自动芯片设计，测试变化

汽车工业对性能的不断要求，再加上更大更复杂的处理器，正在推动电子产品的设计、验证和测试方式发生广泛变化。

正在发生变化的是，这些系统(包括在最先进的流程节点上开发的面向人工智能的逻辑)需要比传统的IT和消费设备长几倍的时间，而且它们需要在即使在一年前也被认为是不现实的条件下工作。这迫使从供应链的一端到另一端都发生了变化，并提出了这样的问题:这将如何影响上市时间、成本，以及哪种方法最终会最有效。

公司战略营销经理Bryan Ramirez表示:“ISO 26262中的汽车和功能安全要求是与我们以前完全不同的芯片开发范式Mentor是西门子旗下的企业．“你必须提供不同程度的保证，即你的产品可以恢复并正常运行，即使有来自太空的粒子或其他随机事件，或者它将安全故障。你必须定义什么是安全故障。”

这是ISO 26262和先进驾驶辅助系统的基础，旨在提高自动驾驶和半自动驾驶车辆的安全性。

“ADAS系统代表了对可靠性的最严格要求，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，”捷捷汽车首席技术专家Norman Chang表示有限元分析软件．“这与移动领域的2.5年有很大不同。老化、NBTI和电迁移也存在问题，这些问题可能与热有关。您还可以看到性能下降。它通常需要很长时间才能完全崩溃，但在这个过程中，性能可能会下降。”

然而，目前还不清楚在这种情况下哪种方法最有效。首先，大部分技术都是全新的。没有历史证明7nm逻辑芯片在极端环境条件下会有怎样的表现。这意味着可靠性需要模拟，缺陷和潜在缺陷需要通过各种验证来发现，测试策略需要在设计过程中尽早制定，以确保没有任何漏洞。

“在现有的设计/测试流程中增加热量和耐久性会增加所需的时间和成本，”Anil Bhalla表示天文测试系统．“汽车测试流程是复杂性的一个函数。你想在哪里测试?要么更多地关注系统级测试，要么查看可以在流中更改哪些内容，以及希望捕获哪些可能导致失败的内容。如果你要在-40°到150°C的温度下对设备进行特性描述，那么你的大部分精力都集中在鉴定上，而不是生产上。那么，你是在流程中进行测试，还是将其中一些转移到最终测试，还是在晶圆级测试中进行测试?”

Bhalla表示，更多的时间和成本来自于验证soc或组件，这些组件可能包括最新的7nm节点尺寸，可能与构建在许多其他节点上的组件协同工作，有时甚至是几代以前的节点。

越来越多的原始设备制造商和一级供应商要求汽车电子产品零故障，这远远超出了确保没有损坏。这意味着芯片、模块或系统不会做任何会使车辆不安全的事情，即使是在随机和意外发生的情况下。

“你必须建立自我纠正或安全失败的能力，”该公司业务发展总监德里克·弗洛伊德说效果显著．“你需要验证技术才能达到第5级。这意味着电源，模拟，微控制器，传感器。你需要测试激光雷达系统和安全传感器。然后你必须弄清楚你要为哪种产品使用哪个版本。最重要的是，在汽车行业，你需要两三个供应商。”

这使问题更加复杂，因为来自多个供应商的各种组件在不同的操作条件下会有不同的表现。时间对芯片或它们运行的系统并不总是友好的，但当汽车在阳光下烘烤或暴露在零度以下的温度下时，它就更不友好了。

Mentor的Ramirez说:“你不能假设你现在创建的部件总是能正常工作。“随着时间的推移，硅产品会出现故障——无论是由于老化还是来自太空的粒子或其他原因。你必须做的一件事是提供一个及时故障(FIT)率，显示这种晶体管故障的频率(在十亿小时的运行中)。但是，根据ASIL(汽车安全完整性等级)的不同，故障的含义可能会有所不同。您可能在一个组件中有ASIL A操作的元素，而在另一个组件中有ASIL D操作的元素，因此防止故障的需求和测试将是不同的，您必须考虑到这一点。你最不想看到的就是来自太空的粒子或其他随机粒子导致安全气囊在你脸上爆炸。”

芯片和汽车制造商的噩梦都是2013年的丰田突然加速问题该系统产生了6000多起投诉和事故，导致89人死亡。2013年，丰田曾试图以300万美元的和解金额达成和解，原因是分析显示，一个有缺陷的电子油门控制系统中的软件可能会一直打开油门，导致汽车加速比司机能弥补的还要快甚至全力刹车。最终的解决方案丰田损失了12亿美元．

拉米雷斯说:“这是需要文件的一部分。”“关键在于OEM是否能提供证据，证明他们做了所有被要求做的事情。”

重新安排资源
英特尔半导体测试软件高级产品经理John Bongaarts表示，许多进入汽车行业的公司不得不更加重视验证和测试，并被迫重新安排资源国家仪器．

Bongaarts说:“我们已经看到客户对验证功能进行了一些更改。“在过去，大公司可能有不同的设计中心生产单独的组件，每个团队只有一个人单独进行测试。现在，我们看到了该测试的功能化和标准化，将测试放在处理广泛产品组合的团队中。我们也看到了其他适应性，例如，公司有时会使用ATE系统进行验证。”

Vista Ventures, LLC的管理合伙人、EDA公司和技术的主要投资者Jim Hogan将当前时代称为验证3.0——一个由现有方法结合模拟、仿真和正式验证所定义的混合阶段。根据Hogan的说法，验证1.0围绕着在单个工作站上运行的模拟;验证2.0在离散的角色中增加了正式的验证和模拟。

拉米雷斯说，更高的风险正在推动这些方法的角色和优先级的变化，但应用这些方法的工具之间的集成以及应用这些方法的流程效率仍然很不完善，验证3.0实际上会是什么样子的问题仍然悬而未决。

更正式的
对正式验证的额外强调是有意义的，然而，由于翻译对正式验证测试和ISO 26262等标准的要求至关重要的断言相对简单，根据Dave Kelf的营销副总裁断路器验证系统．

Kelf说，它还能提供数学证明和文档，证明特定功能存在并将按预期工作，并能检查标准的所有要求，并将其与正在验证的特定IP块的每个可能响应进行比较。

“Formal创建了一个数据库，其中包含了该设计可能进入的所有可能状态，以及有意或偶然地过渡到下一个状态的所有方式。这就是为什么它在汽车领域如此强大的原因——你可以保证某些事情不会发生，而不依赖于详尽的模拟或模拟测试，在模拟测试中，你可以得到一个模型来运行每个场景，并观察会发生什么，”Kelf说。“你最多可以测试一百万个门，或者10,000、20,000、30,000个存储元素，但组合的数量和数据库是一个限制，所以你最终只能测试一起组成一个SoC的IP块，而不是一次测试整个系统。”

图1:ASIL级别和应用。来源:MIPS

其他人也同意这一观点，但也提出了一些警告。Ramirez说:“形式化可以让你经历所有可能的场景，所以它也可以帮助你更快地获得100%的代码覆盖率(比模拟更快)，在模拟中你必须运行所有这些场景来收集结果。”“挑战在于如何扩大规模。你可以将产品分解成更小的分层块，并逐个验证，但这些汽车芯片变得更大、更复杂的速度比正规芯片变得更高效的速度要快。”

的技术营销顾问Tom Anderson说，已经有足够的断言格式标准化和足够的工具来帮助将需求转换为断言，这样验证团队就不必手工编写每一组断言的每一个部分OneSpin解决方案．

什么地方最有效
安德森说:“使用断言构建设计的替代模型是一项相当大的工作。”“能够测试每一种可能的状态有很大的好处，但毫无疑问，这需要大量的工作。你仍然需要一次验证一个字节。通过模拟，你可以覆盖更广泛的基础，但你也有可能错过许多可能会变得重要的角落案例。”

Anderson说，模拟可以覆盖比正式设计更广泛的部分，但由于需要不断在模型中添加新的场景和可能的错误，同时希望不要错过可能最终成为主要错误的角落案例或特殊情况，因此通常会占用更多的系统资源。

Kelf说，可移植刺激和其他定义断言和转换需求的高级抽象方法可以使正式验证更简单、更快和更容易管理，但不足以对抗正式验证固有的、实际的大小限制。

“你正在创建一个包含芯片可以进入的每个状态的数据库，然后你就可以询问关于该芯片的问题，”凯尔夫说。“在整个芯片上这样做基本上是不可能的。人们所做的大多数验证仍然是模拟和仿真。正式的主要用于较小的、非常具体的目的，但它正变得越来越通用。”

Kelf说，可移植刺激有助于自动化和扩展验证过程，通过采用整个过程的高级视图和创建模型，允许需求更容易地转换为正式、模拟和模拟测试过程所需的格式。

缺乏能够管理所有三种方法的集成工具集使得进展更加困难，但是测试设备和软件开发人员在过去的一两年里一直专注于很好地集成功能，以允许验证成为在开发周期中应用多次的流，而不仅仅是在最后一次。

2016年，mentor赞助的一项验证方法和结果调查显示，在2000年代中期快速增长的基于模拟的方法(包括代码覆盖、断言和功能覆盖)的采用已经趋于平缓，这可能是由于使用报告建议的这些技术进行模拟的规模限制。

自动化正式应用程序的使用在2012年至2014年期间增长了62%，人工处理时被认为是非常劳动密集型的;从2014年到2016年，自动化的正式属性检查增长了31%，这意味着向正式验证的转变，但不以现有的模拟使用为代价。

图2:ASIC/IC动态验证采用趋势。资料来源:西门子旗下的Mentor公司

图3:验证工程师与设计工程师。资料来源:西门子旗下的Mentor公司

这些技术的采用也很可能会趋于平缓，因为要验证的集成电路的复杂性和大小的增长速度超过了自动正式验证产品的日益成熟。

该研究还显示，从事验证工作的工程师数量增长了10.4%，而设计师的数量仅增长了3.6%——这表明，无论是否高效，是否可扩展，验证需求都将继续以健康的速度增长。

然而，需求增长只是难题的一部分。

Ramirez说:“最大的问题是我们如何将这些解决方案和方法大规模推广，以完全解决大型芯片的功能安全测试问题。”“这些问题正在街区层面得到解决。它们真的能有效地与20亿门ADAS芯片一起工作吗?你如何解决整个系统的安全问题，而不仅仅是芯片?有很多复杂的因素使其难以扩展。我只是现在不知道他们将如何实现这一目标。”


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