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为什么改善自动芯片可靠性如此艰难

老化,适应和新工艺和技术需要每个级别的大变化。

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专注于可靠性和芯片长期健康发展的工具和生态系统正开始为汽车电子行业合并。从芯片的生命周期(设计、验证、测试、制造和现场运行)中收集的数据,将成为实现新一代汽车寿命、可靠性、功能安全性和安全性的关键。

在一个平台中具有足够的良好数据意味着汽车公司及其供应链可以分析它并作出行动,潜在地预测早期的失败,以进行设计,制造和现场操作的变化。

“这是整个生态系统。许多事情需要共同努力,以获得可靠性和硅设计的积极反馈循环,“R&D集团总监Fadi Maamari说synopsys'数字设计组。

这比它看起来更难。其中一些生态系统包括单独的实体。它们可以包括来自多个供应商的工具或平台,或者在内部开发,以从各种工具中提取数据。在某些情况下,这涉及从先前未被视为芯片必不可少的多个设备中收集数据,因为汽车应用中使用的大多数芯片是执行器,MCU或可编程设备。

随着自主驾驶的进展已经改变了,现在数据需要收获,相关性和结构,因此可以在验证,测试,产量和现场监测过程中进行评估和作用。需要清理数据,转换为一致的格式,并分析。虽然反馈回路中的这些步骤对某些市场来说并不完全是新的,但它们代表了汽车行业的重大转变,这在多年上致力于相对缓慢和手动水平。现在的挑战是将整个供应链现代化,从设计通过制造和超越设计,并比以往任何时候都更快地提供更多的信息。

“oem正在寻找可扩展的方法,以支持先进软件技术不断增长的性能范围,并同时维护先进节点的电子可靠性。但他们需要的是知道何时以及如何优雅地出现故障的数据,以及在故障安全机制中平衡可用性和安全性的数据。proteanTecs”汽车部门。“这是一个权衡,今天不存在完美。但我们正在努力通过获得对这些系统的健康准确的可见性来改变该等方程式。

当然,并不是所有这些事情都能立刻发生。“这是阶段性交付。Synopsys硅生命周期管理营销总监兰迪·菲什说。“我们今天正在交付一些内容。”

其余的将需要时间,因为这需要改造大规模的全球供应链,它将影响每个阶段,从原材料采购到最终测试和超越。“Given the breadth and depth of technology and communication standards that are in an autonomous vehicle, there’s not going to be one or two companies that come together with a holistic end-to-end test solution for cars,” said Jeff Phillips, go to market lead for transportation at National Instruments. “It’s going to be different people in the ecosystem working together, collaborating on how to interoperate and integrate our solutions. There will be strengths from manufacturing and test analytics applied to radar, lidar, and I/O, using cloud and infrastructure processing. But there also are a lot of different technology vectors that have to come together.”

AV,EV推
一些汽车芯片越来越复杂。这尤其如此在车辆中的中央逻辑,这需要管理所有其他系统以防止该车辆摆脱困境。目前的设计使用7nm和5nm逻辑,这是芯片制造的前沿,但这些设备必须承受苛刻的环境,并且比消费者芯片更长10年的正常工作。

虽然成熟的节点仍然是一个主干,但汽车芯片已经成长为大型和复杂的SOC。这些包括集成到相对未经证实的异构包和配置中的高级节点设备。在过去,电子控制单元通常具有单个处理器或存储器单元。这不再是这种情况,并且从验证到各种类型的测试,包括合规性测试的一切都变得更加严格。

其中部分是由于更多驾驶员援助和完全自主的进展。“自动驾驶汽车和最新节点正在塑造现在正在进行的很多事情,”Synopsys'Maamari说。

部分原因还在于更高的效率和可靠性。“第二个大趋势是电气化与排放控制,”proteanTecs首席技术官乌兹•巴鲁克(Uzi Baruch)表示。“在向市场推出一款既需要全自动驾驶又需要完全电动化的新车时,他们可以同时做很多事情。”

功能安全与可靠性
在汽车电子的任何讨论中给出的是可靠性和功能安全之间的紧密关系。功能安全侧重于避免伤害,而可靠性是关于汽车是否有效,不需要修复。但随着自主的增加,有很多重叠。

“如果摇滚击中传感器会发生什么?除了自己的可靠性外,我们还必须查看自动驾驶汽车的功能安全,以及驾驶其中一些活动的标准是ISO 26262.。这是我们在设计阶段做了很多事情的核心,“迈马里说。“只要它安全失败,芯片就可以失败。这是功能安全的纯粹焦点。如果在自动驾驶汽车中,芯片是否发生故障或闪电,这是汽车不会崩溃的重要意义。没有造成伤害。可靠性,当然是重要的。你宁愿拥有芯片的第一名。因此,这对于功能安全性,而且适用于质量。“

了解失败对汽车行业至关重要。“失败有很多机会,”巴鲁克说。“到达您可以以受控方式重复该过程并找到这些生产线内的根本原因问题,或在工厂或不同供应商之间找到根本原因问题,这是为可靠性创造重大挑战。无论你生产什么都需要是可重复的,你需要能够相信它。这导致这些公司如何运作的重大转变。“

汽车电子设备的可靠性要求已被定义和评分汽车电子理事会(AEC), AEC Q-100/200是汽车集成电路压力测试的首选标准。温度、湿度和振动都是可能破坏芯片的风险因素,但材料、设计和制造过程也可能使芯片或多或少受到风险因素的影响。这很复杂,细节很重要。

“在整个开发和确认过程中,都需要明智地使用热机械建模,”他写道安克尔的R. Dia等,在2019年研究论文,“开发汽车级1/0 FCBGA封装能力的挑战和方法”。“聚合物材料在长时间经受高温时经历永久性变化。根据氛围,这可能包括材料氧化以及导致脆化的机械性能变化。湿度的存在还可以导致模具钝化和基板焊接掩模界面处的粘附损失。“

除了材料科学之外,随机误差如alpha粒子敲击关键组件可能导致可靠性问题。然后有软件可靠性问题。

“软件是具有挑战性的,因为它不遵循任何物理规则,”Dennis Ciplickas说,高级解决方案的副总裁PDF解决方案。“硬件声音很硬,但它实际上遵循一些边界条件。使用软件,您可以更改一件事并具有大量的意外成本,“

一个解决方案是冗余,但这增加了费用和重量。冗余通常是在航空中实现可靠性的方式,但对于汽车冗余需要限于车辆内的特定系统。

“我来自航空背景,冗余是我们通常照顾可靠性问题的方式 - 三次飞行电脑投票对谁的权利。但我们在一辆汽车中没有这种奢侈品,我们正在努力拯救镍,“战略合作高级总监Jay Sidentt心理契约

在汽车中,冗余是平衡的。Maamari说:“有了更大的SoC,冗余会以多种形式出现。这种技术是“在更高的层次上复制一些功能较差的cpu或块”。您复制它们,检查输出,并确保两者获得相同的输出,然后如果其中任何一个显示不一致的内容,就标记一个问题。这是非常昂贵的,所以它是为功能差而做的,它实际上扮演着双重角色。您可以不断检查它们是否一致,但它也允许您在操作过程中进行某种程度的自检。你可以把其中一个放下来,在系统还能工作的时候自测一下,然后再把它拿回来。这很昂贵,因为你复制了整个块或处理器。”

其他冗余更精确地设计。“有时它只来自内存寄存器级别,如逻辑设计中的触发器,在那里您识别一些播放关键功能的寄存器。要么你通过更宽容的部分替换它,或者你放入三重模块化冗余,你有三个,它是三个的投票。因此它是细粒度,粗糙粒度和各种其他技术。这一切都是一个平衡的行为,以保持成本。“

并不是所有的数据都对反馈循环很重要
从汽车中收集有用的数据并将其发送到设计反馈循环中是一个例程,即行业在未来5到10年内会变得更好。“汽车公司,芯片设计公司,半导体公司是我们需要获得更多详细的分析来获得反馈 - 正面反馈循环 - 所以我们可以做出适当的调整和设计技术和所使用的图书馆,“迈马里说。

制作这项工作的关键要素之一是从汽车运输最少的数据。这意味着汽车本身必须能够整理相关数据和事件。“有些人可以在坐在附着在电源的芯片内部或热传感器或总线活动类型监视器上的显示器本身上的一些人可以在芯片内部。”“您可以根据触发器做出决定。我想打扰这些信息吗?或许您只希望地址而不是您正在监视的数据部分。有很多地方决定,非常本地,可以制作。“

管理所有这些数据都是至关重要的。“关于太多的数据以及如何以干净的方式将其放在一起,我们开发了一个称为语义模型的概念,”PDF解决方案的Ciplickas说。“语义不同于结构。它与语法和模式不同。架构是您可以在所有不同数据源之间的密钥相关的方式。但是,当你把一些语义放在首位时,虽然它们来自不同的来源与自己的钥匙,你可以看到数据实际上非常相似或相同。因此,对于不同类型的工具,或不同类型的传感器,即使它们是物理不同,来自不同的供应商,它们也是逻辑上的。通过在所有不同数据源的语义上识别什么,您可以更轻松地将其放入一种格式,然后提取一些有用的结果。通过将上下语义的概念驾驶,它可能会提供一些方法,使所有人一起为该相关性分析,或者我们需要与之相关。

关键是理解对可靠性的重要性,并且本身就是一个复杂的任务。当您在横跨时间内构建时,当您查看组件时,可能会有10,15甚至100个流程步骤,“Baruch说。“That idea of being able to ingest data from multiple layers — different layers, different processes, different sensors, different equipment types — and combine them all together, if you’re not coming with a descriptive approach, you will end up either going back to your engineering team every time you need to do something, or not being able actually to fulfill that use case because you’ll get stuck in different areas.”

简而言之,拉动汽车的数据不是自由的数据。“只收集有价值的信息非常重要,”鱼说。“我知道这很难量化,但你不能一直发送所有数据。”找到重要数据意味着在汽车或零件中具有分析功能。“从非常简单的地方可以有效地进行分析,你应该这样做,基本上最大限度地减少最终运送到云的数据。”

从芯片的生命周期中收集数据并将其插回反馈回路是可靠性和功能安全性的关键。Maamari说:“设计的反馈回路有很多不同的方式。”“在功能安全方面,我们可以做的一件事是,当你测量老化时,我们可以在某个时间点得出结论,该设备已经老化到不再安全的程度。然后我们就可以表明这辆车需要在受伤或故障发生前进行维修。你可以在某种程度上做预防性维护。”

预测性维护是反馈循环的好处。“立即设计预测维护的能力;关键是数据。数据可以从庞大的MCU的大量来源收集到大型中央计算节点的小型MCUS(例如,振动传感器),“Autmotive和IoT系列的产品管理主任Tom Conway说,”Tom Conway说。“该数据可以在本地解释然后在整个网络中传送。在转移到云(车辆边缘处理)之前,可以聚合并进一步解释该车辆级数据。Vehicle data can then be aggregated in the cloud into fleet or vehicle model data by car OEMs (or fleet managers, logistics companies, etc) to enable predictive maintenance, for example: ‘that tiny vibration on the wheel bearing [on aggregate for this vehicle type, in this geography, in this weather] can lead to failure in 1000 miles time. Suggest maintenance on this vehicle within 500 miles.’”

当然,传统汽车日的一些假设正在破坏它,而老化是其中之一。当汽车停放并关闭时,汽车电子器件不会停止老化。“即使它坐在车库里,自驾驶汽车也永远不会关闭,”迈马里说。“他们可能坐在车库里,但它们仍然活着,他们仍然通过蜂窝电话进行沟通,他们更新,他们在背景中进行自检。即使您的车库,也会发生软件更新。“

Synopsys有一个生命周期管理平台,从过程/电压/温度(PVT)传感器,测试(DFT),内置自检(BIST)资源,结构和功能监测器,嵌入式片上分析,以及数据传输。目标是将信息从芯片获取到进一步分析,控制和优化的位置。

“这里的想法是,与传感器相对于路径(例如,路径延迟),这些倾向于是过程,电压,温度和老化测量 - 然后进入芯片的控制IP,以管理所有所以,“迈马里说。“您还可以使用具有分析的数据来解决异常值。这是以多种不同方式的设计反馈循环。例如,我们可以找到敏感的路径,并且首先失败,然后在我们设计设计实际增加边距时使用这些信息,让我们在那些中提供更多的松弛,这样我们就可以有一个芯片这将工作15年而不是10。“

与此同时,proteanTecs使用通用芯片遥测技术(UCT)监测每个SoC的深度数据。通过编译每个芯片的跨阶段测量,机器学习分析软件为任何特定芯片和整个团队的预期行为开发了基线。使用这种方法监视系统,以检测由磨损、老化或随机故障引起的潜在异常行为。其目标是获得任务预防行动的深度数据可见性,包括动态适应和性能优化,这是机器学习的主要关注点之一。随着这些系统的适应,我们并不总是清楚这将如何影响其他系统。

proteanTecs内容营销经理Rafi Spiewak表示:“即使在车辆部署到现场之前,我们也必须确保采取了所有的可靠性和安全措施。”“通过结合从生命周期的不同阶段提取的UCT数据,并添加额外的数据源,价值链上的制造商可以将质量提高十倍,防止质量流失或‘受伤’。”这是通过高度先进的异常检测方法获得的,清除未检测到的缺陷,而不影响良好的产量。即使在描述和确认过程中,也会调整和优化性能限制,以确保足够的可靠性。”


图1:一种反馈回路,其从产品设计和生产的各个阶段提供丰富的数据集,进入连接到嵌入芯片中的传感器和显示器的分析发动机。来源:synopsys.

数据的所有权还使反馈循环和生命周期管理现在的可能性。“我们正在谈论从汽车内部芯片内部收集数据,我们认为市场正在解决,”鱼说。“今天,数据正在从汽车收集,并在汽车公司内共享。随着时间的推移,根据该地区,收集数据的合法性,一般舒适程度,以及保护该数据的能力远远保护数据,以及我们所拥有的机密性和不同的用途,数据的所有权将成为我们要做的推动者在整个设计中的深度分析。当客户购买汽车或租车时,问题出现了。他们是否对被发出的数据感到满意?市场上的市场有点投票,并说,“是的,我们是。”在整个时间都有全部发送数据。“

结论
有一件事是肯定的 - 不相管不是一种选择。“在过去的几十年里,汽车行业在最近几十年内取得了巨大进步,而且客户喜欢它,”迈阿马里观察到。“没有人会买今天不可靠的汽车。因此,可靠性仍然是根本重要的。“

监控的生态系统,平台和工具刚刚开始改进以帮助确保可靠性。“一些技术已经在这里,这不仅仅是在未来。我们今天已经在生产中拥有许多这些组件。还有一些我们正在快速增加它,与客户合作伙伴一起推动信封,“他说。

但是,将继续存在各种选项和将数据送入设计反馈回路的方法。“我们认为解决方案是一种多方面的方法。没有一种方法可以解决一切,“克拉的宁愿说。“设计精心设计,良好的,低缺陷的设备,使用紧凑的过程良好制造的是建立的基础。但我们认为这不是唯一的答案。我们也不认为自己的测试是唯一的答案。这些合并,以及实时诊断和跨越供应链的能力,并从设计中找到弱点到最终系统 - 所有这些都融合在一起,是创造零缺陷解决方案的最佳希望。这不仅仅是我们之一。“

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1评论

NavDeep Singh Solanki. 说:

非常有益的。在自动驾驶环境下,确保故障安全水平和平稳降低可靠性是部分制造商的当务之急。因为,没有/几乎没有人为干预/反应的空间来避免像波音373 max这样的事故。在系统设计中,必须了解处理器的完整生命周期以及各种环境中可能出现的故障和可能性。大众使用的乘用车不能有黑暗的空间和不确定性。

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