Siemens urychluje charakterizaci polovodičových knihoven

Týmy navrhující polovodiče čelí rostoucímu tlaku na vytváření přesných časovacích a výkonových knihoven, protože rostoucí složitost výrobních procesů, přísnější tolerance a pokročilé formáty modelování rozšiřují nároky na charakterizační pracovní postupy. V tomto kontextu společnost Siemens představila software Solido™ Characterizer, čímž rozšířila svou sadu Solido™ Characterization Suite o funkce automatizace návrhu polovodičů podporované umělou inteligencí.

Rychlejší generování knihoven pro pokročilé technologické uzly
Solido™ Characterizer je určen pro foundry a interní týmy návrhu čipů, které generují soubory Liberty založené na SPICE pro zralé i pokročilé procesní uzly. Software využívá prediktivní metody AI k urychlení charakterizačních pracovních postupů, které jsou stále více omezeny většími objemy dat, více variantami process-voltage-temperature (PVT) a pokročilými časovacími modely, jako je Liberty Variation Format (LVF).

Siemens uvádí, že software zkracuje dobu generování souborů Liberty z týdnů na dny a zároveň zvyšuje propustnost sedminásobně. Tento nárůst výkonu vychází z kombinace charakterizace podporované AI a akcelerace simulace, nikoli z jediné optimalizační vrstvy.

Spolupráce AI a akcelerace simulací
Výkonnostní architektura kombinuje Characterizer AI Engine se Solido LibSPICE, interně vyvinutým charakterizačním simulátorem společnosti Siemens.

Characterizer AI Engine urychluje generování souborů Liberty a charakterizaci LVF a podle uváděných údajů přináší pětinásobné zrychlení pracovních postupů charakterizace křemíku napříč procesními uzly. Solido LibSPICE přidává další zvýšení výkonu o více než 2x pro SPICE simulační úlohy používané během charakterizace.

Tyto technologie společně řeší jedno z hlavních úzkých míst v oblasti electronic design automation (EDA): generování validovaných produkčních knihoven dostatečně rychle, aby odpovídaly zrychleným harmonogramům vývoje polovodičů.

Škálování charakterizace napříč návrhovými organizacemi
Jak polovodičové společnosti spravují více IP bloků a paralelní návrhové týmy, škálovatelnost charakterizace se stává infrastrukturním problémem stejně jako modelovacím úkolem.

Platforma se integruje se Solido Analytics a poskytuje zajištění kvality v reálném čase, monitorování běžících úloh, interaktivní ladění a automatizované funkce opakování, které mají snížit inženýrskou zátěž při ověřování a řešení problémů.

Solido™ Characterizer se také propojuje se Solido Generator, který využívá základní soubory Liberty k trénování AI modelů schopných generovat další pohledy knihoven bez nutnosti nových SPICE simulací. Siemens také počítá s integrací softwaru se Solido Fuse, založeným na systému Fuse™ EDA AI, pro podporu generativních a agentních AI pracovních postupů v rámci charakterizačních procesů.

Ověření u foundry a IP pracovních postupů
Společnost GlobalFoundries uvedla, že využila Solido Characterization Suite k validaci návrhových rezerv a generování souborů Liberty při zachování produkční přesnosti na úrovni SPICE, přičemž dosáhla zrychlení interních procesů o 20 % až 30 %.

Společnost Anatrix uvedla využití Solido Characterizer pro charakterizaci digitální knihovny odolné vůči radiaci s ochranou proti single-event latch-up, spolu s validací chování analogových a mixed-signal IP prostřednictvím simulačních pracovních postupů Siemens EDA.

Pro polovodičové týmy, které hledají rovnováhu mezi přesností modelů a kratšími vývojovými cykly, se charakterizace podporovaná AI stále více stává součástí běžné infrastruktury návrhu čipů, nikoli specializovanou optimalizační vrstvou.

Editováno Aishwarya Mambet, editorkou Induportals, s pomocí AI.

www.siemens.com