专家在餐桌上,第2部分:理解5 g的利益,限制和设计挑战。
半导体工程坐下来讨论5 g和边缘与拉胡尔Goyal计算,在技术和制造集团副总裁英特尔;约翰•李副总裁和总经理的半导体业务单元有限元分析软件;罗伯•艾特肯研发研究员手臂;主任和巴黎Lluis IP组合营销台积电。以下是摘录的谈话。第一部分是在这里。
(唐森:拉胡尔Goyal,罗伯•艾特肯(John Lee Lluis巴黎
SE:你如何看待5克玩吗?信号不穿过窗户或很长的距离。这对设计意味着什么?
艾特肯:建筑物的窗户的四处都是环境的一部分,5 g设备生活,和环境的假设在我们的很多方法。这就是角落来自- 100°和140°或不管它是什么。5 g是一个变化的环境,设备的射频环境生活在不是纯粹和原始,海浪在哪里完全相同的四面八方。东西来了又去。这只是一个极端的例子热设备面临的问题,你可能有热差异在芯片或一个包设计中应该占的利润。所以你可能没有预期的一侧芯片30°温度比另一边。有一个需要考虑的环境影响什么设计,无论是5克或正常的SoC。
Goyal:这是一个优化问题。你要做两个模拟和数字,你去那里,因为频谱。你有设计一个环境,物理上的障碍,你必须工作,在不同的技术,然后对其进行测试,以确保这些芯片是有用的。这是今天比我们高得多的性能,非常,非常高的数据速度每秒-10 gb或更高。这将需要更多的设计和测试,是要付出代价的。所有这一切必须做的带宽需求和可用的频谱。我们正在与我们的合作伙伴在生态系统。
巴黎:在设备层面,一方面是重要的,频率是很重要的。我们已经看到对finFETs非常好的结果。如果你需要频率最高,平面设备28 nm和22纳米变得很好。今天您可以创建22纳米设备。有很多的工作改善这些模型。这是非常强大的。从设备的角度来看,从射频本身看起来很可行。
李:我们收购opti,除了增加光学模拟投资组合,是专注于虚拟现实世界的模拟。你可以把游戏系统和添加高等物理。自主驾驶,现在你的激光雷达系统和光学摄像系统必须通过极端照明条件如雪和雾。同样的方法需要应用于射频系统。应用虚拟环境最终是更好,因为我们可以自动化和运行大型计算负载在所有可能的不同的场景,5 g可能经历而不是物理测试。新兴5 g的另一面是,如果你看高速并行转换器和其他高速数字电路,传统的寄生提取技术可能不适用了。传统的电容耦合的假设可能会被打破,现在有更多的电感耦合。你如何处理电感耦合?这不是局部像电容。这是一个新兴的挑战,我们必须解决。
SE:在过去的一年里,人们已经开始意识到有太多数据生成移动到云。5克被认为为了实现这一点,但事实是不会发生,因为它太贵了所有数据。所以,如何影响设计?
艾特肯:“边缘”的定义跨业务部门急剧变化。在自主驾驶,边缘是一辆车。无线传感器节点的边缘是一个功率器件,坐在你的墙上。你有一系列的事情可能是边缘,有承认你不能发送到云的一切。你需要做一些分级处理。你需要硬件支持,你还需要有一个软件环境支持它。只是说你会把这里的高性能处理器,运行Linux是不够的。你必须确保系统集成了一切,你有任何节点设计、莫名其妙,你必须确保所有的这些东西会走到一起,继续以最少的人工干预。如果你想有一个trillion-node互联网和它的人需要一个小时的时间来设置每个节点,我们都将会很忙。
SE:我们有非常复杂的工具设计芯片,但结果有很大区别。为什么?
艾特肯:我们试图找出当人们签署一个特定的频率,他们期待一个芯片工作频率。我们去了各种各样的顾客,他们中的一些人说,当他们在X兆赫签字,他们知道它总是工作的速度要比传统的方法快20%。然后我们想其他顾客说他们签字在X兆赫,它从未在该频率工作。事实上,它是慢10%。一块它涉及设计方法和决策和实践有非常重要的影响的结果。设计安全需要知道这些事情的一部分,存在于您的组织和理解结果——他们有什么影响,如果必要的改变。
李:今天我们有更好的工具来理解的变化。所以你可以看到来源,无论是过程造成的,例如。这些更好的技术应用到工作流是我们关注的事情。我们没有,但我们正在努力。
Goyal:需要的企业学习。我们的设计师能够优化内存,并确保所有数据在同一时间。一个模拟看起来更好,另一个看起来更糟。只要你验证一切,你意识到你已经走得太远,你可以放松。有时你发现早,有时你不。但是你要确保你别再犯那样的错误了。
SE:是什么改变在设计方面的工具吗?
Goyal:我们的产品在过去一年已经扩大。我们已经从个人电脑公司以数据为中心的公司,我们设计在所有手持设备优化点从最小的芯片一直到高性能计算。这需要大量的工作和许多工程师做那项工作。当你看研发,推动我们的EDA支出和所需的技术领域是不同的。与仿真等技术,我们使用post-silicon更多,但是现在我们使用它早找到硬件错误。你使用这些技术,这推高了我们的支出。现在我们正在寻找这些东西并确保我们更高效。
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