シーメンス、データ用の IC 設計ツールを発表

Jun 19, 2023

IC と IC が設計されたデバイスは私たちの生活を便利にしてくれますが、IC の開発と検証を行う際の課題はますます厳しくなっています。 今日の ASIC と FPGA の複雑さがこの傾向を推進しており、その複雑さは今後も増大する一方です。 この問題に対処するために、シーメンスは今週、データ駆動型検証のアイデアを中心としたソフトウェア プラットフォームである Questa Verification IQ を発表しました。

同社は、新しいツールセットを人工知能（AI）技術を活用したチームベースのクラウド対応のデータ駆動型プラットフォームとして位置付けている。 Questa Verification IQ は、IC 設計エンジニアが検証をより迅速に完了し、トレーサビリティを合理化し、リソースを最適化し、全体的な設計プロセス時間を短縮できるようにすることを目的としています。

この記事では、IC 設計における今日の課題を検討し、シーメンスの新しいソフトウェアがデータ駆動型検証をどのように実装するかについて説明し、シーメンス デジタル インダストリーズ ソフトウェアの製品マネージャー、検証管理、デバッグおよびカバレッジを担当するダロン メイ氏へのインタビューのハイライトを提供します。

この問題を理解するには、今日の新世代の IC を開発および検証しているエンジニアが直面している複雑さの課題に注目する必要がある、とメイ氏は言います。 この点を説明するために、メイ氏が共有したデータはウィルソン・リサーチ・グループの「2022年機能検証研究」からのものだ。

レポートによると、ASIC および FPGA プロジェクトの期間の中央値は現在約 10 ～ 12 か月です。 そして興味深いことに、その時間の 70% は実際に機能検証に費やされています。 「検証に費やされる時間の中央値は 7 ～ 8 か月だと考えています」とメイ氏は言います。

メイ氏によれば、課題は時間の経過とともに悪化するばかりだという。 この調査によると、初めての ASIC のシリコン成功率は 24% に縮小し、過去 8 年間だけで 7% 減少しました。 「実際、これはここ数年で最も低い業界です。この調査は現在もそれだけの期間にわたって行われています」とメイ氏は言う。 そして、その逆を見ると、ASIC プロジェクトの 76% はリスピンが必要であり、おそらく 2 回か 3 回のリスピンが必要だとメイ氏は言います。

時間的な要因も問題です。 調査によると、これらの ASIC 設計のうち実際に予定どおりに完了しているのは 3 分の 1 だけです。 「こうした遅延のため、エンジニアはプロセスを加速する方法を模索しています」とメイ氏は言います。 これらすべては、マスクとウェーハのコストの増加と、ASIC 設計を悩ませる形状の縮小によってさらに悪化します。 「したがって、急増するコストすべてに対抗するには、これらのプロセスを可能な限り効率化することが非常に重要になります」とメイ氏は言います。

実用的な場合、FPGA は ASIC の代替としてよく引用されます。 しかし、これらの複雑さの問題に関しては、FPGA プロジェクトのパフォーマンスはそれほど向上していません。 May 氏は研究データを引用し、FPGA 設計のうち実際に本番環境への重大なバグ回避を実現しているのは 16% だけであり、その 30% 以上には品質に影響を与える 2 つ以上のバグがあると述べています。 「一方で、調査によると、予定通りに終了しているのは FPGA プロジェクトの 30% だけです」と May 氏は言います。 「つまり、ASIC市場と非常に似ています。」

IC 設計の世界をこのマンネリから抜け出すために必要なのは、データが改善の鍵であるという考えを活用することだとメイ氏は主張します。 IC の世界では、これはデータ駆動型検証への移行を意味します。 「データには、専門家が分析できるパターンと情報が含まれています」と彼は言います。 「そして今では、大容量ストレージ、最新のコンピューティング インフラストラクチャ、機械学習 (ML)、AI のおかげで、データがデータ駆動型検証の鍵となり得ます。」

メイ氏は、データ駆動型検証には、分析、コラボレーション、トレーサビリティという 3 つの核となる要素が重要であると述べています。 この文脈における分析とは、エンジニアに検証用の従来のアルゴリズムを提供し、エンジニアが独自の専門知識を利用してデータを調査できるようにすることを意味します。 「それが ML の力で強化され、検証プロセス内で生成されるこれらの巨大なデータセットから学習できるようになります」と May 氏は言います。

コラボレーションの部分では、エンジニアに効率的なチームベースのプロセスを提供するために必要なもの。 「これは、チームが一元化されたデータの管理を支援し、複数の場所で作業できることを意味します」とメイ氏は言います。 最後に、安全コンプライアンスを可能にするためにはトレーサビリティが重要です。 これは、要件、実装、検証の間の関係の監査を自動化することを意味します。