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SLM晶片生命周期管理平台 形塑半导体智慧制造新层次
 

【作者: 新思科技提供】2021年07月26日 星期一

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现代的电子装置变得更轻、更薄,外型更缤纷多彩,而催生此一华丽变身,少不了效能强大的系统单晶片(SoC)所组成的核心处理器。SoC扮演着驱动精致产品设计的关键要角,拜5奈米等半导体先进制程技术之赐,新的SoC设计除了考量面积大小、效能及兼顾节能省电的重要指标之外,还要积极因应先进制程所导致的上市时间延挎的风险。


因应上述的设计挑战,让IC设计业者面对品质与可靠性的严苛要求,变得更加艰钜,而能够克服此困境,等同於获得数十亿美元的潜在收益,同时省下巨额的成本支出。


IC设计业界使出浑身解数努力探索━设计一颗SoC所历经从晶片开发到终端应用部署的每一个重要阶段。传统上,聚焦於晶片下线(Tape Out)阶段来解决所有潜在问题的思维,显得太过乐观与缓不济急,於是透过连结与整合每一个阶段大量关键资料,钜细靡遗分析管理晶片与系统生命周期的每个细部环节,以确保能获得最隹结果的解决方案於焉诞生。


云端资讯平台整合共享 强化半导体供应链竞争力

新思科技(Synopsys)近期推出矽生命周期管理平台(Silicon Lifecycle Management;SLM),新思科技数位设计事业群、资料分析部门的研发与营运总监Paul Simon博士表示,Synopsys的策略是将晶片设计、验证测试、制造与部署的每一个阶段所产生的大量数据加以连结,并汇整到一个云端系统资料库内,其能够搜集、分析这些资料,用以改善包括晶片运算效能、速度、量产良率、品质管控以及上市时间等等重要核心目标(KPI)与诉求,善用这些重要的讯息可以具体改善整体晶片产品的价值。



图一 : 透过完整的晶片生命周期(SLM)中的数据分析跟深度学习,优化从设计到制造再到实际运用的关键KPI。(source:Synopsys)
图一 : 透过完整的晶片生命周期(SLM)中的数据分析跟深度学习,优化从设计到制造再到实际运用的关键KPI。(source:Synopsys)

Synopsys积极投资SLM策略所需要的主要技术,并且完成包括Moortec(PVT Sensor)与Qualtera(Silicon Dash, Post Silicon Big Data Analytic Platform)等重要的企业购并计画,再加上整合内部既有的矽智财IP与EDA设计自动化软体等技术,建构一个整合的平台,并提供独特的巨量资料分析引擎,提供高速资料的视觉化、分析和模型化功能,让晶片设计与产品工程团队能够更有效率且迅速解决重要的核心议题,掌握关键的产品上市的契机。


虽然半导体供应链在处理个别晶片的生命周期有非常不同的目标,对Synopsys SLM产品而言,这是一个能够同时满足从IC设计厂、晶圆厂、委外封测厂(OSAT)与晶片封测(Assembly)厂等各种不同需求的解决方案。


当中在IC设计端,使用PVT(Process, Voltage, and Temperature)感测器来搜集晶片规格资料,做为晶片出厂後分析(Post Silicon Analytics)的重要叁考来源,同时还能整合进入资料分析的平台,用来与先期晶片模拟所获得的数据(Pre Silicon data)相比较,然後回??给晶片设计团队,以达到设计最隹化(Design optimization)或除错修正设计模型(Model Calibration),来符合既定的效能与功耗等重要规格叁数的目标。


资讯分析引擎以机器学习为基础,SLM发挥高功效

SLM两大基本原则:

1.在每个晶片的整个生命周期内,尽可能收集与该晶片相关的有用资料。

2.在整个生命周期当中,针对这些不断演变的资料进行分析,藉此获得可执行的见解,以改善晶片与系统相关的运作。

对於正在进入5奈米甚至下一阶段的3奈米制程的晶片设计工程团队而言,这个使用范例能够提供相当的效益提升,因为先进制程的设计挑战艰钜,SLM对於重要晶片数据的透视性(Visibility)高,用以掌握晶片开发过程与上市时间非常重要,同时这个分析模组可以计算与追踪数量庞大的问题,对於接续在晶片大量投片量产时,能够同步追踪问题解决的进度与步骤。


晶片制造流程是非常复杂的程序,由於不同制程节点、地域的晶圆厂间的合作过程,要有效地串接大规模的资料是一项严苛的技术挑战。Simon博士指出,这当中牵涉多种资料格式、组态与设备机台介面整合,以及使用边缘运算资料分析系统,来搜集自动测试机台的资料,这个原本由Qualtera所发展的资料整合平台,既能有效的排除资料不相容的障碍,还能同时利用机器学习等人工智慧的技术,让资料可以快速对接,以转化成有效的分析决策与行动。


当一家国际级的IC设计大厂,要管理数十家甚至上百家多个供应链厂商的协作合作,以维运多达数亿颗晶片产品高品质的制造与服务时,采用SLM能够发挥淋沥尽致的功效。


助力台湾产业 掌握车用半导体与电动车市场契机


图二 : 晶片在测试与制造端所得到的巨量资料分析,可以进一步掌握进入终端电子产品应用的良莠。(source:Synopsys)
图二 : 晶片在测试与制造端所得到的巨量资料分析,可以进一步掌握进入终端电子产品应用的良莠。(source:Synopsys)

晶片在测试与制造端所得到的巨量资料分析,可以进一步掌握进入终端电子产品应用的良莠,无论该晶片是用在智慧型手机装置、汽车电子系统,或是云端机房的伺服器系统内,SLM可以透过掌握晶片的关键叁数,以及资料分析模组,从而作晶片的故障维修预测分析,这个称为Predictive Maintenance Analytics的技术,对於积极想进入车用半导体与电动车市场的台湾产业界而言,非常具有说服力。


毕竟汽车市场上对於晶片的品质、安全性与稳定性都着重於每个环节的资料追溯与掌握,透过SLM系统强化这个能力,有助於台湾产业进入车用半导体的市场。


台湾是全球半导体制造的重镇,完整的供应链与生态系统是SLM平台的最隹实用的场域,透过SLM平台会更强化台湾产业以创新为主的竞争态势,藉由有效的资料共享的平台,迅速建立合作模式,掌握产品快速上市的成功契机。


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