西门子EDA Solido设计解决方案的实际应用案例-电子发烧友网

芯片设计中的可扩展性是一个关键挑战，尤其是标准单元被复制到数亿个，导致设计中包含数十亿个晶体管。

传统的方法通过基于过去经验限制工艺、电压和温度（PVT）角点，并对最坏情况进行蒙特卡罗仿真。然而，这些方法的可靠性令人质疑。不正确地预测最坏情况的PVT可能导致进度延误和设计稳健性问题，而用于高西格玛验证的暴力蒙特卡罗方法既昂贵又不切实际。

日前，在一年一度的全球电子设计自动化盛会DAC（Design Automation Conference）上，西门子 EDA与英伟达共同展示了西门子EDA Solido设计解决方案如何帮助英伟达提升芯片设计验证效率的AI解决方案。

西门子EDA Solido设计解决方案，采用专有的AI技术，提供变异感知设计、IP验证和库特征化解决方案。

这些工具被全球顶尖的半导体公司使用，帮助设计师在极短的时间内完成复杂的验证任务。该解决方案包括：

◎ Solido IP验证套件：提供业界最快、最全面的一体化IP验证解决方案，从设计到流片，在所有设计视图和IP修订中提供完整、无缝的IP质量保证。

◎ Solido设计环境：一个全面的AI驱动设计环境，用于自定义IC电路的标称和变异感知验证，能够在数量级较少的仿真中实现全面设计覆盖，并具备暴力技术的准确性。

◎ Solido特征化套件：提供快速、准确的库特征化工具，由机器学习驱动。

通过与Solido设计环境的紧密集成，仿真开销可以大大减少。这对于标准单元和内存应用非常有效。例如，如果电路的初始设置时间相对于仿真本身较长，当使用非西门子EDA仿真器运行Solido DE工具时，每次仿真都需要较长的设置时间。通过Solido仿真套件的集成，当一个节点首次运行仿真的初始设置时，后续仿真将几乎完全消除该步骤。

此外，Solido还推出了附加学习技术。这项技术通过重新使用之前作业中的AI模型，显著节省仿真次数，并每次都能提供准确的结果。AI持续跟踪并决策是否以及如何为每次迭代节省仿真次数。

西门子EDA X 英伟达

Solido设计解决方案的实际应用案例

在英伟达的实际应用中，Solido设计解决方案展示了其卓越的性能。

例如，在一个基于锁存器的D触发器电路上，Solido高西格玛验证器通过4,000次仿真验证了双峰故障的发生，比传统暴力仿真快了惊人的2,500,000倍。

此外，该单元在目标PVT下的良率被精确验证为6.322西格玛，与之前的方法相比，英伟达实现了比最佳替代方案（即仅对所有单元使用高西格玛验证器）快30倍的速度。这不仅意味着性能的提升，还意味着更好的准确性和覆盖率。

以下是对同一单元组合的三次独立运行的分析：

◎ 传统蒙特卡罗方法（300次仿真）：300次普通蒙特卡罗样本只能得到y轴上刚刚超过2.5西格玛的数据，因此无法在没有外推的情况下得到高西格玛的数据。

◎ 暴力仿真（100万次仿真）：运行100万次仿真时，我们看到了x轴上100处的第二模式，有足够的仿真次数看到高西格玛下的稀有故障。外推永远无法捕捉到这一点。

◎ Solido PVTMC验证器（300次仿真）：该工具在仅运行300次仿真的情况下也能够在高西格玛下找到真实的仿真，并清楚地找到了稀有的故障模式。