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          西門子EDA用AI工具解決首次流片成功率下降問題

          作者: 時(shí)間:2025-05-14 來源: 收藏

          Siemens EDA 強(qiáng)調(diào),整個(gè)半導(dǎo)體行業(yè)第一枚硅晶圓流片的成功率下降令人震驚。

          本文引用地址:http://yuyingmama.com.cn/article/202505/470412.htm

          Siemens EDA(Siemens Digital Industries Software 旗下公司)設(shè)計(jì)驗(yàn)證技術(shù)副總裁兼總經(jīng)理 Abhi Kolpekwar 表示,首次正在下降,從 2022 年的 24% 和 2020 年的 32% 下降到 2024 年的 14%。

          “這在 ASIC 和 FPGA 中都是一個(gè)令人驚訝和令人震驚的下降,”他說。這是一個(gè)非常大的問題,可以追溯到今天人們流片的設(shè)計(jì)復(fù)雜性。

          該公司開發(fā)了一套互鎖的工具,用于使用 AI 代理驗(yàn)證設(shè)計(jì),以嘗試解決這個(gè)問題。

          “第二個(gè)問題是時(shí)序約束。75% 的項(xiàng)目落后于計(jì)劃。然后,熟練的勞動(dòng)力只能滿足 20% 的需求,因此目前 80% 的需求沒有得到滿足。

          “我的業(yè)務(wù)就是幫助人們?cè)诹髌皩?duì)他們的設(shè)計(jì)進(jìn)行功能驗(yàn)證,盡快、盡早地發(fā)現(xiàn)設(shè)計(jì)中的任何錯(cuò)誤。錯(cuò)誤在系統(tǒng)中停留的次數(shù)越多,它們的成本就越高,因此游戲計(jì)劃是在它們便宜的時(shí)候盡可能多地捕捉它們,這樣人們就不需要重新設(shè)計(jì)了。

          “僅僅生產(chǎn)更快的模擬器是不夠的。我們需要更快的引擎、更快的工程師(通過自動(dòng)化任務(wù)和分析)以及更少的工作負(fù)載。所有這些都使最終用戶的總生產(chǎn)力提高了 5 倍,“Kolpekwar 說。

          Questa One 具有三個(gè)要素,具有新的模擬引擎、驗(yàn)證工具和驗(yàn)證 IP,所有這些都使用生成式 AI 和 AI 代理。這些工具正在被 ARM、Mediatek、Rambus 和 Microsoft 使用。

          例如,智能創(chuàng)建工具采用設(shè)計(jì)要求,并將其轉(zhuǎn)化為設(shè)計(jì)要求,以便使用 Generative AI 進(jìn)行形式化驗(yàn)證。智能回歸工具可識(shí)別故障模式,并使用預(yù)測(cè)性 AI 快速調(diào)試問題。

          “您無需運(yùn)行數(shù)千次回歸測(cè)試,只需針對(duì)任何設(shè)計(jì)更改運(yùn)行幾百次優(yōu)化測(cè)試。此外,還可以預(yù)測(cè)可能失敗的測(cè)試用例,并且這些測(cè)試用例首先排序,這樣如果回歸失敗,您就不必運(yùn)行其余的測(cè)試,“Kolpekwar 說?!斑@就是我們使用 AI 來減少工作量的方式。”

          智能引擎可以訪問所有設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫和測(cè)試平臺(tái),以加速數(shù)據(jù)計(jì)算,加速仿真,而智能調(diào)試工具使用 AI 來識(shí)別故障并為特定代碼提供根本原因分析。

          開發(fā)了一種新的仿真引擎,支持具有自動(dòng)分區(qū)的并行仿真、功能安全仿真以及靜態(tài)和動(dòng)態(tài)功耗分析。

          AI 在運(yùn)送給客戶之前,會(huì)根據(jù) Siemens EDA 中的標(biāo)準(zhǔn)文檔進(jìn)行訓(xùn)練,并且模型將使用帶有檢索增強(qiáng)生成 (RAG) 的本地訓(xùn)練模型進(jìn)行訓(xùn)練。

          這簡(jiǎn)化了驗(yàn)證工具鏈。

          “您可以將生成式 AI 代碼生成用于測(cè)試臺(tái),也可以用于運(yùn)行形式檢查器,但這還不夠,”Kolpekwar 說?!澳梢詮脑O(shè)計(jì)需求文檔中選取部分,并直接從文檔中生成斷言。”

          QuestaOne 驗(yàn)證工具鏈的另一部分是無激勵(lì)驗(yàn)證 (SFV),用于靜態(tài)和形式驗(yàn)證,無需仿真平臺(tái)即可發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤。

          “SFV 的想法使用 GenAI、LLM、預(yù)測(cè)和分析 AI 將靜態(tài)和形式分析相結(jié)合,”他說,“而不是在用戶提出問題的地方啟動(dòng) linter,我們應(yīng)用 linter,找到違規(guī)并自動(dòng)修復(fù),然后運(yùn)行 RTL 到 TRL 等效性檢查。

          Verification IQ 工具使用分析 AI 和生成式 AI 來自動(dòng)執(zhí)行任務(wù)和工作負(fù)載。這來自 2023 年對(duì) Avery Design Systems 的收購。

          “我們正在構(gòu)建該基準(zhǔn)協(xié)議技術(shù),通過驗(yàn)證 IP 生態(tài)系統(tǒng)引入測(cè)試用例和 AI 應(yīng)用程序的基礎(chǔ)設(shè)施。自從我們收購了它們以來,我們已經(jīng)創(chuàng)建了一個(gè)驗(yàn)證 IP 生態(tài)系統(tǒng),在 QEMU 軟件仿真和 Veloce 硬件仿真上具有可仿真和可仿真的 IP。



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