滿足芯片生命周期擴展需求
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在當今競爭激烈的商業環境中，駕馭復雜性可能是一個決定性的優勢，但同時也帶來了重大挑戰。推動復雜性增加的三個關鍵趨勢是技術擴展、設計擴展和系統擴展。傳統上，可測試性設計 （DFT） 解決方案側重于晶片級別;然而，這些挑戰在封裝和系統層面也帶來了機遇。為了有效地滿足客戶需求，Siemens EDA 采取了積極措施來應對他們遇到的挑戰。通過利用創新的芯片生命周期管理 （SLM） 解決方案，他們成功地大規模部署了高級系統，使客戶能夠在競爭激烈的市場中蓬勃發展。
圖 1：影響半導體制造商的三大擴展挑戰。半導體公司可以利用驗證和確認階段的數據來創建其芯片和系統的真正數字孿生。這種方法為獲得有關性能、可靠性、安全性和安全性的數據驅動型見解開辟了新的可能性。
Siemens EDA 在芯片和系統的整個生命周期中采用統一方法，為新的應用程序和可見性提供支持。其 SLM 戰略可幫助半導體公司充分利用復雜性的競爭優勢，而不會影響性能。SLM 解決方案提供了一個全面的基礎設施，可顯著提高設計可測試性，提供卓越的測試質量，同時發現缺陷和隱藏的良率限制因素。通過從測試無縫過渡到系統調試和驗證，這些解決方案確保了強大的最終產品。此外，它們集成了所有這些功能，以實現持續的實時監控，從而提供無與倫比的可靠性和性能。
這種整體 SLM 方法的底線好處是巨大的。IC 設計和生產過程變得更加靈敏、敏捷和成本效益更高。設備更容易集成到最終產品中，并且在部署后更加可靠和安全。在設備的整個生命周期內監控重要事項的能力，可在現場實現預防性維護和持續性能優化。
圖 2：芯片生命周期管理流程。
SLM 是西門子使用數字孿生來應對復雜挑戰并有效推動創新的戰略的關鍵要素。產品的數字孿生是實際產品的虛擬表示。它允許在創建物理版本之前在虛擬環境中設計和驗證產品。
數字化轉型是一個持續的過程，即使對于已經數字化數十年的公司也是如此。Siemens 的軟件和全面的數字化雙胞胎使公司能夠優化其設計、工程和制造流程。
自動化對技術擴展至關重要
SLM 解決方案本質上是多領域的，因此為 DFT、收益分析和功能監控活動采用最佳實踐至關重要。SLM 有助于在現場部署芯片后從芯片中無縫收集數據，并搭配一套強大的數據分析和解釋工具。這種組合不僅提供了對系統性能的重要見解，還使組織能夠提高可靠性并推動創新。
技術和系統復雜性推動了對增強故障建模和檢測的需求，特別是對于較新的故障類型，例如系統設計錯誤 （SDE） 和靜態數據損壞 （SDC） [1]。這些故障不僅取決于晶體管級效應，還取決于系統級條件，包括潛在缺陷、老化和軟件工作負載對電力傳輸的影響。因此，檢測制造過程中和最終產品內部的故障變得至關重要。如果公司不升級到先進的 DFT 工具和方法，那么在先進技術節點上設計的片上系統 （SoC） 可能難以滿足當今市場要求的高質量標準。
自動化，尤其是當它可以實時適應和優化時，是設計過程的一個關鍵方面。技術擴展的主要目標是實現自動化的精度和保真度，從而推動創新并提高效率。通過采用 Tessent Diagnosis 中提供的面向缺陷的檢測和細胞感知診斷功能，我們可以實現有效建模、檢測和診斷物理缺陷所需的準確性。然而，這種增強的缺陷識別能力也使模式生成過程復雜化，需要創建額外的測試模式。
用于設計擴展的數據包化掃描交付
設計中晶體管的困難源于設計復雜性的增加，特別是在尺寸和與 DFT 實現相關的成本方面。這種復雜性導致 Core 和 Block 上的并行工作增加，以及重復 Core 使用量的增加。一種常見的方法是在 block 級別完成物理設計，然后將這些 blocks 相鄰在一起，這被稱為基于 tile 的設計流程。但是，這種趨勢使傳統的 DFT 實施過程復雜化。
分層 DFT 流多年來一直有效，使 DFT 能夠集成并在塊或核心級別生成模式。然后，這些可以映射到頂層。遺憾的是，相同內核數量的增加以及基于磁貼的流的使用（缺乏頂級邏輯）使得分層流更具挑戰性。這些挑戰包括規劃工作、帶基臺的平鋪設計、測試成本、布線和時序收斂。
分組掃描交付解決了與復雜 SoC 中的掃描分發相關的許多挑戰。這種方法允許同時測試多個內核，同時僅使用幾個芯片級引腳。它可以在幾乎恒定的時間內有效地測試任意數量的相同核心實例，從而減少對填充的需求，即使核心具有不同的碼型計數或掃描鏈長度。
Siemens EDA 的 Tessent TestKompress 和流式掃描網絡 （SSN） 解決方案提供分組掃描交付。這些系統旨在解決測試 SoC 設計中的常見 DFT 挑戰，將核心 DFT 優化與集成到設計中分離，提供可用的輸入/輸出接口。這種方法有效地將測試交付與核心級 DFT 要求分離。例如，在內核級壓縮中，可以完全根據芯片 I/O 限制來定義配置。關于將同時測試哪些內核的決定是通過編程方式做出的，而不是像傳統的引腳多路復用方法那樣硬連接。
圖 3：分組掃描交付架構。
數據包掃描交付的另一個優勢是其自適應智能。在 DFT 設計最終確定并生成測試模式后，可以選擇要測試的特定內核。一旦用戶確定了要測試的內核，數據包交付過程就會得到優化，以確保盡可能高效地交付。
系統擴展
導致復雜性的第三個趨勢是系統擴展。隨著技術和設計的擴展，越來越多的功能可以在單個集成電路 （IC） 中實現，并且更多的 IC 可以集成到單個封裝中。
系統擴展會帶來多種挑戰，例如：
在流片前優化系統架構
確保功能子系統在芯片中正確協同工作
滿足功能規范
管理共享資源的利用率
針對特定硬件實施優化軟件
將多個芯片集成到單個產品中變得更加復雜，尤其是在使用將多個小芯片組合到系統級封裝中的 3D 集成技術時。一套全面的基于硬件的功能監控工具（以硅 IP 形式提供）可以幫助管理這種復雜性。功能監控應提供芯片的完整概述，以及對每個 IC 子系統的詳細見解。它還必須實現硬件和軟件的系統級可見性，從而增強 DFT 結構提供的信息。此外，它應該從系統啟動的那一刻起就提供準確而有凝聚力的圖片。
功能監控還需要根據以下方面提供數據過濾和采集：
可配置的標準
靈活選擇感興趣的子系統
IC 內部的數據預過濾
時間 戳
可編程交叉觸發，用于跨不同子系統進行數據關聯收集
與系統功能接口兼容的片外數據傳輸機制
用于構建和集成使用所收集數據的 Analytics 應用程序的工具
為了最大限度地提高功能監控的有效性，必須能夠靈活地分析和響應來自分布式系統（片上）和集中式資源（片外）的見解，無論是實時分析還是在額外處理后。最大限度地減少集成到芯片設計中所需的資源和開銷非常重要。這些功能有助于數據收集和見解生成，從而提高投資回報率。
圖 4：Tessent Embedded Analytics 功能監控解決方案。
Tessent Embedded Analytics 提供的功能監控以及數據收集生成的見解提供了一種獨特的自適應智能形式。在這種情況下，它為優化功能作和改進最終產品應用提供了機會。
大規模部署
在開發階段遇到的許多問題也會在部署 IC 或嵌入式系統后出現。例如，結構測試對于檢測與老化相關的可靠性問題或靜默數據錯誤 （SDE） 是必要的。有些問題只有在部署后才會顯現出來;在實際軟件負載下，可能會出現低概率、高影響的性能問題。必須像任何其他錯誤一樣檢測、確定優先級、調查和解決這些問題。
擴展系統的最大挑戰之一是硅的老化以及由此產生的固有可靠性問題。通過分析產品整個生命周期中來自 DFT 結構的數據，并將其與部署前階段收集的類似數據相結合，我們可以識別現場故障并開發老化和可靠性模型。這種方法使我們能夠提前預測潛在的故障。此方法的一個關鍵應用是檢測由數據損壞引起的 SDE。
確定性系統內測試已經投入使用，預計采用率會越來越高。它們有助于處理測試數據量的急劇增長。Tessent In-System Test 支持創建高質量、確定性的測試模式。Tessent In-System Test （IST） 是對 Tessent SSN 的補充，增強了其在系統內、現場環境中使用的能力。設計人員可以使用在系統測試控制器，直接通過 SSN 總線應用使用 Tessent SSN 軟件生成的嵌入式確定性測試 （EDT） 模式。
圖 5： 在系統確定性測試邏輯。
在任何 SLM 解決方案中，都需要對設備進行持續測試和監控，以確保其在整個運行過程中的最佳性能、可靠性和安全性。Tessent In-System Test 支持在芯片的整個生命周期內應用高質量、確定性的測試模式進行系統內和現場測試。
總結
每一次挑戰都蘊含著機遇。芯片生命周期解決方案為利用技術、設計和系統擴展趨勢的公司提供了顯著的優勢，尤其是那些大規模部署的公司。芯片生命周期管理涉及在現場部署芯片后從芯片中無縫收集數據。此過程包括一套工具，這些工具可以有效地使用和分析數據，從而提供對系統性能的關鍵見解。
除了硅級基礎設施之外，端到端 SLM 還需要從傳統的芯片設計工具工作流程中轉變。它需要實施全面的閉環數字孿生概念，這有助于將數據從實時的現場產品傳回以進行分析和評估。這些數據可以與設計、開發、仿真、制造和測試的早期階段相關聯。
隨著創新步伐繼續每年產生更多的數字系統，我們生成的數據呈指數級增長，這些數據可用于分析并可能貨幣化。這使得數字化轉型成為一段持續的旅程，即使對于已經數字化數十年的公司也是如此。
現代系統的復雜性可以通過將應對各種結垢挑戰的基礎元素與尖端技術集成來解決。最重要的是，當這些基本元素無縫協作時，采用 SLM 解決方案的巨大好處最容易實現。
Siemens EDA 的 Tessent Silicon Lifecycle Solutions 通過使用高質量的 DFT 簡化設計復雜性，從而加快上市時間。這些解決方案包括高級調試、安全和信息安全功能，以及實時數據分析，以應對當今芯片生命周期中不斷變化的挑戰。
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