随着半导体产业迈入更先进节点,不同芯片上开始使用不同IP、不同讯号元件以及相关工具,如何让其整合后能和谐运作以及如何处理过程中产生的庞大数据,都是业界不容忽视的问题。
据Semiconductor Engineering网站报导,随着IP区块(IP block)数量不断增加,如何将各家厂商生产的不同元件加以整合,并能在预期功率范围(Power Envelope)下发挥效能,其难度已越来越高。
因为受到技术进步以及物理限制等因素影响,每一个环节都可能出错,因此,如何有效检查设计内每个元件相当重要。而且虽然整体设计流程已减少,但所需的工具、技术与测试却越来越多。
安传达(Atrenta)技术长Bernard Murphy举例,区块内通讯便超过1,000次,如此庞大设计须有静态机制加以检查。但毕竟解决方案与架构本身属不同领域,业界也开始思考究竟预先整合的子系统所带来优势为何。
目前传统市场IP供应商变少,代表更多业者可提供更客制化的解决方案,而且随着物联网(IoT)厂商加入后,其需求也大不相同。
安谋(ARM)系统与软体部门主管Jim Wallace表示,子系统使用的IP相当广泛,而且子系统可减轻芯片商风险、缩短上市时间及让设计团队更专心产品差异化。
但随着进入更先进节点后选项变多,如何选择合适IP成为一大问题。目前厂商也开始在测试阶段使用子系统,以便预测效能以及子系统之间与IP区块互动情形。
就整合而言,即使基本的整合其实也不易,例如存储器控制器及实体层(PHY)就是一例。Rambus产品管理主管Frank Ferro指出,整合首要挑战就是如何让实体层与控制器和谐运作。
另一项新的挑战就是在设计时产生庞大数据如何管理的问题,因为在架构、实体布局、认证与测试及生产中,所产生的数据都在快速增加。
对此,电子系统级设计(ESL)工具供应商Calypto行销副总Mark Milligan表示,如何让每项工具都能提供所需及可执行的资讯则是重点。
Imperas执行长Simon Davidmann也抱持同样看法,他认为当拥有大型软体元件时,最首要目标就是确定系统能运作,其次才会考虑到效能、安全或设定等问题。
台积电主管Tom Quan也指出,目前数据确实已出现爆炸性增长,因此,如何管理来自客户庞大数据也是挑战之一。
不过,受惠于数据爆炸的则是明导国际(Mentor Graphics)、益华电脑(Cadence)与新思科技(Synopsys)等硬体加速厂商,其中新思在2012年买下EVE更是为了满足快速处理数据需求。
而且随着仿真(emulation)开始在软体原型(Software Prototyping)及验证阶段被采用,也制造出更多数据。日前明导国际与Ansys合作,让仿真技术更往前迈出一步。
不过即使仿真器技术获得进展,但数据爆炸仍会持续增加下去。安谋院士Rob Aitken表示,这是摩尔定律下无法避免的结果,因此业界必须设法找出解决问题的最大解决方案,而非专注在解决物理问题。
分析师指出,随着元件增加以及元件之间互动增加,加上不可预期结果可能出现,甚至PHY或SerDes布局,也都会影响效能及功率最大化,这些都会增加制造适合的矽以及将更多IP区块与子系统整合至系统单芯片(SoC)的难度。
关键字:单芯片
编辑:刘燚 引用地址:系统单芯片元件各异 确保整合后运作成课题
据Semiconductor Engineering网站报导,随着IP区块(IP block)数量不断增加,如何将各家厂商生产的不同元件加以整合,并能在预期功率范围(Power Envelope)下发挥效能,其难度已越来越高。
因为受到技术进步以及物理限制等因素影响,每一个环节都可能出错,因此,如何有效检查设计内每个元件相当重要。而且虽然整体设计流程已减少,但所需的工具、技术与测试却越来越多。
安传达(Atrenta)技术长Bernard Murphy举例,区块内通讯便超过1,000次,如此庞大设计须有静态机制加以检查。但毕竟解决方案与架构本身属不同领域,业界也开始思考究竟预先整合的子系统所带来优势为何。
目前传统市场IP供应商变少,代表更多业者可提供更客制化的解决方案,而且随着物联网(IoT)厂商加入后,其需求也大不相同。
安谋(ARM)系统与软体部门主管Jim Wallace表示,子系统使用的IP相当广泛,而且子系统可减轻芯片商风险、缩短上市时间及让设计团队更专心产品差异化。
但随着进入更先进节点后选项变多,如何选择合适IP成为一大问题。目前厂商也开始在测试阶段使用子系统,以便预测效能以及子系统之间与IP区块互动情形。
就整合而言,即使基本的整合其实也不易,例如存储器控制器及实体层(PHY)就是一例。Rambus产品管理主管Frank Ferro指出,整合首要挑战就是如何让实体层与控制器和谐运作。
另一项新的挑战就是在设计时产生庞大数据如何管理的问题,因为在架构、实体布局、认证与测试及生产中,所产生的数据都在快速增加。
对此,电子系统级设计(ESL)工具供应商Calypto行销副总Mark Milligan表示,如何让每项工具都能提供所需及可执行的资讯则是重点。
Imperas执行长Simon Davidmann也抱持同样看法,他认为当拥有大型软体元件时,最首要目标就是确定系统能运作,其次才会考虑到效能、安全或设定等问题。
台积电主管Tom Quan也指出,目前数据确实已出现爆炸性增长,因此,如何管理来自客户庞大数据也是挑战之一。
不过,受惠于数据爆炸的则是明导国际(Mentor Graphics)、益华电脑(Cadence)与新思科技(Synopsys)等硬体加速厂商,其中新思在2012年买下EVE更是为了满足快速处理数据需求。
而且随着仿真(emulation)开始在软体原型(Software Prototyping)及验证阶段被采用,也制造出更多数据。日前明导国际与Ansys合作,让仿真技术更往前迈出一步。
不过即使仿真器技术获得进展,但数据爆炸仍会持续增加下去。安谋院士Rob Aitken表示,这是摩尔定律下无法避免的结果,因此业界必须设法找出解决问题的最大解决方案,而非专注在解决物理问题。
分析师指出,随着元件增加以及元件之间互动增加,加上不可预期结果可能出现,甚至PHY或SerDes布局,也都会影响效能及功率最大化,这些都会增加制造适合的矽以及将更多IP区块与子系统整合至系统单芯片(SoC)的难度。
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