测试流中出现间隙

随着芯片制造商增加了更多模拟内容，并推出了更多对安全至关重要的应用程序，测试流程中的差距正在显现，暴露出更多设计需要测试的点，以及当前工具和方法的弱点。

的基石物联网以及自动驾驶汽车等联网设备传感器生成用数字逻辑处理的数据。然而，要做到这一点，需要更多的第三方知识产权内容、复杂的电源管理方案以及依赖于更多处理元素和异构缓存一致性等方法的分布式处理体系结构。因此，不再可能在电路的一端放置探针，并根据信号是否从另一端发出来给出通过/不通过的评级。

甚至定义报道因为需要测试的内容已经成为问题。其中一些要求仍在制定中，特别是在汽车、医疗和航空航天等安全关键市场，在这些市场中，测试必须在各种操作模式的背景下、在不同的物理条件下进行，并遵守仍在发展的标准。

该公司解决方案营销副总裁George Zafiropoulos表示:“我们通过实验室描述和生产测试查看了设计验证的早期阶段，发现两者之间存在显著差距。国家仪器．“在重新创建前硅时代的测试用例和使用后硅时代的知识产权方面存在重大挑战。一旦事情在实验室中启动并运行，你就会进行生产测试，有大量的返工来为生产提供测试用例。失败也很难重现。”

虽然大多数EDA供应商倾向于从最初的概念到制造，芯片制造商越来越多地关注从最初的概念到后硅的测试，在那里他们可以评估现场故障，并防止在未来的修订中出现问题。

“真正的挑战来自前硅时代testbenches在所有领域都过于‘理想’”，德州仪器公司验证工程经理Marvin Landrum说。“有无限的资源和同步，它们可能包括也可能不包括软件包，它肯定不包括后硅硬件世界。除此之外，混合信号刺激和反应可能是一个挑战。前硅测试台是波形，后硅测试台处理抽象仪器。

Landrum说，设计和测试工程社区需要以更多标准驱动的方式走到一起。“如果测试平台是苹果和橘子，那么工具将无法提供帮助。”

这种情绪在整个芯片行业得到了共鸣。英特尔射频产品开发组射频系统验证负责人Eike Ruttkowski表示，需要一种更全面的方法。“对我们来说，从硅前验证的设计阶段开始，一个中心的、单一来源的规范是需要共享的关键项目之一虚拟样机或RTL模拟然后进入硬件，我们也想在硬件上进行测试。最大的挑战之一是结合前硅和后硅，并维护抽象层。我们想要测试两个世界。”

定义问题
这些问题已经酝酿了一段时间，但在过去的18个月里，随着汽车电子产品的爆炸式增长，它们真正达到了顶峰，许多行业高管将其描述为第一次真正的物联网实施。

”ISO 26262在一线供应商中占据了主导地位，他们正在努力推动整个芯片的覆盖指标，包括混合信号部分，”导师图形．“在这一点上，那里什么都没有。现在我们正试图理解这些指标。下一步将是提供经过认证的保险。我们需要开发混合信号中故障缺陷覆盖的能力，这与我们在数字世界中所拥有的相同。物联网可能会带来很多责任。”

然而，这并不容易。射频解决方案架构师Michael Thompson表示:“该行业已经非常复杂节奏．“当你把雷达、激光雷达和成像系统放在汽车上时，情况就变得更加复杂了，所有这些都组合在这个沿着道路滚动的巨大箱子里。在发动机之后，线束是汽车第二重的部分。你们会看到各种各样的无线技术，无论是蓝牙还是5G无线局域网，都将处理这些系统。所以当你想到测试设计在美国，你必须开始考虑如何测试所有这些东西的协同工作，如何与其他车辆沟通，以及如何与其他可能没有按照相同标准设计的公司打交道。”

汤普森说，甚至有人质疑测试设备和软件是否使用了相同的算法。“如果它们不一样，那就是一个额外的错误来源。”

还有关于如何处理从设计到制造过程中产生的所有数据的问题。随着复杂性的增加，产生的数据量也在增加。在过去，这些数据通常局限于流中的单个步骤，但是随着巨大的变化，在以前从未使用过的地方需要更多的数据。

Optimal+全球营销副总裁戴维·帕克(David Park)说:“你需要访问数据，弄清楚发生了什么，以及如何优化它，然后把它反馈到这个庞大的过程中。”“最主要的是你想收集所有的信息。如果你能简化测试过程，那就更好了。从历史上看，你进行测试过程的唯一原因是确保某个部件工作正常。现在可以使用相同的数据来优化流程。将会有大量的数据，不仅仅是来自IC和封装空间以及过程数据。有性能，使用，测试，测试返工和可靠性数据。所有这些都可以放在同一个存储库中。”

小心移动的部分
并非所有数据都以可预测的方式传递。这在一定程度上是因为半导体供应链中的每个人都忙于解决狭窄领域的问题，很难很好地理解所有不同的部分。在过去的几十年里，设计界的关键发展之一是“设计和征服”方法，即工程问题被分解成更小的部分，然后在流程中重新组合。

但现在有太多的部件相互作用，把它们重新组合在一起就成了问题。在测试方面，重用和效率(特别是在混合信号设计中)从来都不是要求，这一点正在变得越来越真实。

NI的Zafiropoulos说:“人们根据自己的目的来解释规格，并不总是以同样的方式来测试设备。”“这也是非常低效的，因为在早期创建的测试并不总是在流的后面使用。然后你有自己的版本，这使得比较结果变得困难。”

这些国产芯片的出现在很大程度上是因为芯片制造商不得不自己填补测试流程中的空白。这当然使一些非常复杂的芯片得以制造，但很难重用该技术或将其与其他工具集成。

扎菲罗普洛斯说:“如果我们不能围绕流程和更好的标准达成一致，那么知识就会崩溃。”“实际上，我所见过的每一家半导体公司都有一种内部方法，包括一些自主开发的工具和一些第三方工具。但问题变得如此巨大，以至于压倒了他们的进程。”

Cadence的汤普森对此表示赞同。“部分问题在于，所有元素都可能在一两天内在设计流程中移动。你经常会发现他们在最后一刻才做出了一些东西，但没有人知道他们到底做出了什么。能够验证这一点并确保他们正在构建他们应该构建的内容是在进行测试之前的第一步。

一个有效的测试流程需要在组中包含许多到目前为止彼此隔离的活动部件，从嵌入式软件到IP集成，再到验证和制造过程。虽然这是一个好主意，但无论芯片是由IDM还是无晶圆厂半导体公司开发，都很难实现。

中期测试策略
企业认为最大的挑战是什么，以及他们今天如何应对这些挑战，凸显了问题的复杂性，以及他们认为的解决方案。这成为了跨公司开发一致测试流程的挑战之一。挑战很复杂，但每家公司面临的挑战也各不相同。

TI的Landrum指出，一个单一的可执行规范是目前最大的缺失部分。“我们正专注于我们所谓的共享合规矩阵。这就产生了针对不同领域的一组需求。我们在基于电子表格的工具上收集所有这些需求。这个过程的结果在整个公司都是共享的。作为该规范的替代，我们对齐了我们的交叉学科矩阵。这就是我们对规范的解释。”

艾克说，英特尔也面临同样的问题。“一旦你接近这个规格，你就会生成大量的数据。你总是想要比较和规范这样你就能得出代际相关性。因此，我们需要使用大数据分析来处理这些千兆字节的数据。这是关键问题之一。”

数据过载是测试世界中反复出现的主题。虽然有大数据技术来管理其中的一部分，但处理物联网系统将需要更多的自动化。“最大的挑战是能够进行机器学习，”Optimal的Park说。“其中一些公司正在捕捉tb级的数据。手工分析太多了。你可能有一万个参数连接到一万个其他参数。”

在竖井中工作
很明显，测试是一个多方面、多学科的问题，从最初的设计到制造。然而，工程团队通常没有这种影响力，而工程师个人通常没有这种培训。

Mentor公司的Pateras说:“当你考虑产量时，你需要考虑到诊断位置，并通过产量校准它们。“类似的问题是，你是否能容忍赤字。不过，这些差距必须在明年内得到解决。我们别无选择。最终，它将成为汽车和其他市场任何设计的先决条件，但目前还没有相关的基础设施或标准。”

实际上，这可以归结为什么被认为是足够好的，特别是在混合信号设计中，这在这一点上是一个很大的未知数。但是，即使这些问题能够解决，谁来负责解决呢?

他说:“我们说过把它扔到墙上测试，但这不是最好的方案。”“但要找到愿意应对这种情况的公司，就像大海捞针一样困难。”

Zafiropoulos表示，他与日本一家公司的工程和测试副总裁见过面。工程副总裁从未听说过任何测试供应商，测试副总裁也从未听说过任何工程供应商。“双方都不关心对方的问题。但新的世界秩序将是，要让一种产品问世，就必须有人拥有它。对此有所启发的公司将会成功。这些孤立的竖井无法生存。”

然而，做出这些改变并不容易。

英特尔的鲁特科夫斯基说:“无论你让谁负责整个供应链、概念或验证设计，你的结构、方法和工具都必须允许这个人存在。”“问题变得如此复杂，人们有充分的理由退回自己的孤岛。这很难把握，也很难处理。展望未来，只有当我们有适当的流程和工具，让负责测试的人最终有能力完成这项工作，才有可能消除这些界限。”

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