第一次正确的设计具有较高的风险比以往任何时候都要多。
作为设计朝着7-nanometer (nm)过程节点,工程和生产成本大大增加,在正确的设计第一次变得明显高于以往。你面对的问题,“自信是你的设计分析报道?”
更严格的噪声容限,提高功率密度,更快的合闸电流和更大的多个域之间的相互依赖关系和多个物理设计团队面临的关键挑战。传统方法使用分而治之的方法和警卫带不再足够确保可以按时交付你的产品和功能。现有的工具是有限的容量和性能。他们的局限性使模拟十亿+实例设计在合理的时间内困难,因此模拟覆盖这些昂贵和复杂的设备构成了一个越来越困难的问题。管理时间和进度的限制,您将不得不运行只有为数不多的分析集中在最好和最坏的情况。此外,现有工具的单一域性质使得多域和multi-physics模拟不可行。如果你是有限的运行只有几分之一秒的揣测向量,没有任何可见性时空不同的域和物理,你有多自信签署了20美元的项目吗?
提高设计验证覆盖率是实现第一硅成功的关键。为了增加覆盖面,您将需要访问快速、灵活和智能仿真环境,将允许您快速模拟,分析和解决设计出最好的结果。这,伴随着流考虑多个变量和多个场景的影响,提供了所需的覆盖和信心。
分析需要考虑本地和全球影响
为了更好地了解您的设计将执行在现实条件下,你需要分析设计对当地的影响以及对全球的影响。特别关注电力及其相关影响,局部电流密度等因素,影响网格电阻和开瓶大小和位置。这些因素之间的相互作用影响时间和可靠性在区域层面上。全球影响,另一方面,覆盖效果如chip-package-board共振引起的开关状态的宏,IPs和记忆导致显著的电源电压崩溃chip-package边界。这两个效应通常是相互排斥的。即使你设计一个电网从撞到晶体管很好,你的芯片可以仍然失败如果有共振条件(如前所述纸)。
自当地的电力grid-related失败源于结合本地化的同时电流和电网薄弱,典型的方法是“过多”的金属路由致力于全球权力/地面网络芯片。然而,这不仅是一个非常昂贵的路由资源但在影响它对整体进度通过定时关闭困难得多。解决时间问题,你可能会向上升级驱动,从而有更高的开关电流,增加压降,从而导致一种恶性循环。过多的不一定会解决问题,因为可能仍然情况超出了设计参数。
多域统计分析与指导场景增加设计的覆盖率
而不是试图成为每个人的一切,一个更合适的方法是先从一个合理的电网,然后隔离和修复各种弱点地区。获得信心,你有足够的覆盖在识别弱势地区,你需要多域统计分析加上指导,取得了短暂的场景。这需要执行在100年对各种不同的切换场景电网质量指标。切换场景用例向量的可以来自一个组合(RTL或门级)或逻辑连贯VectorLess活动模式。
大数据分析技术实现高效和有针对性的设计修正
传统解决方案缺乏灵活性和性能分析大量的数据,而覆盖他们与其他设计属性,如电网弱点和时机集群、突出区域可能的地方失败。跨多个场景,快速概要设计变量和操作条件,它将成为必要使用大数据分析技术,如图1所示。使用这样一个有针对性的方法可以让你专注于需要修复,修复而释放的路由资源在大部分的芯片。
图1:多变量情况排名对权力覆盖。
多核soc设计需要新鲜的方法探索和签字
全球开关铁路崩溃,另一方面,是一个新兴和多核soc的真正问题。切换事件多个块可以创建问题,很难找到并修复,造成的瞬时电压降等结合di / dt和积极的地区供应需求,以及chip-package-board共振条件。全球生产无法固定的过度设计电网崩溃只在芯片内。相反,它需要一个全面的看整个chip-package-board生产。通常,修复这样的multi-scenario条件需要架构的变化,甚至包或软件。这些类型的更改需要解决在设计过程的早期下游设计的影响降到最低。
几乎不可能确定全局切换场景,可以使用传统的基于仿真的方法导致灾难性的失败。透过1000年的各种组合的SoC水平切换模式,你需要大数据驱动的快速分析技术来理解哪些问题关注识别可能的修复。
井和margin-driven方法的传统方法已不足以满足设计7海里流程节点。为了确保首先硅成功,设计团队需要有信心提供的报道他们的工具和方法。需要全面覆盖的局部和全局切换效果,避免过度设计,同时提供签字的信心。
查看ANSYS网络研讨会与权力相关的设计方法,以解决finFET挑战完整性使用大数据的技术。
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