SLM:打通芯片产业链的任督二脉

Synopsys Editorial Staff

Jan 19, 2022 / 1 min read

电子设备正变得更轻薄、更智能、更时尚,背后的核心支撑是高性能系统级芯片(SoC)所组成的核心处理器。随着半导体制程技术不断演进, SoC设计不仅要考量面积、性能、功耗等重要指标,还要兼顾越来越紧迫的上市时间要求。

从芯片开发到终端应用部署,每一步都凝结了IC开发者的心血。传统芯片开发流程是在流片(Tape Out)阶段来解决所有设计问题。但在设计日益复杂的今天,这一方法已太过滞后。因而需要一种全新的解决方案──通过连通并整合每一个阶段的关键数据,实现芯片与系统生命周期的详尽分析与管理,从而优化每一环节,确保获得理想结果。

芯片全生命周期整合管理,提升半导体供应链竞争力

为此,新思科技推出芯片生命周期管理(Silicon Lifecycle Management,简称SLM)平台,旨在将芯片设计、验证测试、制造与部署的每一个阶段所产生的大量数据加以连结,并整合到同一云端系统数据库进行分析,优化包括芯片性能、速度、量产良率、品质管控以及上市时间等重要核心指标,从而提升芯片产品的整体价值。

新思科技在过去一年间先后完成了包括Moortec(片内监控PVT传感器)、Qualtera(硅后大数据分析平台)、Concertio(实时现场优化技术)等在内的重要收购,不断强化SLM平台的重要战略布局。同时,在公司内部,通过将SLM平台与领先的EDA和IP技术相整合,建构完整的一体化平台,提供独特的海量数据分析引擎以及高速的数据视觉化、分析和模型化功能,让芯片设计与产品工程团队能够更有效率且迅速地解决重要的核心议题,把握关键产品的上市时间。

SLM芯片设计

虽然半导体供应链在芯片生命周期的不同阶段都有不同的目标,新思科技SLM平台却能够同时满足芯片设计、验证、制造、应用部署阶段的各种不同需求。例如在设计端, PVT传感器能够收集芯片规格数据,作为硅后分析的重要参考来源,同时还能整合到数据分析平台,与先期芯片模拟数据相比较后,反馈至芯片设计团队对性能、功耗等参数进行模型校正,从而实现设计优化。

以机器学习为引擎,SLM为芯片设计提供加速度

对于5nm及以下制程的芯片设计团队而言,SLM能够带来更加显著的效益提升。其原因在于先进制程的设计挑战十分艰巨,而SLM能够提高重要芯片数据可见性,这对于把握芯片开发过程与上市时间非常重要。同时SLM分析模组可以计算与追踪数量庞大的问题,即使在芯片量产阶段,也能够同步追踪问题解决的进度。

芯片制造流程是非常复杂的程序,需要在不同制程节点、不同晶圆厂之间实现大量数据的有效连接,技术挑战极大。通过收购Qualtera的数据整合平台,SLM能够实现多种数据格式、设备界面的整合,通过边缘计算数据分析系统来收集自动测试数据,这不仅能够有效排除数据不兼容的问题,还能利用机器学习等人工智能技术,让数据快速对接,转化成有效的分析决策与行动。

芯片设计需要与数十家甚至上百家供应链厂商进行协作,运维才能顺利上市数亿颗芯片产品并确保高品质的制造与服务,新思科技SLM解决方案是更快达成这些目标的助推力量。

SLM提供故障预测,保障智能汽车性能安全

芯片在测试与制造端所获得的海量数据分析,可以进一步掌握终端电子产品的良莠,无论该芯片是运用在智能手机、汽车电子系统、或是云端服务器系统内,SLM可以掌握芯片的关键参数,通过数据分析模组进行芯片的故障维修预测分析。

尤其是智能汽车市场,对于芯片的品质、安全性与稳定性的要求很严苛,这也体现在对每个环节数据的精准追溯与掌握, SLM系统能够协助该行业强化这一能力,实现更快发展。

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