自主车辆:集成电路设计流穿过

汽车应用程序,特别是与人工智能和计算机视觉相关,当前半导体繁荣是一个重要的驱动程序。建立公司大多是繁荣的,这是真的,但也许更有趣的是在比赛中所有的新面孔。

像往常一样,导师CEO沃利莱茵河是一个伟大的sense-makers所有这些活动。沃利一直在走访各个行业活动与他的一个通常的全面的甲板,包装硬数据在预感我们中的许多人有时间很好,特别是对于创业公司。许多轶事之一,突出,风险投资的资助制AI公司在第二季度超过13亿美元,今年,较前一季增长近4.7倍,超过9 x的季度平均持续六年。演讲的一个版本是可用的在这里;还看沃利的最近的面试Dan Hutcheson VLSI研究。

考虑到泡沫,这似乎是一个好时机的基本调查关键设计在汽车集成电路设计和验证步骤,尽管有一些细微差别,主要遵循流程熟悉的人花了行业的职业。当然,导师,西门子的业务,说到几乎所有这些设计步骤和趋势。

更重要的是令我兴奋的是考虑这个组合与其他西门子产品的广度,这真的可以说跨度chip-to-city考虑自主车辆。在我讨论其中的一些问题最近播出的一集里我们的未来汽车播客,我们刚刚推出了功能与在这些领域工作的人,地域和行业领域。

现在,这里有一个快速概述自主集成电路设计应用中,至少在我看来。我说的对吗?我缺少什么?

大局,功能验证的重要性
所有的复杂性,在高级别上,集成电路设计和验证的基础流一如既往地保持不变:

• 在前端流的主要任务是指定芯片和生成的大门,最终由数百亿今天最先进的芯片上的晶体管
• 在后端体积,它是关于设计健壮的测试和生产

这个流前所未有的依赖先进的软件工具支持基于模型,抽象设计和集成数据流。

成功的汽车集成电路项目驱动整个开发周期的需求定义的特性和功能。这些需求转化为功能性的描述,通常使用如Verilog语言或C / c++。创建虚拟测试长椅来验证设计的功能。测试结构自动插入在这个早期阶段,使加工后的测试。

在集成电路布局物理验证通过设计规则检查(drc),确保完成芯片布局满足所有必要的参数。接下来,设计制造工具是用于管理收益,与技术,如用细胞或容错通过提供更高的收益率,在可能的情况下。集成电路是在工厂制造,集成电路样品测试,和产量分析执行增加功能的数量每晶圆芯片。

汽车IC创造成功的关键是快速投放市场的时间,尤其是在快速变化的自动驾驶汽车市场,和创建一个可靠的产品满足规范对其寿命,在车辆的情况下可以只要十年。芯片有望在各种恶劣环境条件多年的操作。由于集成电路性能规格可以降低随着时间的推移,IC供应商必须确认这些规范保持在一个接受对集成电路的使用寿命。

集成电路设计师还必须应对消费者,由于智能手机和消费电子产品,现在预计汽车稳步进行的新特性。(几年前我的同事Sjon摩尔写好纸描述这一趋势。)随着驾驶功能正逐渐从人类交给自动化系统、责任织机的幽灵可能是最大的挑战。芯片设计者不仅要确保功能安全合规的ICs,但他们也需要关注他们的芯片将被集成到自动驾驶系统。

高级合成、高计算设计,低功耗硬件自主车辆
汽车工业是推动前所未有的集成电路设计和芯片创新可以说是最大的一个司机。一级供应商甚至oem施加更大的影响力在软件和硬件的设计通常从现有的现成的解决方案远短自主驾驶所需的。2017年,Elon Musk说,特斯拉是设计自己的芯片运行自动驾驶仪的人工智能软件。

考虑的日益复杂的结合机器学习算法和传感器组成的自治车辆神经系统,所有主要的汽车公司正在寻求创造。这个系统需要大量的计算,要求每秒数十亿操作高度敏感,高带宽实时数据处理。该系统还必须适应一个低功耗信封,甚至在100瓦。和这些系统必须有一定程度的开放,也因为这样的赌注上要求,每个供应商或制造商也想加入他们的“秘密武器”有一个差异化的解决方案。

计算机视觉是一个中央设计问题作为图像处理数据利率继续爆炸。典型的自治系统可能包括六个高清摄像头,每个产生30帧/秒。对于一个粗略的计算:一个1920×1080像素图像x 30图像三种颜色(RGB)从一个相机是186624000像素/秒。现在考虑,不可避免的是,更多的雷达,激光雷达和摄像机将被添加在未来几年,这相机分辨率和帧率预计将经历一个摩尔法则每隔几年就翻一倍。

会议这些设计挑战需要灵活的高级合成(HLS)工具允许设计师用高级语言来描述他们的想法像c++ SystemC然后自动生成RTL代码可以通过下游消费工具。设计师可以快速分析和架构设计权衡许多实现实现最佳功率,性能,和区域的限制。

功能安全
ISO 26262是一个导数更一般的IEC 61508功能安全标准的电气和电子(E / E)系统在公路车辆。它是应用在设计、开发和制造周期,并且越来越介导汽车公司和供应商之间的关系。ISO 26262是针对车辆达3500公斤,旨在最大限度地减少故障造成的潜在危险或嵌入的E / E系统的失败。

ISO 26262假定有一个明确的技术安全要求来完成一个项目(即系统实现一个函数在车辆级别应用ISO 26262),通过实现、验证和确认的项目。自治系统和汽车,思考和学习为自己创建一个难题为ISO 26262目前写的。这是因为这样的系统,它是基于神经网络或其他深度学习技术,打破基本需求和实现之间的联系。标准委员会正在更新,能容纳所谓的安全目标功能(SOTIF)这些“智能”的E / E系统。有关更多信息,请参见2148年ISO /该战略有关。指导技术人员是该委员会的成员更新可用的标准和提供一个简报会发生什么。

ISO 26262的一个特定区域,缺乏足够的解决方案应该在这里被称为——如何处理随机硬件故障。标准要求用户了解如何设计可以从一个随机硬件故障失败,减轻对那些潜在的故障,然后通过指标证明设计是足够安全的。这都是为了确保如果IC失败,它安全。

集成电路自动测试技术(大图)
可以顺利,就像任何一个汽车工程师会告诉你,被公认为一个持续的旅程,不是目的地。汽车集成电路公司必须显示在他们的道路上,他们在做什么,不断提高质量和加快故障分析和诊断。他们必须跟上失败率,现在下跌能够从首次公布新油品标准的水平。

汽车ICs,最终测试(不包括晶圆级探针测试)占整个产品成本的很大一部分。根据芯片的配置和模具尺寸,这种测试可以在任何地方到产品总成本的30%。

ICs得到与每一代技术更复杂的节点。通常这些芯片控制安全性至关重要的功能,测试软件一般单向发展,总是添加更多的测试,每一个新产品发布但从未采取任何测试。那么如何让这个成本竞争力?一种方法是使用统计数据和关联删除测试,一个方法通常被视为高风险、低收益的。

另一个选择是减少欲望测试开销,而不仅仅是传播。这样做需要平衡IP测试片上对所使用在线自测试验机运行,燃烧昂贵的秒的测试时间。正确的平衡意味着模拟器使用故障覆盖率,分析运行所有的测试,看到什么样的测试覆盖率,而且,重要的是,确定所有无用的遗留测试模式。

这种模拟在一个抽象的水平可导致显著减少测试时间(和报告节约成本每年数千万美元)。故障覆盖率模拟器还确定潜在的弱点在测试程序中,允许更大的优化的可靠性指标。和这种类型的故障仿真的好处是在混合信号领域尤为明显;在汽车、模拟是大多数领域出现故障的地方。一旦测试软件优化的范围,它可以数字化压缩10倍甚至100倍为进一步减少测试时间。

汽车可靠性和设计规则检查
电过分强调(EOS)是集成电路故障的主要原因之一在所有半导体制造商,并负责绝大多数的设备故障和产品的回报。使用多个电压增加了EOS的风险,所以IC设计师需要增加他们的尽职调查,以确保thin-oxide数字晶体管没有直接或间接路径的高压部分的设计。自动车辆,EOS尤其相关(在ISO 26262和其他领域)由于同时在汽车和半导体内容更多内容的安全性和可靠性的要求。

我们需要的工具进行复杂的可靠性检查技术,甲板上一个统一的规则,和集成调试环境,帮助设计师消除EOS失败的来源,同时也使他们能够实现准确和全面验证必要的,以确保可重复的和可靠的设计。

我们的现在
考虑三个典型的ICs传感器融合ECU,每个都有不同的设计要求,系统中不同的功能。有了数量惊人的复杂性,然而总体设计周期不能远高于几年前给出竞争和消费者愿意支付的限制,即使是高级自治功能。

例如,整个融合系统这些芯片将权力也可以进行严格的测试,模拟,基于物理传感器数据被送入传感器融合平台测试和改善sense-compute-actuate算法,会开车,即使面对困难或者只是奇怪的驾驶场景。

还有无数奇怪的场景。当沃尔沃测试其在澳大利亚内陆地区无人驾驶技术,其系统被袋鼠跳糊里糊涂的过马路。传感器,用于地面参考点,动物出现在飞行途中远降落时那么近。乍一看,这听起来几乎轻浮,但袋鼠比任何其他动物在澳大利亚引起的交通事故也多。

在每个阶段的这一问题,从芯片的设计和整个传感器融合系统完整的车辆行为和动力学的建模,和调整的软件算法,西门子PLM和导师设计工具可以提供帮助。世界上几乎没有其他公司可以做一个相似的说法。

有关更多信息,请查看白皮书安全第一——在会议上唯一真正重要的无人驾驶要求。