Siemens выпускает инструмент проектирования микросхем для обработки данных

May 24, 2023

Хотя ИС и устройства, в которых они созданы, облегчают нашу жизнь, проблемы разработки и проверки ИС продолжают становиться все более серьезными. Явная сложность сегодняшних ASIC и FPGA стимулирует эту тенденцию, и эта сложность будет только расти. Чтобы решить эту проблему, на этой неделе компания Siemens представила Questa Verification IQ, программную платформу, основанную на идее проверки на основе данных.

Компания позиционирует новый набор инструментов как облачную платформу, управляемую данными и использующую технологию искусственного интеллекта (ИИ). Questa Verification IQ призван помочь инженерам-проектировщикам ИС быстрее завершить проверку, упростить отслеживание, оптимизировать ресурсы и сократить общее время процесса проектирования.

В этой статье мы рассматриваем сегодняшние проблемы в проектировании микросхем, обсуждаем, как новое программное обеспечение Siemens реализует проверку на основе данных, а также приводим основные моменты нашего интервью с Дарроном Мэем, менеджером по продукции, отделом управления верификацией, отладкой и покрытием в Siemens Digital Industries Software.

Чтобы понять проблему, говорит Мэй, нам необходимо взглянуть на сложности, с которыми сталкиваются инженеры, разрабатывающие и проверяющие сегодняшнее новое поколение микросхем. Чтобы проиллюстрировать эту мысль, Мэй поделилась данными из исследования Wilson Research Group «Исследование функциональной проверки 2022 года».

Согласно отчету, средняя продолжительность проектов ASIC и FPGA в настоящее время составляет от 10 до 12 месяцев. И что интересно, 70% этого времени фактически тратится на функциональную проверку. «Мы говорим о семи или восьми месяцах в качестве среднего времени, затрачиваемого на проверку», — говорит Мэй.

По словам Мэй, проблемы со временем только усугубляются. Исследование показывает, что успех микросхем ASIC в первый раз сократился до 24%, что на 7% меньше всего за последние восемь лет. «На самом деле это самый низкий показатель в отрасли за последние годы — это исследование продолжается уже столько времени», — говорит Мэй. А если посмотреть на обратную ситуацию, то 76% проектов ASIC требуют респинов — возможно, двух или трех респинов, — говорит Мэй.

Фактор времени также является проблемой. Согласно исследованию, только треть этих проектов ASIC фактически завершается в срок. «Из-за этих задержек инженеры ищут способы ускорить свои процессы», — говорит Мэй. Все это усугубляется увеличением стоимости масок и пластин, а также уменьшением геометрии, которая мешает конструкции ASIC. «Поэтому действительно становится важно сделать эти процессы максимально эффективными, чтобы бороться со всеми этими растущими затратами», — говорит Мэй.

Там, где это возможно, FPGA часто называют альтернативой ASIC. Но с точки зрения этих сложностей проекты FPGA работают не лучше. Ссылаясь на данные исследования, Мэй говорит, что только 16% проектов FPGA фактически обеспечивают выход нетривиальных ошибок в производство, в то время как более 30% из них имеют две или более таких ошибок, влияющих на их качество. «Между тем, согласно исследованию, только 30% проектов FPGA завершаются вовремя», — говорит Мэй. «Так что это очень похоже на рынок ASIC».

Чтобы помочь миру проектирования микросхем выбраться из этой колеи, Мэй утверждает, что необходимо использовать идею о том, что данные являются ключом к улучшению. В мире ИС это означает переход к проверке на основе данных. «Данные содержат закономерности и информацию, которую эксперты могут анализировать», — говорит он. «И теперь, благодаря запоминающим устройствам, современной вычислительной инфраструктуре, машинному обучению (ML) и искусственному интеллекту, данные теперь могут стать ключом к проверке на основе данных».

Мэй говорит, что в проверке на основе данных важны три основных фактора: аналитика, сотрудничество и отслеживаемость. Аналитика в этом контексте означает предоставление инженерам традиционных алгоритмов проверки, чтобы они могли использовать свой собственный опыт для изучения данных. «Затем к этому добавляются возможности машинного обучения, позволяющие учиться на огромных наборах данных, которые мы генерируем в процессе проверки», — говорит Мэй.

Что касается совместной работы, то, что необходимо для обеспечения эффективных командных процессов для инженеров. «Это означает помощь командам в централизованном управлении данными и возможность работать в нескольких местах», — говорит Мэй. Наконец, отслеживаемость важна для обеспечения соблюдения требований безопасности. Это означает автоматизацию аудита взаимосвязей между требованиями, реализацией и проверкой.