芯片设计的新移动时代

在流动的新时代,他们的电子特性的车辆价值越来越代替机械规格。因此,公司能够自己的的设计和优化这些关键电子将捕捉更多可用的利润。这是将传统汽车制造商进入电子业务,同时吸引科技公司像谷歌和Facebook这样的汽车工业。

电子将管理所有自主车辆的最重要的功能。网络50或更多的激光雷达、雷达、相机、和其他先进的传感器将检测车辆的关键特性的环境,如路线、交通标志和信号,其他车辆和行人。在收集这些数据,一组集成电路(ICs)被采集的传感器数据处理比特每秒并决定响应。

在今天的汽车,这些ICs分布到车辆,每个管理特定的功能。在未来,汽车架构将收敛,更大,更强大的域控制器systems-on-chips (soc)连接到一个中央处理单元,实现人工智能。当前的cpu和gpu不具备满足功率,性能和面积的要求一个真正的自主车辆SoC。芯片设计公司、汽车制造商和科技巨头都发现,满足这些需求将需要新的硅和系统架构,开发在人工智能、机器学习和信息处理。

图1:Chip-to-city影响随着交通的发展

所以,有哪些挑战和设计工具是如何跟上汽车芯片市场的需求吗?让我们开始与设计。

加速设计周期
人工智能带来强烈的算法计算,需要专用硬件来执行自动驾驶所需的速度。随着公司的发展人工智能硬件、算法将不断完善和改进,需要硬件团队适应。硬件团队将需要迅速找到一个方法来修改他们的设计作为新兴的人工智能程序规范经常变化。

跟上快速变化,企业正在寻找行之有效的解决方案,可以提高他们的工作效率和设计质量,同时加速投放市场的时间。这就解释了越来越浓的兴趣高级合成(HLS)人工智能逻辑设计。例如,博世Visiontec HLS交付使用三个新的图像处理在7个月的设计,即使在设计规范的发展周期。虽然他们,他们甚至提高了设计质量。

与关键的人工智能逻辑,这些soc需要与外部世界的交互,它本质上是模拟的。这是智能传感器系统发挥作用的地方。传感器感知模拟世界,“机灵”执行一些预处理之前将信号转换为数字,并发送更大、更强大的域控制器和主处理器。这种交互的核心是一个模拟/混合信号(AMS) SoC集成模拟和数字电路,,有时甚至是微型机电系统(MEMS),到一个衬底。

AMS设计挑战由于多个设计领域。协助创建这些复杂的SoC, EDA供应商提供一些令人印象深刻的解决方案,集成模拟、数字、机械、和其他领域,创建一个AMS SoC。这些工具允许设计师产生概念论证工作的各个部分所需的快速智能传感器系统,所有以较低的成本比传统的现成的组件和系统设计。

功能安全、验证和设计安全
一旦设计完成,下一步就是验证的所有功能按预期的方式工作。然而在汽车应用程序,你必须更进一步。汽车行业标准ISO 26262要求电子元件的健壮的测试在一个随机硬件故障和系统故障的工具。这个测试是强制的目标确保功能安全,公司开发自动驾驶系统的一个关键问题。

确保汽车电子的功能安全需要一个健壮的工具包,包括生命周期管理、安全分析、缓解失败,和安全验证(图2)。这个工具包应该包括失效模式、影响和诊断分析(FMEDA)来识别断层和理解相关的风险。接下来,需要选择的安全机制来减轻这些缺点,确保设计的安全性和验证工具。,生命周期管理解决方案跟踪所有的测试,结果,确保准确性和符合ISO 26262和设计版本文档需求。

图2:功能安全流必须包括生命周期管理、安全分析、设计安全,安全验证的解决方案。

功能安全流的支柱汽车SoC验证,但有两个重要的对应完成工具集。首先,需要一个解决方案来验证AMS芯片驱动车辆的智能传感器系统。新的解决方案是直指混合信号验证提供快速和准确的模拟模拟与数字同行良好的集成,大大加快这一过程。

第二,即使有新的和创新的工具,硬件仿真无法提供的速度和吞吐量公司将需要验证他们的设计和之前进入市场的竞争。自主车辆soc将包含数十亿必须验证逻辑门在数以百万计的场景。这些设计的大小和所需的详尽的验证来验证其功能安全拉伸模拟过去其局限性。这是硬件仿真。

硬件模拟创建一个高版本的硬件设计在实际创建SoC,允许团队执行测试速度兆赫(MHz)。这更接近实际操作速度是一个芯片,和更快的比模拟。仿真也给软件工程师开发和测试软件平台在比赛中更早。工程师甚至可以喂合成的模拟传感器输入数据,将处理的虚拟SoC模拟器。那么可以使用模拟器的输出在一个模型汽车的行为测试的环境知识产权和软件如何应对刺激。仿真,供应链的每个级别就可以开始开发之前,测试在整个系统的典范。

准备生产和生活领域
下一个是物理的SoC验证。这是一个巨大的一步路径从功能设计有一块真正的硅;换句话说,它是橡胶与道路的地方。物理可靠性验证确保制造的设计将提供最优的产量,并将在现实世界中。

在安全性至关重要的汽车世界,捕捉潜在的可靠性问题是首要任务。电等问题过分强调(EOS),静电放电(ESD)和封闭会造成延迟故障,可能危及乘客和行人的安全。先进的可靠性验证工具可以考虑从其电路拓扑和物理布局在一个单一的分析环境。验证团队还可以导入设计约束定位可靠性检查和帮助识别电路的遵从性。

现在已经更新设计、迭代、验证,设计和验证,准备转移到实际的硅。但任何芯片离开工厂之前,第一个几百soc运行通过一个全面的测试以确保电池芯片的功能。新的汽车测试技术目标缺陷晶体管和门口的水平。这些新方法使用断层模型,专门针对缺陷内部每一个细胞。捕捉这些否则察觉的缺陷是设计师必须努力符合ISO 26262要求零缺陷ppb (DPPM)在汽车电子产品。

如今,SoC测试可以超越铸造楼,提供个人的缺陷检测和诊断SoC在多年的操作在一辆汽车。内建自测(阿拉伯学者)可以测试数字逻辑或内存。更令人兴奋的芯片级测试控制器,使各种用户在整个供应链的重新配置测试IP来适应他们的需求。这甚至包括无线固件更新和攷虑缺陷诊断和修复。

结论
自主车辆的成功取决于系统的能力先进的传感器和强大的soc感知和实时处理大量的数据。因此,这些芯片需要从未架构来满足电力、性能和面积要求自治。此外,自主ICs需要函数接近完美的可靠性和准确性,尽管恶劣的环境条件,几年,甚至几十年,长于ICs在传统消费电子产品。

为了满足这些需求,创新是需要整个SoC设计流程。幸运的是,EDA公司加强与先进的设计自动化和生命周期管理工具,促进合作的供应链,使下一代汽车出类拔萃。

有关更多信息,请下载我们的新白皮书,集成电路设计新的流动性听播客,汽车、流动性、芯片城市设计(和iPhone 4),下面。