Siemens przyspiesza charakteryzację bibliotek półprzewodnikowych

Zespoły projektujące półprzewodniki znajdują się pod rosnącą presją tworzenia precyzyjnych bibliotek czasowych i energetycznych, ponieważ rosnąca złożoność procesów technologicznych, coraz węższe tolerancje oraz zaawansowane formaty modelowania zwiększają obciążenie procesów charakteryzacji. W tym kontekście Siemens wprowadził oprogramowanie Solido™ Characterizer, rozszerzając pakiet Solido™ Characterization Suite o funkcje automatyzacji projektowania półprzewodników wspomagane sztuczną inteligencją.

Szybsze generowanie bibliotek dla zaawansowanych węzłów technologicznych
Solido™ Characterizer został zaprojektowany dla foundry oraz wewnętrznych zespołów projektowania układów scalonych generujących pliki Liberty oparte na SPICE zarówno dla dojrzałych, jak i zaawansowanych węzłów procesowych. Oprogramowanie wykorzystuje predykcyjne metody AI do przyspieszania procesów charakteryzacji, które są coraz bardziej ograniczane przez większe zbiory danych, liczne warianty process-voltage-temperature (PVT) oraz zaawansowane modele czasowe, takie jak Liberty Variation Format (LVF).

Siemens podaje, że oprogramowanie skraca czas generowania plików Liberty z tygodni do dni, jednocześnie zwiększając przepustowość siedmiokrotnie. Ten wzrost wydajności wynika z połączenia charakteryzacji wspomaganej AI oraz akceleracji symulacji, a nie z pojedynczej warstwy optymalizacji.

Współpraca AI i akceleracji symulacji
Architektura wydajności łączy Characterizer AI Engine z Solido LibSPICE, wewnętrznie opracowanym przez Siemens symulatorem do charakteryzacji.

Characterizer AI Engine przyspiesza generowanie plików Liberty oraz charakteryzację LVF, zapewniając deklarowane pięciokrotne przyspieszenie procesów charakteryzacji krzemu w różnych węzłach procesowych. Solido LibSPICE zapewnia dodatkowy wzrost wydajności przekraczający 2x dla obciążeń symulacyjnych SPICE wykorzystywanych podczas charakteryzacji.

Łącznie technologie te odpowiadają na jedno z głównych wąskich gardeł w electronic design automation (EDA): generowanie zwalidowanych bibliotek produkcyjnych wystarczająco szybko, aby nadążyć za przyspieszonym harmonogramem rozwoju półprzewodników.

Skalowanie charakteryzacji w organizacjach projektowych
Wraz z zarządzaniem przez firmy półprzewodnikowe wieloma blokami IP i równoległymi zespołami projektowymi, skalowalność charakteryzacji staje się zarówno kwestią infrastrukturalną, jak i wyzwaniem modelowania.

Platforma integruje się z Solido Analytics, zapewniając kontrolę jakości w czasie rzeczywistym, monitorowanie przebiegu procesów, interaktywne debugowanie oraz zautomatyzowane funkcje odtwarzania, których celem jest ograniczenie nakładów inżynieryjnych podczas weryfikacji i rozwiązywania problemów.

Solido™ Characterizer współpracuje również z Solido Generator, który wykorzystuje bazowe pliki Liberty do trenowania modeli AI zdolnych do generowania dodatkowych widoków bibliotek bez konieczności przeprowadzania nowych symulacji SPICE. Siemens przewiduje także integrację oprogramowania z Solido Fuse, opartym na systemie Fuse™ EDA AI, aby wspierać generatywne i agentowe procesy AI w ramach workflow charakteryzacji.

Walidacja w środowiskach foundry i IP
GlobalFoundries poinformował o wykorzystaniu Solido Characterization Suite do walidacji marginesów projektowych i generowania plików Liberty przy zachowaniu dokładności produkcyjnej na poziomie SPICE, osiągając przyspieszenie procesów wewnętrznych o 20% do 30%.

Anatrix wskazał wykorzystanie Solido Characterizer do charakteryzacji odpornej na promieniowanie biblioteki cyfrowych bramek z ochroną przed single-event latch-up, a także do walidacji zachowania analogowych i mixed-signal IP przy użyciu przepływów symulacyjnych Siemens EDA.

Dla zespołów półprzewodnikowych równoważących dokładność modeli z krótszymi cyklami rozwoju, charakteryzacja wspomagana AI staje się coraz częściej elementem standardowej infrastruktury projektowania układów scalonych, a nie wyspecjalizowaną warstwą optymalizacyjną.

Edytowane przez Aishwarya Mambet, redaktorkę Induportals, z pomocą AI.

www.siemens.com