智慧晶片設計的未來

作者 : Cadence供稿

半導體產業這樣前所未有的復甦,展現更先進、更具挑戰性的半導體流程節點設計,但也導致工程師們工作負荷量比以前更重…

設計人員對使用傳統電子設計自動化工具所執行的流程已駕輕就熟,例如依據分析結果來偵測異狀或改善佈局,調整參數後,接著循環演進。經驗豐富的設計人員能夠比經驗不足的設計人員效率更好,原因之一是他們擁有較多經驗處理同類型的設計過程。相對之下,經驗不足或設計新手,可能需要花費較大量時間來進行設計工作,更長的時間熟悉函式庫以及矽智財等。

在雲端和巨型資料中心的時代,所遇到的設計挑戰之一是設計人員必須使用大量電腦運算資源的工作,但未必能將設計項目的結果快速收斂。另一個設計挑戰是半導體產業正在5G、自動駕駛與先進駕駛輔助系統、超大規模運算、工業物聯網等許多領域的推波助瀾下,蓬勃地發展。半導體產業這樣前所未有的復甦,展現更先進、更具挑戰性的半導體流程節點設計,但也導致工程師們工作負荷量比以前更重,並且必須在更高度壓力下去生產新世代更高速的晶片。

基於此,Cadence發佈了Cerebrus智慧晶片探測工具(Intelligent Chip Explorer),正可為數位設計領域提供協助。Cerebrus是一款以機器學習為技術基礎所開發的新型工具,可實現數位晶片設計自動化和規模化。

Cerebrus使用獨特的強化式機器學習法,將生產力提高10倍,並將功耗、效能和面積(PPA)提高20%。Cerebrus可以和本地資料中心或雲端供應商的運算資源一起協作。它使生產力曲線向左移動,降低了工程工作量,同時最佳化PPA目標。它特別適用於最先進的節點,可以取代傳統人力,處理高電阻互連、電壓下降、高複雜設計規則,以及其他現代晶片設計完成和簽核過程中,無法解決的問題。Cerebrus包括Genus合成、Innovus設計實現與Tempus靜態時序簽核等等在內的數位全流程引入強化式學習和知識圖譜。全流程方式是廣域地探索最佳解法,達到全流程整體的結果.而非僅單一階段的最好結果。

 

Cerebrus使用獨特的強化式機器學習法,將生產力提高10倍,並將PPA提高20%。

 

以一個5奈米的手機中央處理器(CPU)為例,該處理器之前大量依賴人工進行流程開發。但Cerebrus在短短10天內聚焦在流程改善,使效能額外提升14%至420MHz,漏電量額外降低7%約26mW。總功耗(動態和靜態)改善了3%、降低62mW,晶片尺寸減少5%,Cerebrus為設計人員提供堅強的後盾。

 

圖2:Cerebrus可以協助設計人員更有效地實現PPA目標。

 

隨著產業繼續向先進製程發展,設計規模與複雜性不斷增加,Cerebrus可以協助設計人員更有效地實現PPA目標,且做為Cadence數位全流程多元產品中的一部分,能與Cadence既有產品無縫協作,以提供快速的設計收斂途徑,以及更佳的可預測性,協助客戶讓智慧設計無所不在,成為卓越設計的基石。

更多資訊,可參考網站訊息:http://www.cadence.com

 

本文同步刊登於《電子工程專輯》雜誌2021年10月號

 

 

 

 

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