专家在餐桌上:不断增长的结果头痛

首先三个部分:定义验收和它的问题;影响的多个岛屿和数以百万计的晶体管;静态时序分析;保证金的利弊;EDA公司如何选择自己的研发目标。

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埃德·斯珀林
低功耗、高性能工程与罗伯•艾特肯坐下来讨论验收问题,一只手臂的;Sumbal拉菲克,应用微观工程主管;鲁本莫利纳在节奏时间签收产品营销总监;凯里Robertson Calibre提取产品营销主管导师图形;高级营销主任和罗伯特Hoogenstryd Synopsys对此签收。以下是摘录的谈话。

LPHP:到底是什么结果,问题在哪里?
艾特肯:当设计团队致力于自己签收,他们的设计将产生任何PPA(能力/性能/区域)的目标,他们已经做到了,这几天主要是功率和性能目标。所以当你说你做了什么?和其他假设潜伏在那里,不仅在工具流?你在想什么,当你说,‘这个芯片已经过去了,现在是时候签字了吗?”
拉菲克:签收意味着完成所有检查对目标出发之前提交芯片数据库来铸造。这涉及到会议时间与相应的目标芯片和平板的利润变化关于时机;会议和验证铸造设计规则和建议;电压岛实施和验证;静态、动态下降,新兴市场规则的目标,和完整的芯片IP集成检查。结果也意味着你的身体检查符合你的标准,和你的能力目标、速度和面积达到你的目标。
莫利纳:结果你最后一次碰设计之前你不能做任何更多的。你必须确保它符合所有的时机、力量和制造要求。无论你做的必须是准确和可靠的,因为你没有第二次机会。如果你需要修复一些tapeout之后,它会花费你很多钱。
罗伯逊:对我来说,通常涉及到确认签收。你有铸造厂、IP和实际的设计本身。非常清楚的定义。它通过了刚果民主共和国和可靠性检查。扩展定义成电气的面积是不管你是会议的规格你为自己设定时间、信号完整性和电源。有一个协议,这是最后一次你将会解决这个问题。
Hoogenstryd:功能验收。在某些行业有EMI的签收,因为他们的业务是很重要的。但底线是你尽一切努力与产品在市场上成功的产量和满足目标成本。

LPHP:我们看到芯片与多个岛屿,电压,处理器、操作模式和数以百万计的晶体管。这会如何影响结果吗?
艾特肯:复杂性隐藏在强调几件事情。结果总是包括一系列假设关于硅的行为相对于模型。静态时序分析近似,简化了工具的理解发生了什么。当我们添加更多的东西,一些事情发生。一个是固有的错误这些假设变得更好的认识和更加明显。第二,一般的压力,提高电力或性能意味着我们必须加大利润,这意味着理解那些利润率。需要找出利润,并推动他们一点。还有当你开始切换设备类型的观察,如改变大部分设备finFETs,你意识到你不完全理解这些利润。
拉菲克技术:当我们移动节点从65年到40到28 nm,然后20/16nm finFETs,这都是你有一个产品是否可以出售,是建立在正确的节点所需的应用程序。我们当然是挑战与设计复杂性等更多的操作模式,低功率的变化实现技术,如multi-vt时钟门控,multi-supply电压,电源关闭,动态和频率缩放,multi-GHz速度目标需要创新的时钟树的实现技术和不完全理解过程的变化。所有这一切最终与收益率,因此添加利润需要克服不确定性或签收未知数。产量是多少好的芯片你可以得到一个给定的晶片。保证金是相对的,可以有些与装箱关于速度和力量。你把更多的利润,你花更多的时间。你把在保证金,你花更少的时间。实现时间和投放市场的时间,成为工程交易的主要因素。(你的目标,更多的时间是花。你可以有些电容充电曲线进行比较。 You’re charging the first 65% with 1 RC constant. With 3 RC constants you get to 95%, which is essentially 2 sigma. And then you spend significant amount of time, i.e., 5 RC to get from 95% to 99+%. It’s important to keep time-to-market in perspective. You can decide how much yield you can afford weighed against time-to-market and that is the engineering and marketing trade-off in regards to sign off margins. The tradeoff objective is to get rid of the overly pessimistic margin against extra implementation effort. There is extra time in characterizing the libraries for extreme corners. We also know how much pain there is in modeling. So the bottom line is it’s important to figure out what your goal is, how much time you have, and how much you want to spend on that last+0.25%的收益率对上市时间。
艾特肯:但你不知道什么是σ,特别是28 nm和下面。
莫利纳:这都是真的,但对每一位客户,我跟他们都有自己的秘密武器,他们想出如何缴纳保证金的价值观,或者他们如何占变异过程,温度、工具错误,和其他的东西。作为供应商我们能做的是试着解决它的上市时间方面。如果你有无限的时间,你可以设计任何你所希望的方式,使其完美。但客户在很多市场压力尽快得到他们的设计。因此,他们不得不做出妥协和悲观为了加快速度。数以百万计的晶体管,每个人都只是想通过设计在合理的时间内关闭。

LPHP保持的工具吗?
Hoogenstryd:从EDA供应商的角度来看,当然,我们总是说我们跟上。我们的客户会说我们不保持足够快。这是一个持续的种族。他们将用更少的时间做更多的事情,所以我们关注性能和容量的基本原理和利用最新的硬件,以及想出其他的方法来解决其他问题。我们面临的另一个挑战,特别是高级节点,是我们被要求由铸造厂实验。挑战总是试图找出正确的地方在哪里投资,因为你需要有一个回报。什么看起来像一个一阶效应可能变成第三或四阶效应随着过程的成熟。EDA供应商,我们需要找出如何使用右边的铸造厂的事情将获得回报。这方面的一个例子DPT(双模式技术)至于STA(静态时序分析)。有一个认为我们是要这在STA多值提取模型。20 nm成熟,很明显,一个更实际的解决方案是,行为。 As a result, you didn’t impact the throughput in the tool chain with more sophisticated models.
罗伯逊:你谈到复杂性从设计和制造的角度来看。这里有两个问题。首先,我们可以解决这个复杂吗?第二,我们可以解决这种复杂性与现有模式。如果你看看过去10年的电气验收,当然不仅仅是时间。时间不够,所以我们做了信号完整性和权力分析,现在讨论电迁移。在某些情况下,我们试图解决双模式与现有的范例和智能的角落。与他人,电流密度和电迁移问题不会受时间、信号完整性和现有的电力解决方案。我们必须创造新的就业机会。我们对它做出反应。
莫利纳:我们所听到的是,客户不需要额外的边缘有些影响,因为他们已经被杀,缴纳保证金的价值观。他们想要一个解决方案,代表了硅中发生的事情,不是很容易使我们供应商提供的结果。不给他们他们需要的性能。EDA行业所面临的挑战是提供准确的结果不影响性能。
拉菲克:在流程的末端,当我们花大量的时间优化关闭的边缘部分的最后一秒的速度,我们是受时间限制的。你可以把自己更多的空间,如果你解决某些问题的上游。的一个主要难点是一个很好的时钟树的发展,这与一个好的发展。大部分的时间都花在前端和后端,有一个有限的时间之间的约束正在开发的地方。如果你能加快质量约束写作部分将额外的努力,你可以把自己更多的时间快结束时关闭时间和降低电源通过积极恢复松弛路径。EDA-how面积需要更多注意的你写这些约束,如何自动化过程和你如何简化它。约束写作大都是无聊和手动工作,我们需要通过工具自动化和地址。人写的约束是不一样的人发展在物理实现时钟树。我们需要人类的元素尽可能多的。更快的实现较低的时钟树的力量也是我们想要得到解决。
艾特肯:更好的确认/验证策略是,更有可能的是,你会有一个好的设计当你进入整个定时关闭。
拉菲克:和更多的了解如何有效地实现它。
艾特肯:你最终的挑战是当你接近崩溃的边缘。手臂在一个奇怪的位置。我们内部确保我们可以关闭设计的处理器,但我们必须用一种可信的方式由我们的客户基础。如果我们说我们在2 ghz已经设计好了,我们必须能够证明到底是什么意思。同时我们必须支持大量的客户验证方法,所有这些包含一个秘密武器。很多的秘密武器,要么明确与否,处理数据的一种手段或制造所涉及的可变性。如果我们看它的历史,我们从普通SSTA时机。每个人都说SSTA很棒。但是它不够好。不值得所有的工作需要来生产所需的所有数据。 There have been a variety of things that have tried to approximate it. OCV is one. AOCV is another. Now there’s POCV and SOCV. From a tools standpoint, it’s good the tools and methodologies are trying to get closer to dealing with all of these statistical weeds in a manageable way. Our perspective, as an IP vendor, is we want to constrain this so we don’t have three vendors and five customers inventing a solution.



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