最重的部分。您将要看各种无线技术,无论是蓝牙还是5G无线局域网,都将处理这些系统。所以当你想到的时候设计测试在美国,你必须开始思考如何一起测试所有这些东西,如何与其他车辆沟通,如何与那些设计标准不同的公司打交道。”

汤普森说,甚至有人质疑测试设备和软件使用的算法是否相同。“如果它们不相同,那就是另一个错误来源。”

并且有关于如何通过制造过程处理在整个设计中正在整个设计中产生的所有数据的疑问。随着复杂性的增加,所产生的数据量也是如此。在那种过去,该数据通常被限制在流量内的各个步骤,但剩下的偏移量偏差,更多的数据在从未使用过的地方需要。

“你需要访问数据来弄清楚如何进行哪些事情以及如何优化它,然后将其送回这一巨型过程,”全球营销副总裁David Park表示,最佳+。“主要是你想收集所有的东西。如果您能够简化测试过程,那将更好。从历史上看,你做测试过程的唯一原因是确保一部分工作。现在可以使用相同的数据来优化过程。存在巨大数量的数据,它将无法从IC和包装空间和过程数据中获得。有性性,使用,测试,测试返工和可靠性数据。所有这些都可以在相同的存储库中。“

小心移动的部分
并不是所有的数据都以可预测的方式传递。部分原因是,半导体供应链上的每个人都忙于在狭窄的领域解决问题,很难很好地理解所有不同的部分。在过去的几十年里,设计界的一个关键发展是“设计和征服”方法,即把工程问题分解成更小的部分,然后在流程中重新组合。

但是这些天有很多件相互作用,使它们全部拉到一起变得有问题。这在测试方面变得越来越真实,其中重用和效率 - 特别是在混合信号设计中 - 从未如此要求。

NI的Zafiropoulos说:“人们根据自己的目的解释规格,并不总是以相同的方式测试设备。”这也是非常低效的,因为早期创建的测试并不总是随后在流中使用。然后你有自己的版本,这使得比较结果变得困难。”

这些国产芯片之所以能够出现,很大程度上是因为芯片制造商不得不自行填补测试流程中的空白。这当然允许一些非常复杂的芯片被制造出来,但很难重新使用这种技术或将其与其他工具集成。

“如果我们没有在流动和更好的标准周围进行一些对齐,那么知识就会崩溃,”Zafiropoulos说。“几乎每个我见过的半导体公司都在内部有一种方法,其中包括一些本土工具和一些第三方工具。但问题正在变得如此巨大,这是压倒性的过程。“

Cadence的汤普森同意。“部分问题是,所有元素都可以在设计流内的一天或两者中移动到磁带外。常常发现他们在最后一分钟建造了一些东西,没有人知道他们实际建造的东西。能够验证并确保他们建立他们应该建造的东西是甚至在您到达测试之前的第一步。

一个有效的测试流程需要将到目前为止相互隔离的组内的许多活动部件合并,从嵌入式软件到IP集成,再到验证和制造过程。虽然这是一个好主意,但无论芯片是由IDM或无晶圆厂半导体公司开发,都很难实现。

临时测试策略
什么公司视为最大的挑战,以及他们今天如何处理它们,突出了问题的复杂性以及他们认为作为解决方案的复杂性。这成为在跨公司开发一致的测试流程中的挑战的一部分。挑战是复杂的,但他们也因下一个公司而异。

TI的LANDRUM指向单一可执行规范,作为今天最大的缺失的产品。“我们正在居中致电我们称之为共享的合规矩阵。这导致了对不同域的一系列要求。我们收集基于电子表格的工具的所有要求。该过程的产出在本公司共享。作为该规范的替代,我们对齐我们的跨学科矩阵。这是我们对规范的解释。“

艾克表示,英特尔也面临着同样的问题。“一旦你接近这个规格,你就会生成大量的数据。您总是希望有比较和规范,这样您就可以进行代相关性。所以我们需要使用大数据分析来处理这些千兆字节的数据。这是关键问题之一。”

数据过载是测试世界中的重复主题。虽然存在大数据技术来管理其中一些,但需要更多的自动化来处理IoT系统。“最大的挑战是能够做机器学习,”最优的公园说。“其中一些公司正在捕捉数据的数据。用手分析太多了。您可能有10,000个参数连接到10,000个其他参数。“

在筒仓工作
明确的是,测试是一种多刻度,多学科问题,通过制造来跨初步设计跨越。然而,工程团体通常没有那种覆盖范围,而个别工程师通常没有那种培训。

“当你考虑产量时,你需要考虑诊断位置,并将其与产量进行校准,”Mentor公司的Pateras说。“在模拟中,问题是你能否容忍赤字。不过,这种差距必须在明年之内得到解决。我们没有选择。最终,这将是汽车和其他市场任何设计的先决条件,但目前那里还没有基础设施或标准。”

实际上,这可以归结为什么被认为足够好,特别是在混合信号设计,这是一个很大的未知数在这一点上。但即使这些问题可以解决,谁来负责解决呢?

Park说:“我们讨论的是把它扔到墙外进行测试,但这不是最好的方案。”“但找到愿意处理这种问题的公司就像大海捞针。”

扎菲罗普洛斯说,他会见了日本一家公司负责工程和测试的副总裁。工程副总裁从来没有听说过任何测试供应商,而测试副总裁从来没有听说过任何工程供应商。双方都毫不关心对方的问题。但新的世界秩序将是,要把一种产品推出市场,就必须有人拥有它。在这方面有所启发的公司将会取得成功。这些单独的筒仓无法生存。”

然而,做出这些改变并不容易。

英特尔的Ruttkowski表示:“无论你让谁负责整个链条、概念或设计,通过验证,你的结构、方法和工具都必须允许这个人存在。”“问题变得如此复杂,人们有充分的理由退回各自的领域。这很难把握,也很难处理。继续前进,只有在我们有合适的过程和工具,让最终负责测试的人有能力完成这项工作时,才有可能消除这些界限。”

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