在芯片制造中更有效地使用數據

半導體工程與微軟安全云環(huán)境產(chǎn)品管理總經(jīng)理 Mujtaba Hamid 坐下來(lái)討論智能制造以及工具和人工智能如何為半導體實(shí)現智能制造；Vijaykishan Narayanan，proteanTecs 印度工程與運營(yíng)副總裁兼總經(jīng)理；KT Moore，Cadence 企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)副總裁；以及 Alphawave Semi 高級副總裁兼總經(jīng)理 Mohit Gupta。

SE：我們多年來(lái)一直在談?wù)摴I(yè) 4.0，也稱(chēng)為智能制造。我們今天走到了哪一步？芯片行業(yè)的發(fā)展又如何呢？

Narayanan：很長(cháng)一段時(shí)間以來(lái)，它一直是一個(gè)流行詞，但現在我們看到了真正的解決方案所帶來(lái)的成果。這將使公司能夠采用改進(jìn)的 PERCS——生產(chǎn)力、效率、可靠性、成本和可擴展性。

Gupta：在過(guò)去的幾年里，尤其是在新冠疫情之后，世界開(kāi)始意識到半導體的重要性。汽車(chē)或冰箱上丟失的微小芯片都無(wú)法讓你無(wú)法正常使用。隨著(zhù)數據增長(cháng)的出現，我們如何確保有良好的系統可以始終幫我們達成目標？

Moore：整個(gè)工業(yè) 4.0 運動(dòng)很大程度上是通過(guò)向我們的流程注入智能來(lái)推動(dòng)的。過(guò)去幾十年來(lái)，我們一直專(zhuān)注于自動(dòng)化和可擴展性能。通過(guò)在流程中納入人工智能或機器學(xué)習來(lái)擴展這一點(diǎn)，無(wú)論是設計還是制造——它就在這里。我們不斷學(xué)習和發(fā)展，并與客戶(hù)合作，做得更好。

Hamid：長(cháng)期以來(lái)，我們一直希望在供應鏈中進(jìn)行更高保真度的設計和更高質(zhì)量的制造。各種有利因素匯聚在一起。借助云和大數據建模工具，你可以在將設計發(fā)送到制造之前對其進(jìn)行更高保真度的模擬。擁有諸如邊緣云之類(lèi)的東西，它可以實(shí)現預測性維護和自動(dòng)化，以及更好的數據共享以提高供應鏈的彈性。數字孿生也正在使用中。因此，許多支持技術(shù)即將出現。盡管工業(yè) Metaverse 正在經(jīng)歷類(lèi)似 Gartner 低谷的情況，但它終將挺過(guò)來(lái)并實(shí)現更豐富的可視化?，F在人工智能浪潮正在到來(lái)。

SE：每當我們談?wù)撝悄苤圃鞎r(shí)，人們常常會(huì )提到半導體作為最前沿的行業(yè)。但這樣的說(shuō)法準確嗎？

Narayanan：人們在孤島中工作。有一個(gè)測試團隊、一個(gè)生產(chǎn)團隊和一個(gè)現場(chǎng)設計團隊。但沒(méi)有用于數據前饋或反饋的通用平臺可以在其中提高效率或生產(chǎn)力。從錯誤中吸取教訓，并將這些教訓反饋到你的設計中，從而提高設計的質(zhì)量。這是自動(dòng)化的重要組成部分，也是根據從芯片中獲得的一些知識做出決策的重要組成部分。打破孤島是第一步。

SE：你能定義一下通用平臺的含義嗎？

Narayanan：我們將這些代理添加到芯片內，以獲得對該芯片的可見(jiàn)性。一旦硅片出來(lái)，我們就能從中得到讀數。我們有一個(gè)平臺，可以在系統級階段、生產(chǎn)階段和現場(chǎng)加載數據。因此，現在任何訪(fǎng)問(wèn)該平臺的人都可以了解這些領(lǐng)域。如果存在問(wèn)題，他們會(huì )提出警告，并且可以向后或向前反饋數據以解決這些問(wèn)題或采取其他措施。

Hamid：從軟件行業(yè)的角度來(lái)看，是持續的開(kāi)發(fā)和運營(yíng)循環(huán)。該循環(huán)依賴(lài)于通用數據。我們稱(chēng)之為數據底層軟件。這可能是一個(gè)負載性的術(shù)語(yǔ)，但我們需要這種類(lèi)型的數據基底能夠進(jìn)行前瞻性和回顧性，并具有連續的設計和制造循環(huán)。

Gupta：還有另一個(gè)向量。隨著(zhù)這些系統變得越來(lái)越復雜，重新設計和犯錯誤的成本變得非常高。前饋和后饋都類(lèi)似于整個(gè)流程的持續改進(jìn)。RTL 工程師需要知道芯片中發(fā)生了什么。當你在公司里開(kāi)發(fā)一些東西時(shí)，你需要在那里直到看到芯片。否則，循環(huán)不閉合。如果采用任何具有復雜異構芯片或小芯片的領(lǐng)先工藝節點(diǎn)，構建這些系統的成本要高得多。

Moore：這些孤島產(chǎn)生了兩個(gè)向量。我們的客戶(hù)一直在使用順序流程設計這些復雜的芯片、系統或電路板。但隨著(zhù)這些事情變得越來(lái)越復雜、越來(lái)越集成，我們必須能夠在設計過(guò)程中消除這些人為的邊界條件。其次，我們的一些客戶(hù)不再只是設計芯片。我們有設計芯片來(lái)構建系統的客戶(hù)。我們現在有系統公司正在制造芯片。因此，整個(gè)集成層正在呈指數級擴展。

SE：這種連續循環(huán)不再僅僅存在于制造中或回到設計中?，F在它也必須前進(jìn)到戰場(chǎng)并返回。但如何達到所有這些要求呢？有多種產(chǎn)品很快問(wèn)世，其中一些產(chǎn)品的使用壽命更長(cháng)。這些數據實(shí)際上是如何反饋的？

Hamid：設計流程也必須不斷發(fā)展。在過(guò)去的幾十年里，設計流程沒(méi)有發(fā)生根本性的變化。新的工具和復雜性已經(jīng)出現。但是，如果真正考慮能夠前饋/后饋，如果人工智能到來(lái)，如果你改變核心芯片設計與片外加速器設計之間的界限，以及獲得什么在系統、主板或軟件中完成——邊界不斷變化。如何在傳統設計流程中保持敏捷？這就是這個(gè)數據平臺如此重要的地方。數據平臺既需要在設計中實(shí)現反饋和前饋，也需要在制造和現場(chǎng)中實(shí)現反饋和前饋。如果數據平臺更加一致，并且能夠實(shí)時(shí)獲取遙測數據，那么設計人員可以更快地做出反應。整個(gè)事情需要成型。

Narayanan：我同意。我們還沒(méi)有達到那個(gè)目標，但我們已經(jīng)走在正確的軌道上了。我們已經(jīng)采取了一些措施，但仍有更多工作要做。

SE：這些數據平臺是什么樣的？

Moore：從產(chǎn)品創(chuàng )作的角度來(lái)看，數據平臺需要擴展到設計的各個(gè)環(huán)節。當我大學(xué)畢業(yè)時(shí)，作為一名芯片設計師，我的主要職責是確保芯片滿(mǎn)足性能指標，僅此而已。我們不太關(guān)心功率或面積。但是，當你將這些其他維度添加到設計中時(shí)，你需要一個(gè)可以從 RTL 創(chuàng )建一直延伸到簽收的平臺，并且能夠訪(fǎng)問(wèn)所有這些不同的數據點(diǎn)?，F在我們談?wù)摰牟粌H僅是設計芯片，而是在具體環(huán)境中進(jìn)行設計。這不僅僅是電氣行為。它還包括物理行為、物理相互作用——熱力等等。

Gupta：我將給你舉一個(gè)例子，說(shuō)明如何從宏觀(guān)層面看待某些事情。我們公司從事連接領(lǐng)域，世界各地都有這些大型數據中心。如果看看他們的資本支出，就會(huì )發(fā)現主要是用于冷卻的電力。硬件是一個(gè)較小的組件。因此，設計芯片或解決方案的人可以拍攝數據中心消耗的電力的圖片，深入到機架，從機架到服務(wù)器再到芯片，等等。也許我們還沒(méi)有完全做到這一點(diǎn)，但是有更多的反饋發(fā)生，就像它在系統級別的含義一樣。除了電池供電的設備之外，其中一些參數（例如功率）過(guò)去從未成為關(guān)鍵問(wèn)題。但現在，如果不能滿(mǎn)足功率預算，許多系統將無(wú)法啟動(dòng)。

Hamid：當我們走向芯片上數萬(wàn)億個(gè)晶體管、小芯片和 3D 堆疊時(shí)，設計人員必須考慮所有這些排列和組合。然后，在流程中發(fā)生變化是可能的。因此，你不能抱著(zhù)這樣的心態(tài)：「這是芯片邊界，我正在努力實(shí)現可預測的結果?！?/span>

Gupta：解決芯片問(wèn)題的方法有很多，但并非所有方法都必須在芯片級別完成。你可以將某些問(wèn)題作為芯片的一部分來(lái)解決，但你也可以通過(guò)軟件來(lái)修復它。如今，通過(guò)硬件/軟件協(xié)同設計方法可以提供足夠的調查功能，你可以從系統角度優(yōu)化事物。