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如何在芯片制造中更有效地使用數(shù)據(jù)

半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)縱橫 ? 來源:半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)縱橫 ? 2023-08-27 14:43 ? 次閱讀

隨著芯片成本的上升,“前饋”和反饋變得至關(guān)重要,但這一切都需要時間。

半導(dǎo)體工程與微軟安全云環(huán)境產(chǎn)品管理總經(jīng)理 Mujtaba Hamid 坐下來討論智能制造以及工具和人工智能如何為半導(dǎo)體實現(xiàn)智能制造;Vijaykishan Narayanan, proteanTecs印度工程與運(yùn)營副總裁兼總經(jīng)理;KT Moore, Cadence企業(yè)營銷副總裁;以及Alphawave Semi高級副總裁兼總經(jīng)理Mohit Gupta 。

我們多年來一直在談?wù)摴I(yè) 4.0,也稱為智能制造。我們今天走到了哪一步?芯片行業(yè)的發(fā)展又如何呢?

很長一段時間以來,它一直是一個流行詞,但現(xiàn)在我們看到了真正的解決方案所帶來的成果。這將使公司能夠采用改進(jìn)的 PERCS——生產(chǎn)力、效率、可靠性、成本和可擴(kuò)展性。

在過去的幾年里,尤其是在新冠疫情之后,世界開始意識到半導(dǎo)體的重要性。汽車或冰箱上丟失的微小芯片都無法讓你無法正常使用。隨著數(shù)據(jù)增長的出現(xiàn),我們?nèi)绾未_保有良好的系統(tǒng)可以始終幫我們達(dá)成目標(biāo)?

整個工業(yè) 4.0 運(yùn)動很大程度上是通過向我們的流程注入智能來推動的。過去幾十年來,我們一直專注于自動化和可擴(kuò)展性能。通過在流程中納入人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)來擴(kuò)展這一點,無論是設(shè)計還是制造——它就在這里。我們不斷學(xué)習(xí)和發(fā)展,并與客戶合作,做得更好。

長期以來,我們一直希望在供應(yīng)鏈中進(jìn)行更高保真度的設(shè)計和更高質(zhì)量的制造。各種有利因素匯聚在一起。借助云和大數(shù)據(jù)建模工具,你可以在將設(shè)計發(fā)送到制造之前對其進(jìn)行更高保真度的模擬。擁有諸如邊緣云之類的東西,它可以實現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)和自動化,以及更好的數(shù)據(jù)共享以提高供應(yīng)鏈的彈性。數(shù)字孿生也正在使用中。因此,許多支持技術(shù)即將出現(xiàn)。盡管工業(yè) Metaverse 正在經(jīng)歷類似 Gartner 低谷的情況,但它終將挺過來并實現(xiàn)更豐富的可視化。現(xiàn)在人工智能浪潮正在到來。

每當(dāng)我們談?wù)撝悄苤圃鞎r,人們常常會提到半導(dǎo)體作為最前沿的行業(yè)。但這樣的說法準(zhǔn)確嗎?

人們在孤島中工作。有一個測試團(tuán)隊、一個生產(chǎn)團(tuán)隊和一個現(xiàn)場設(shè)計團(tuán)隊。但沒有用于數(shù)據(jù)前饋或反饋的通用平臺可以在其中提高效率或生產(chǎn)力。從錯誤中吸取教訓(xùn),并將這些教訓(xùn)反饋到你的設(shè)計中,從而提高設(shè)計的質(zhì)量。這是自動化的重要組成部分,也是根據(jù)從芯片中獲得的一些知識做出決策的重要組成部分。打破孤島是第一步。

你能定義一下通用平臺的含義嗎?

我們將這些代理添加到芯片內(nèi),以獲得對該芯片的可見性。一旦硅片出來,我們就能從中得到讀數(shù)。我們有一個平臺,可以在系統(tǒng)級階段、生產(chǎn)階段和現(xiàn)場加載數(shù)據(jù)。因此,現(xiàn)在任何訪問該平臺的人都可以了解這些領(lǐng)域。如果存在問題,他們會提出警告,并且可以向后或向前反饋數(shù)據(jù)以解決這些問題或采取其他措施。

從軟件行業(yè)的角度來看,是持續(xù)的開發(fā)和運(yùn)營循環(huán)。該循環(huán)依賴于通用數(shù)據(jù)。我們稱之為數(shù)據(jù)底層軟件。這可能是一個負(fù)載性的術(shù)語,但我們需要這種類型的數(shù)據(jù)基底能夠進(jìn)行前瞻性和回顧性,并具有連續(xù)的設(shè)計和制造循環(huán)。

還有另一個向量。隨著這些系統(tǒng)變得越來越復(fù)雜,重新設(shè)計和犯錯誤的成本變得非常高。前饋和后饋都類似于整個流程的持續(xù)改進(jìn)。RTL 工程師需要知道芯片中發(fā)生了什么。當(dāng)你在公司里開發(fā)一些東西時,你需要在那里直到看到芯片。否則,循環(huán)不閉合。如果采用任何具有復(fù)雜異構(gòu)芯片或小芯片的領(lǐng)先工藝節(jié)點,構(gòu)建這些系統(tǒng)的成本要高得多。

這些孤島產(chǎn)生了兩個向量。我們的客戶一直在使用順序流程設(shè)計這些復(fù)雜的芯片、系統(tǒng)或電路板。但隨著這些事情變得越來越復(fù)雜、越來越集成,我們必須能夠在設(shè)計過程中消除這些人為的邊界條件。其次,我們的一些客戶不再只是設(shè)計芯片。我們有設(shè)計芯片來構(gòu)建系統(tǒng)的客戶。我們現(xiàn)在有系統(tǒng)公司正在制造芯片。因此,整個集成層正在呈指數(shù)級擴(kuò)展。

這種連續(xù)循環(huán)不再僅僅存在于制造中或回到設(shè)計中。現(xiàn)在它也必須前進(jìn)到戰(zhàn)場并返回。但如何達(dá)到所有這些要求呢?有多種產(chǎn)品很快問世,其中一些產(chǎn)品的使用壽命更長。這些數(shù)據(jù)實際上是如何反饋的?

設(shè)計流程也必須不斷發(fā)展。在過去的幾十年里,設(shè)計流程沒有發(fā)生根本性的變化。新的工具和復(fù)雜性已經(jīng)出現(xiàn)。但是,如果真正考慮能夠前饋/后饋,如果人工智能到來,如果你改變核心芯片設(shè)計與片外加速器設(shè)計之間的界限,以及獲得什么在系統(tǒng)、主板或軟件中完成——邊界不斷變化。如何在傳統(tǒng)設(shè)計流程中保持敏捷?這就是這個數(shù)據(jù)平臺如此重要的地方。數(shù)據(jù)平臺既需要在設(shè)計中實現(xiàn)反饋和前饋,也需要在制造和現(xiàn)場中實現(xiàn)反饋和前饋。如果數(shù)據(jù)平臺更加一致,并且能夠?qū)崟r獲取遙測數(shù)據(jù),那么設(shè)計人員可以更快地做出反應(yīng)。整個事情需要成型。

同意。我們還沒有達(dá)到那個目標(biāo),但我們已經(jīng)走在正確的軌道上了。我們已經(jīng)采取了一些措施,但仍有更多工作要做。

這些數(shù)據(jù)平臺是什么樣的?

從產(chǎn)品創(chuàng)作的角度來看,數(shù)據(jù)平臺需要擴(kuò)展到設(shè)計的各個環(huán)節(jié)。當(dāng)我大學(xué)畢業(yè)時,作為一名芯片設(shè)計師,我的主要職責(zé)是確保芯片滿足性能指標(biāo),僅此而已。我們不太關(guān)心功率或面積。但是,當(dāng)你將這些其他維度添加到設(shè)計中時,你需要一個可以從 RTL 創(chuàng)建一直延伸到簽收的平臺,并且能夠訪問所有這些不同的數(shù)據(jù)點。現(xiàn)在我們談?wù)摰牟粌H僅是設(shè)計芯片,而是在具體環(huán)境中進(jìn)行設(shè)計。這不僅僅是電氣行為。它還包括物理行為、物理相互作用——熱力等等。

我將給你舉一個例子,說明如何從宏觀層面看待某些事情。我們公司從事連接領(lǐng)域,世界各地都有這些大型數(shù)據(jù)中心。如果看看他們的資本支出,就會發(fā)現(xiàn)主要是用于冷卻的電力。硬件是一個較小的組件。因此,設(shè)計芯片或解決方案的人可以拍攝數(shù)據(jù)中心消耗的電力的圖片,深入到機(jī)架,從機(jī)架到服務(wù)器再到芯片,等等。也許我們還沒有完全做到這一點,但是有更多的反饋發(fā)生,就像它在系統(tǒng)級別的含義一樣。除了電池供電的設(shè)備之外,其中一些參數(shù)(例如功率)過去從未成為關(guān)鍵問題。但現(xiàn)在,如果不能滿足功率預(yù)算,許多系統(tǒng)將無法啟動。

當(dāng)我們走向芯片上數(shù)萬億個晶體管、小芯片和 3D 堆疊時,設(shè)計人員必須考慮所有這些排列和組合。然后,在流程中發(fā)生變化是可能的。因此,你不能抱著這樣的心態(tài):“這是芯片邊界,我正在努力實現(xiàn)可預(yù)測的結(jié)果。”

解決芯片問題的方法有很多,但并非所有方法都必須在芯片級別完成。你可以將某些問題作為芯片的一部分來解決,但你也可以通過軟件來修復(fù)它。如今,通過硬件/軟件協(xié)同設(shè)計方法可以提供足夠的調(diào)查功能,你可以從系統(tǒng)角度優(yōu)化事物。





審核編輯:劉清

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原文標(biāo)題:在芯片制造中更有效地使用數(shù)據(jù)

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