Сложности моделирования при проектировании полупроводниковых устройств

Моделирование полупроводиниковых чипов

Модели становятся все более сложными в разработке, интеграции и эффективном использовании на скорости 10/7 нм и выше, поскольку сложность конструкции, изменение процесса и физические эффекты увеличивают число переменных, которые необходимо принимать во внимание.

Моделирование — это способ абстрагирования сложности в различных частях конструкции полупроводника, и для сложных SoC могут потребоваться десятки моделей. Некоторые из них привязаны к конкретному IP-блоку, а другие являются абстракциями всей системы. Существуют также модели, которые должны быть легкими и очень быстрыми, например, модели, используемые для моделирования нагрева в сложной конструкции, или модели, используемые для определения того, какой архитектурный подход повысит производительность. Модели также могут быть с точностью до цикла, что означает, что они являются прямым представлением определенной функции или даже целого чипа.

Проблема заключается в том, что на 7 нм происходит много изменений — множество областей мощности, физические эффекты, такие как утечка и нагрев, задержка RC, очень большое количество возможных вариантов использования и вариации всех видов — поэтому не все модели работают одинаково хорошо , И, возможно, еще более запутанно, что не все модели работают одинаково хорошо вместе.

«Самые большие проблемы заключаются в продвинутых каналах на продвинутых узлах», — сказал Оливер Кинг, технический директор Moortec. «Точность — это относительный термин. Если вы берете модель устройства, она может быть точной для некоторых элементов. Но та же модель может не пригодиться другому человеку, работающему с другой частью устройства ».

В каждом новом узле также есть некоторые фундаментальные изменения, которые существенно ослабляют ценность некоторых типов моделей, оставляя другие как никогда актуальными. Поэтому при 28 нм и выше было достаточно смоделировать индуктивность, чтобы определить, как сигналы будут проходить через устройство. Это начало изменяться в 16/14 нм, и оно полностью изменилось в 10/7 нм, где различные типы шума — мощность, тепловые, электромагнитные помехи — гораздо более серьезная проблема.

«Теперь вам нужно повторно проверить модели», — сказала Магди Абадир, вице-президент по маркетингу в Helic. «Электромагнитных перекрестных помех не было даже на чьем-то радаре на 28 нм, но мы видим это в finFET. Проблема в том, что он может проходить или не проходить через подложку. ЭМ волны могут двигаться многими таинственными путями. Как ты смоделируешь это?

Есть и другие проблемы. Модели имеют тенденцию определять, что работает, а что нет, но не все модели обновляются достаточно часто, чтобы зафиксировать все эти изменения. В сложных устройствах проблемы могут даже не появляться, пока устройства не используются на рынке.

«С продвинутыми узлами данных не так много, поэтому вам нужно создавать собственные данные», — сказал Майк Джанфанья, вице-президент по маркетингу в eSilicon. «Мы видим это особенно с моделями более низкого уровня, такими как модели SPICE. Вы берете проект, вы получаете данные измерений и отправляете их в фабрику, а когда вы возвращаете их обратно, процессор не там, где, как утверждала модель SPICE. Затем вы обсудите, как это исправить, создав новые модели или перецентрировав дизайн. Это не было проблемой на 28 нм и выше. 1.0 PDK от fab считался золотым стандартом. Ниже это не так просто.

Рис. 1: Тепловая модель чипа. Источник: ANSYS

Разные типы моделей

Существуют модели практически для всего процесса проектирования: от IP-блоков до безопасности, надежности и предсказуемости отказов.

«У каждого типа модели есть свои сильные стороны», — сказал Тим Когель, старший менеджер по разработке приложений в Synopsys. «Существуют модели программного обеспечения, но теперь управление питанием превращается в программное обеспечение. Есть также модели системного уровня, модели питания и различные модели для эмуляции, которые имеют более функциональные детали. Одна из задач, стоящих перед каждым, состоит в том, чтобы выяснить, какие модели использовать и сколько инвестировать в их создание. Тогда возникает проблема смешивания и сопоставления моделей».

В целом, модели на основе самых современных и согласованных данных тарифов лучше всего. Модель хороша только теми данными, которые использовались для ее создания.

«Если продукт постоянно меняется, сложно создать модель», — сказал Майкл Шульденфрей, технический директор Optimal +. «Если у вас высокопроизводительные, долгосрочные продукты, модель не сможет понять и предсказать эти изменения. В конце концов, нет волшебной пули, чтобы найти все, что может пойти не так. Вы не можете запустить все возможные сценарии и поймать каждую переменную».

Ситуация ухудшается и с увеличением числа переменных. Это включает в себя сценарии использования, взаимодействия с другими IP-блоками или микросхемами в системе и недостатки безопасности. Потребность в постоянном обновлении этих моделей возрастает, но возрастает и риск того, что что-то пойдет не так.

И это снова ухудшается с увеличением размеров модели. «Если вы посмотрите на весь SoC, то здесь моделирование становится действительно сложным, потому что теперь оно взаимодействует с чипом, пакетом и платой», — сказал Арвинд Вел, директор по разработке приложений в ANSYS. «Он охватывает три разных домена. И тогда вы можете добавить во времени. Моделирование, зависящее от времени, для чего-то вроде силы очень сложно».

На системном уровне это может стать очень громоздким. Например, для захвата загрузки телефона Android потребуется моделирование всей системы, что является гигантской задачей.

«У каждой модели есть свои недостатки, — говорит Вэл. «Тепловые постоянные времени для каждой системы различны. Что касается телефона, вы обычно смотрите на производительность в миллисекундах, но на самом деле для достижения устойчивого состояния требуются секунды».

Различие подходов: моделирование против грубой силы

Результатом является то, что модели используются различными способами — и не для всего.

Например, Arm поддерживает как точные циклы, так и быстрые модели для анализа работы встроенных процессоров в сложных конструкциях. Подход компании учитывает преимущества и недостатки обеих моделей с точным циклом, которые точно воспроизводят полную функциональность, но которые слишком медленны для многих задач системного уровня, и быстрых моделей, которые функционально корректны, но не имеют правильной синхронизации шины.

«Всегда есть стремление к чему-то более быстрому», — сказал Билл Нейферт, старший директор по развитию рынка в Arm. «Когда вы доставляете что-то быстрее, клиенты хотят, чтобы это снова было быстрее. Никто не хочет идти на компромисс с функциональной точностью выполнения набора команд, потому что без него устройство не будет работать. Но если вы просто пишете прикладное программное обеспечение, вы, возможно, захотите обменять некоторые функции на скорость, и легкие модели являются ответом на это. Вы не сможете принять архитектурное решение или увидеть другие действия более низкого уровня, такие как кэширование или безопасность, основанные на них. Таким образом, вы можете ускорить выполнение, но не представлять, что будет делать фактический IP. Для точного представления всего поведения IP легкая модель не подходит, а для точных циклов шины необходим шаг до модели с точным циклом ».

Поддержание точности требует усердия и последующей доработки. «Это непрерывная интеграция, потому что вы хотите проверить, верны ли ваши первоначальные предположения», — сказал Франк Ширрмейстер, старший директор группы по управлению продуктами и маркетингу в Cadence. «Иногда методы грубой силы являются хорошей альтернативой абстракции. С эмуляцией вы можете запускать одну секунду или одну минуту в режиме реального времени, и вам не придется абстрагировать данные вообще. Это особенно полезно при аппаратной загрузке, где крайний параллелизм может быть конкурентным ».

И здесь вещи тоже могут стать очень размытыми. Барт Вантурно, старший менеджер по исследованиям и разработкам в Synopsys, сказал, что компании регулярно спрашивают, следует ли использовать метод грубой силы с эмуляцией или симуляцией или использовать абстракции в моделях.

«Мы обнаруживаем, что нам нужно обучать пользователей, чтобы они знали, что моделировать, и, что более важно, что не моделировать», — сказал Вантурно. «Это все о скорости и верности. Какие качества должна обеспечивать модель с точностью? А что вы можете запустить в эмуляции, симуляции и с прототипом FPGA? Часто имеет смысл объединять варианты использования, если все это в RTL или на ускорителе FPGA. И вы можете ускорить это, например, поместив хост-процессор в симулятор, а остальные — в эмулятор. Но тогда что ты с этим делаешь?

Не существует единого ответа, который подходил бы для всех проектов. Реальность такова, что требуется дополнительная работа, независимо от того, какой маршрут выбирают производители чипов.

«Ключом является последовательное усовершенствование, — сказал Ширрмейстер из Cadence. «Это непрерывная интеграция. Вы хотите увидеть, верны ли первоначальные предположения. Но вам также нужно больше данных и более точных моделей в рамках ваших предположений».

Модели, важные для безопасности

Неизвестным здесь является то, как будут развиваться модели на таких рынках, как автомобили, где требования к безопасности и надежности зависят от точности.

«Одной из главных проблем является моделирование деградации», — сказал Роланд Янке, руководитель отдела методологии проектирования Fraunhofer EAS. «Это зависит от электрических, тепловых и механических нагрузок. Как вы учитываете вибрации? Если вы вставили печатную плату в автомобиль, есть только несколько способов проверить это. А с внешним механическим напряжением это может больше не работать. Кроме того, есть критические части, которые создают шум. Вам нужно смоделировать для перекрестного соединения в цепях ».

Это то, что редко понимают за пределами аналогового мира, не говоря уже о автомобильном рынке. Но он проник в цифровой мир со скоростью 10/7 нм и выше из-за более тонких слоев изоляции, более тонких проводов и таких же или более высоких тактовых частот.

«Мы находим, что компании сейчас борются со сложностью моделей finFET», — сказал Кинг из Moortec. «Раньше это беспокоило аналоговых дизайнеров, потому что аналоговое моделирование никогда не было очень хорошим. Концепция чистого аналога давно утрачена в этих узлах, потому что многие производители IP используют цифровую мощность на 7 нм. Но поскольку изменение процесса не связано, традиционный метод моделирования цепей не выдерживает критики. Так что для аналоговой части вы все еще делаете модели Монте-Карло. Но для синхронизации вы создаете дерево часов в одном углу процесса, а время в другом ».

Это очень сложно моделировать, и это одна из проблем, которая привела к появлению продвинутых узлов. Другим членам команды разработчиков также трудно использовать эти модели, поскольку они не сочетаются с другими моделями, создаваемыми для дизайна.

«Это превращается в кошмар интеграции», — сказал Курт Шулер, вице-президент по маркетингу в ArterisIP. «Каждая модель должна быть на правильном уровне абстракции. Есть большой компромисс между тем, чтобы иметь достаточно данных и отбирать слишком много данных из моделей, что может сделать их бесполезными. Итак, здесь есть три вещи, о которых вам нужно беспокоиться. Одним из них является скорость модели. Второе — это абстракция, которая отражает, сколько данных она вам дает. И третье — это обзор модели. Таким образом, модель дает вам большую видимость, чем RTL, но если она не на нужной скорости, видимости и уровне точности, это бесполезно».

Кроме того, становится все труднее точно сказать, что полезно, потому что оно варьируется в зависимости от узла, проекта и рынка. И в эти дни появляется так много новых рынков, что не совсем ясно, что станет критическими факторами на этих рынках, потому что данных, на которых можно основывать некоторые из этих моделей, практически нет.

«Мы видим все больше и больше новых сегментов», — сказала Ануш Мохандасс, вице-президент по маркетингу и развитию бизнеса в NetSpeed ​​Systems. «Подумайте об автомобильном, сверхскоростном хранилище и 5G. Это все новые сегменты, и их наследие мало».

Модели, основанные на исторических данных, имеют тенденцию быть более точными. Но исторические данные не обязательно работают на новых узлах с некоторыми различными физическими эффектами, которые сейчас являются проблемами первого порядка. «Как только у вас появятся все паразиты, вы сможете создавать лучшие модели», — сказал Абадир из Helic. «Перекрестные помехи, мощность, время и температура зависят от паразитических моделей и моделей. Но модели разработаны с допущениями, а некоторые допущения были разработаны в 1990-х годах. Они все еще используются для некоторых моделей, которые строятся сегодня».

Это может вызвать проблемы в любом проекте, но это особенно проблематично на рынках, критически важных для безопасности, где модели должны быть привязаны к реальной реализации на некотором уровне.

«В этом случае нужна модель с точным циклом из реальной реализации», — сказал Нейферт. «Также увеличивается содержание программного обеспечения, поэтому виртуальные модели играют здесь все большую и большую роль. Во многих случаях это новая методология, которая внедряется. С циклами проектирования, связанными с автомобилестроением в прошлом, они могли не торопиться и все же уложиться в сроки, но там было гораздо меньше программного обеспечения. Мы впервые видим SoC и задачи обработки для некоторых автомобильных функций, и это требует совершенно нового уровня моделирования».

Похоже, что по этому вопросу существует значительное количество соглашений, но как это на самом деле реализуется, не совсем понятно. «Мы отказались от высокоточной имитации неисправностей несколько лет назад, потому что, хотя она работала над проектами из нескольких тысяч ворот, она стала громоздкой с миллионами или сотнями миллионов ворот», — сказал Марк Олен, менеджер по маркетингу продукции в Mentor, Siemens Business. «Модели уже не настолько точны по определению, и когда мы проводим тесты, мы предполагаем, что они в основном верны по построению. Это нормально, если вы бросите звонок по мобильному телефону. Это не хорошо, если это приводит к аварии в машине ».

Олен сказал, что Portable Stimulus может помочь в этом отношении — особенно менее известная часть этого стандарта. Хотя основное внимание в PSS уделялось повторному использованию стимулов для блоков IP на симуляторе, оно также включает способ интеллектуального решения проблем в более широком диапазоне для спецификации. «Поскольку он генерирует больше тестовых случаев, он предоставляет математический способ отслеживать, что было сделано ранее. Он также может адаптироваться, поскольку при прохождении спецификаций он может понимать доступные ресурсы в любой момент времени и вносить изменения в зависимости от количества DMA (механизмов прямого доступа к памяти) или прерываний или от того, сколько памяти доступно».

Заключение

Соберите все это вместе, и становится все труднее определить, где модели работают, когда и как их использовать, и какие модели хорошо работают друг с другом. Джо Дэвис, директор по маркетингу продуктов в Mentor, сказал, что модели DFM постоянно могут справляться с большим количеством углов и ростом сложности. Но большое преимущество заключается в том, что литейные предприятия обмениваются данными гораздо больше, чем в прошлом. «Хорошие модели не обязательно самая сложная часть. Он придумывает модель, которую команды дизайнеров могут использовать », — сказал Дэвис.

В других частях проекта данные, используемые для создания моделей, намного слабее, и это особенно верно для самых продвинутых узлов процесса. И что еще хуже, разрозненная природа проектов способствует созданию моделей для конкретных целей, независимо от того, как они могут быть интегрированы с другими моделями различными группами в процессе проектирования.

В любом случае, модели должны рассматриваться как полезные инструменты, но они также имеют некоторые недостатки. Это не обязательно делает их менее ценными. Тем не менее, ключ к пониманию этих недостатков и обходить их. Как отметил статистик Джордж Бокс в книге 1978 года (с соавтором Уильямом Хантером): «Все модели ошибочны; некоторые модели полезны».

Back to Top