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自动芯片测试越来越难

每一个新的辅助和自治级别都会增加新的需求和问题,其中一些目前还没有可行的解决方案。

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芯片制造商和测试/验证公司正在帮助引领开发自动驾驶汽车的努力,但它们面临着广泛的技术甚至文化障碍。

高级驾驶辅助系统(ADAS)已经是现代汽车中迄今为止最复杂的系统,其中最好的系统介于第2级和第3级之间五步自治阶梯自2016年起由汽车工程师协会(SAE)维护。要达到第3级和最终的第4级,将需要深度学习和实时决策,结合来自激光雷达、声纳、雷达、视觉系统、导航、车辆识别和行人识别的数据。

要达到这些更高的水平,还需要通常在高度受控环境中才能找到的计算能力水平。无论是否自动驾驶,乘用车都是充满敌意的环境。所有这些敏感的电路都必须在多年的震动、烘烤、冷冻和冲击后可靠而良好地运行。任何数据中心硬件都不可能在这种情况下存活很长时间。

“ADAS系统代表了对可靠性的最严格要求,因为它们必须存活15年或更长时间,才能满足自动驾驶汽车电子部件的要求,”据戴姆勒首席技术专家诺曼·张(Norman Chang)表示有限元分析软件.“这与移动系统或高性能计算系统完全不同。”

由于自动驾驶汽车(av)是一种可以自己产生热量并在室外晒太阳的汽车,因此美国汽车电子协会(原子能委员会例如,要求汽车电子产品能够在-40°C至150°C的温度范围内生存。它们还需要抗电压变化,对静电放电、电磁干扰的敏感性有限,以及电磁兼容性的良好公民点。

OneSpin Solutions的技术营销顾问汤姆•安德森(Tom Anderson)表示,错误的成本累积得太快,任何一家不执行高标准的设计、制造和过程控制的半导体公司都无法获得成功。

最大的挑战是要达到汽车行业的标准ISO 26262对于为航空航天工业供货的芯片制造商、国防承包商和植入式医疗设备制造商来说,这种芯片的可靠性要求是常规要求。但安德森说,他们对大多数人来说都是相对较新的。


图1:根据isocd26262标准进行功能安全管理。来源:国际标准组织

汽车历来被认为是最恶劣的环境之一,电磁兼容性标准的清单很长。即使是主要由ISO标准26262定义的描述安全和可靠性概念的语言,在汽车行业与计算机行业也有很大不同。

自动驾驶汽车需要一定程度的安全,这不仅仅是一个部件的运行方式,还包括整个车辆的运行方式。英特尔半导体业务首席营销官霍尔(David Hall)说,这反过来又会影响单个组件的表现,以及它们必须应对的压力国家仪器.“如果你看看激光雷达,这是对现有技术的再利用。但当涉及到测试时,围绕光电子有很多新的要求。你通常把激光打开一小段时间,然后测量功率。但如果你长时间集成电源,散热就会很高,所以你也必须进行测试。”

功能安全测试为半导体测试增加了一个新的维度,而自主性进一步提高了这一要求,因为如果出现问题,没有人在循环中即兴发挥。结果是,如果有一个10nm芯片被用于人工智能作为自动驾驶汽车的大脑,测试一块芯片上95%或更多的晶体管不再被认为是可以接受的。

但是每增加一个百分比的覆盖率和可靠性都会增加测试过程的时间和成本。虽然传统上汽车制造商比其他公司花更多时间测试关键系统,但有两件事发生了变化。首先,他们越来越多地考虑使用非关键系统作为故障转移机制,以防关键系统出现故障,因为这比添加完全冗余成本更低。其次,先进的节点设计正被应用于汽车应用,因为它们通常以最少的功率运行最快。

“目前还没有进行足够数量的测试,”安尼尔•巴拉(Anil Bhalla)表示天文测试系统.“为了做得好,测试本身需要更长的时间。解决这个问题的一种方法是优先考虑不同芯片的产量,但这种方法会有多次失败的风险。从长远来看,这可能会降低成本,但首先您必须弄清楚在哪里进行测试,以及究竟要测试什么。新设备需要系统级测试,需要非常精确的热分析。”

然而,这种转变不会在一夜之间发生。“测试演进通常是多年的,”Bhalla指出。

这还是在假设一切都保持原样的情况下。供应链本身正变得越来越复杂,流经供应链的设备和材料也变得越来越复杂。基片包括大块CMOS、RF-SOI、FD-SOI、硅锗以及可能用于AI芯片的新材料。还有更多的芯片架构,包括离散和嵌入式fpga、新型微控制器、多核cpu和gpu(有时捆绑到soc中),以及各种存储芯片。此外,还有更多的硬件-软件交互需要理解和测试,以应对意外情况下可能出现的故障,以及它们对温度、处理器周期和内存等资源利用率的影响,以及从意外噪声或过早老化到辐射粒子撞击关键设备等各种因素对这些交互的影响。

直到大约三、四年前,汽车半导体市场还很小,很少有测试/验证提供商投入精力开发复杂的新测试用例、方法和设备。

“市场上有四家大公司——意法半导体(STMicroelectronics)、恩智浦(NXP)、英飞凌(Infineon)和瑞萨(Renesas)——但与与苹果合作开发下一代iPhone的回报相比,这个市场还不够大,无法完成所有这些复杂的验证,”该公司营销副总裁戴夫·凯尔夫(Dave Kelf)说断路器验证系统.“现在所有的大型芯片公司都加入进来,芯片必须更加复杂,能够处理传感器和机器学习,所以芯片要大得多,为更小更简单的芯片设计的流程正在崩溃。所以现在每个人都在想办法满足这些范围更广、要求更高的要求。”

根据ISO 26262的要求,在安装之前,汽车半导体必须被证明没有设计或制造错误,并且在出现故障或进入“意外状态”时不存在会导致安全风险的缺陷。他们的方法和语言完全不同Arteris IP发表了一ISO 26262底漆在2014年26262年底漆在2015年。

该规范要求根据风险计算进行测试,例如汽车安全完整性水平(ASIL),它考虑了故障的可能性有多大,驾驶员从故障中恢复的能力有多大,以及如果不可能恢复,灾难有多严重。


图2:ISO 26262要求:“如果出现故障,司机和相关道路使用者会发生什么?”资料来源:国家仪器公司

Chang说:“所有这些问题都是新的——热、ESD、em——而且更困难的是,用于深度学习的人工智能芯片的许多功能模块一直处于活动状态,进行正向和反向传播,并为图像和语音识别等功能提供动力,因此功耗一直存在。”“芯片往往很大,当你观察功耗并分析RTL功能的功耗时,你会发现在电源和热控制方面存在更多问题。”


图3:排名前十的汽车芯片供应商按类别划分的收入。来源:半导体商业智能

OneSpin的安德森说,芯片制造商有自己的专业,但测试人员必须涵盖所有领域,在系统测试中验证芯片没有设计错误已经很困难了。在随机错误的测试中验证它是否安全是一个严峻的挑战。

安德森说:“你必须确保你的产品要么安全失败,要么认识到问题并纠正它——即使是被阿尔法粒子击中这种罕见的情况。”“这种情况很少见,但任何与卫星打交道的人都会说,他们的芯片在进入轨道5分钟后会被x射线或阿尔法粒子击中。不管它是模拟测试,或模拟在美国,很难进行足够的测试,以确保即使是这样罕见的事情也不会导致危险的故障。”

要为汽车芯片建立可预测、高效的设计和验证流程,芯片制造商和测试提供商可能还有很长的路要走,但这正是他们的市场正在发生的转变。

通过数字
我们有很好的理由去解决这些问题。根据5月份的一份报告,到2021年,汽车IC市场将以12.5%的复合年增长率增长,每年总计436亿美元报告来自IC Insights。该报告称,2018年数字芯片将只占市场的7.5%,但到2021年,这一数字将上升到9.3%。该公司估计,2018年收入的45%将来自通用模拟和专用汽车模拟ic的销售,而mcu将占另外23%。


图4:IC Insights的年中IC市场预测预测,汽车市场的增长速度将是其他市场的两倍,到2021年达到436亿美元。

IDC的数据显示,主要的驱动因素是电气化、互联互通、信息娱乐和ADAS系统。该公司预测,汽车业务的芯片收入将增长9.6%,而计算机业务的收入将下降4%,到2022年将持平,总共下降0.7%。弗雷斯特研究公司(Forrester) 5月份的一份报告显示,到2022年,汽车制造商将依赖一个充满数据聚合商、集成商、软件开发商和芯片制造商的供应链,就像依赖传统零部件供应商一样。


图5:2017年第三季度汽车细分市场收入。来源:半导体商业智能

毕马威(KPMG)首席执行官斯科特•琼斯(Scott Jones)在Semicon West的一次演讲中表示,汽车制造商供应链的扩张为芯片制造商提供了一个机会,使他们能够从手机和电脑业务的高风险、短周期竞争中扩展到更广泛的生态系统中。

在未来十年内,几乎所有新车都将具备一定程度的连通性和自动化,但人们对真正自动驾驶技术的发展和接受程度的预期还不够精确,SAE 4/5级汽车的市场渗透率在15至20年内可能在5%至26%之间2018年全球汽车供应商研究来自金融咨询公司拉扎德和罗兰贝格。

测试修改
然而,新型芯片不仅仅应用于ADAS和信息娱乐系统。发动机管理的各个方面都由微控制器实现,微控制器将性能数据反馈给车辆诊断系统,并迅速扩展到整个传动系统,增加了监测和控制层,即使没有自动驾驶,也能显著提高安全性和性能。

福特汽车业务发展主管德里克•弗洛伊德(Derek Floyd)表示:“汽车行业发生了很多变化,人们把很多注意力放在了整个汽车供应链上。效果显著.“当进行测试时,没有太大的区别。汽车行业注重安全标准和可追溯性。他们寻找的是十亿分之一的故障率,但手机制造商对质量也有很高的标准。一个不同之处在于时间的可追溯性。这影响了整个汽车供应链,与消费电子行业相比,这些关系有很大的不同。如果一个部件在五年后出现故障,汽车制造商希望能够通过供应链追踪该设备,以确保未来可以纠正任何故障。他们想要市场上10年、20年的可追溯性,因为没有人希望手机能持续10年以上,但每个人都希望汽车能持续10年以上。”

向计算机行业原始设备制造商销售的芯片制造商可能每18到24个月就会更换一款高端产品,三到四年就会淘汰旧产品。向汽车制造商出售芯片的制造商必须计划在数年内继续生产相同的组件,除非有细微的调整,否则不会改变。

这意味着保留设计、制造设施、封装芯片组的设备,并确保任何第三方IP也可用于产品的完整运行。测试公司必须在10年或20年的时间里保持相同的测试能力和设备,以测试新车、备件和测试部件,因为车辆需要进行定期维护。这需要持续至少10年,如果是成功的飞行器或成功的部件,可能需要20年。

与典型的计算机行业相比,供应链关系要长得多,相互依赖得多,对客户和单个产品的承诺要长得多。这种长期投入在计算机行业并不常见,但只要对商业计划进行适当调整,就会带来巨大的收入潜力。

弗洛伊德说:“汽车客户在寻找供应商时,会要求你展示你有一个可以持续10年的发展计划。“大多数测试设备的使用时间都在20年左右。如果你今天批准了一款产品,它很可能是用于2021年的车型,这是在经过重要的资格认证过程之后。因此,汽车行业显然没有以消费市场的速度推动超级创新。而且你要等一两年或三年才能实现销量。然而,当你真正进入销量时,你会看到更多的备件销售,你可能会看到同一制造商的其他型号的芯片激增。当他们要替换某样东西时,从来都不是一体式的。他们会在今年更换一个部件,明年更换另一个,所以完全更换一个系统中的电子设备需要6到7年的时间。这是一个非常长期的承诺。”


图6:汽车电子系统。来源:克莱姆森大学车辆电子实验室

-Ed Sperling对本文也有贡献。



3评论

拉吉夫·罗伊 说:

伟大的文章。关于AI芯片的测试问题,是否有类似的文章?

刘明亮 说:

最终的解决方案基本上需要一个巨大的FMEA电子表格,用于汽车芯片制造商和osat,重点是区分关键任务(也就是安全相关的)和非关键设计元素,以及相应的故障模式。

例如,应用高加速温度/湿度压力测试(high Accelerated Temperature/Humidity Stress Test)标准来验证非关键或不太关键的规格和性能参数。将更持久、更耗时、更昂贵的THB(温度湿度偏差)测试标准应用于与质量安全相关的关键设计元素和控制参数。

THB测试周期通常至少需要1000小时才能完成,而HAST测试结果通常在96~100小时内即可获得。在某些情况下,可以在不到96小时内获得HAST结果。由于其节省时间/成本的“优势”,在过去的二十年中,特别是在医疗、工业和电信等行业获得了广泛的欢迎。

相当多的医疗和工业公司已经完全用HAST取代THB测试室;后者往往比前者便宜10倍。

THB通常保持标准85°C/85%“温度/相对湿度”(T/RH)测试条件,同时对dut施加持续的电力负载。相比之下,HAST测试利用较高的温度(105°C),较高的相对湿度(85%至90%之间),以及相当高的大气压力(高达4atm)来建立其加速测试条件。

一个建议:对于未来的跟进,如果有的话,请考虑面试Keysight, TÜV SÜD, TE Connectivity, Tyco,甚至Bosch等公司,他们应该精通的主题包括但不限于,电子控制单元(ECU)测试,硬件在环(HIL)系统测试,CAN总线测试,MODIS, Vantage PRO, VERUS等。

凯文·卡梅隆 说:

我觉得我们以前可能在飞机电子设备方面遇到过这种情况,这个问题有点被夸大了。飞机的服役时间比汽车长得多,在更恶劣的环境(温度方面)中运行,故障的后果要严重得多。
飞机也在自动驾驶模式下运行了很长一段时间——我似乎记得协和式飞机是在自动驾驶模式下降落的,而不是手动着陆,因为它的燃料更便宜。

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