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由于复杂性不竭飞腾，芯片制造商从单片芯片转向多芯片组件，需要进行更屡次迭代，而且定制化进度不竭升迁使得联想和考证愈加耗时，因此初度硅片告成率正在急剧下落。
一项新的功能考证调查的细节突显了蛊卦功能皆全、可靠性高的先进芯片的难度越来越大。在许厚情况下，这些竖立比光罩大小的 SoC 更大，而况包含多样组件和布线有野心，这些要素可能会镌汰它们的幽静性。因此，它们需要更多的优化和迭代。
这些竖立包含更多逻辑，其中一些是在不同的工艺节点上蛊卦的。它们领有更多 SRAM 和更多互连，但两者的扩展速率都不如逻辑。此外，它们需要更多软件，而就 LLM 和其他 AI 算法而言，软件的发展速率比硬件快得多。它们还需要复杂的冷却技艺、新材料、高度工程化和定制化的封装以及更精准的使命负载辩论模子。更厄运的是，它们需要的考证比商酌允许的要多。
统共这些要素的抽象影响在最新数据中得到了说明。 EDA首席考证科学家 Harry Foster 暗示：“该行业在终了初度硅片告成方面已达到历史最低点。从历史上看，告成率一直在 30% 驾驭。两年前，从 2023 年到 2024 年，这一比例下落到 24%。此次下落到 14%。这是一个数据点。另一个数据点是，从历史上看，咱们看到约略三分之二的形式过期于商酌。这一比例飞腾到 75%。”
图 1：功能正确且可制造的联想数目正不才降
在日益复杂和多档次的历程中，每一步都需要升迁分娩力。宽泛，这意味着要雇佣更多的工程师。但由于东谈主才短缺，以及对工程师当年所需要了解的无为培训的需求，这是不可能的。这即是为什么 EDA 供应商如斯专注于将 AI 添加到他们的器具中，基本上是通过强化学习来将这些常识编纂成法典。但这种调遣仍然需要时期。
“咱们的作念法莫得起到作用，”福斯特说。“咱们需要大幅升迁分娩力，但这并不是许多东谈主心爱驳斥的想法，因为它很难臆想。说‘这比其他居品快 10%’相对容易。此外，许多公司穷乏制造非常复杂芯片的技巧，或者这对他们来说是一件簇新事。在 1990 年代后期，每个东谈主都在驳斥分娩力差距。这是分娩力差距 2.0。问题与 20 年前不同，但也有一些共同的主题。咱们需要从孑然的器具集转向愈加互联和集成的器具集。”
图 2：复杂性的加多，加上分娩率的差距，导致硅片的制造时期变慢
但是，分娩率问题不行皆备怨尤于复杂性。即使是主流芯片制造商分娩芯片的速率也比当年更快。
“我领先是别称考证东谈主员，咱们似乎都对初度赢得硅片抱有一定进度的及其，” Cadence考证软件高等集团总监 Matt Graham 暗示。“咱们似乎照旧沿着这条轨迹前进了很长一段时期。但在当年的一年到一年半里，片刻间每个东谈主都在制造更多的芯片。即使是那些不以败坏者为中心的公司，比如那些为测试东谈主员制造芯片的公司，咫尺也但愿芯片数目加多四倍。他们从每 18 个月分娩一款芯片发展到每年分娩四到五款芯片。这是因为一切都片刻变得愈加专科化了。”
这种情况时常发生在要紧技艺变革中，工艺、器具和程序需要跟上。“咱们时常从更具体到更通用，然后再回到更具体，咱们似乎处于那些特定应用的周期之一，”格雷厄姆说。“这导致每个东谈主分娩的芯片数目加多了四到五倍，但莫得东谈主会配备东谈主员来完成四倍以上的流片。如果你处于前沿，领有 3D-IC 或基于芯片的联想，其中一个晶圆可能需要略微旋转一下。”
在前沿技艺方面，变化是真切的、渊博的，就怕是针对特定联想的，因此很难找出问题地方。许多联想都是一次性的，仅供大型系统供应商里面使用，他们但愿冲破特定应用神色或数据类型的性能极限。在这些情况下，重新联想的资本是预算过程的一部分，这给数字加多了一些迟滞性。
Synopsys系统联想集团战术形式和系统束缚有野心扩展总监 Frank Schirrmeister 暗示：“关于重新联想而言，逻辑功能仍然是最隆起的问题。[西门子 EDA/Wilson 商榷集团] 的调查娇傲，70% 的重新联想是由于规格变更而导致的联想虚伪。这意味着有东谈主误会了规格并敲响了警钟，因此 50% 的联想会进行第二轮。一些大型芯片制造商推行上商酌进行多达四次重新联想。是以归根结底，这只是复杂性的问题。”
这也为 EDA 公司创造了庞杂的潜在契机，极度是那些将某种类型的 AI 融入其器具和历程的公司。
“在生成式东谈主工智能中，你有一个co-pilot来协助和创造，”Synopsys 首席扩展官 Sassine Ghazi 在 Synopsys 用户组主题演讲中暗示。“借助咱们与 Microsoft 妥洽蛊卦的副驾驶技艺，你将领有使命流助手、常识助手和调试助手。你不错以更快的方式培养低级工程师和行家工程师。他们不错以更当代化、更灵验、更高效的方式与咱们的居品交互。然后你就有了创意元素。咱们有早期的客户参与，从 RTL 生成、测试台生成到测试断言，你不错领有一个副驾驶来匡助你创建 RTL 的一部分、测试台文档和测试断言。”
在某些情况下，分娩恶果从几天升迁到几分钟。但最大的刚正尚未跟着代理 AI 的推出而终了，agentic AI骨子上升迁了通盘联想和考证历程的抽象级别。
“跟着东谈主工智能的不竭发展，使命历程也将随之演变，”Ghazi 说谈。“咱们的利益辩论者时常问我这么的问题：咱们何时才智看到东谈主工智能在 EDA 市集中发生改造。我以为除非使命历程发生变化，不然这种情况不会发生。在使命历程发生变化时，你不错以非常不同的方式作念某些事情，以便以更快、更灵验、更高效的方式委用居品。咫尺，迪士尼彩乐园推荐码跟着agentic AI期间的到来，代理工程师将与东谈主类工程师妥洽，以应付这种复杂性并改造使命历程。”
图 3：从生成式 AI 到agentic AI 的演变
抽象问题
工程师在高等联想中靠近的最大挑战之一是了解联想中数百或数千个不同元素之间的依赖关系。当年，最大的挑战之一是硬件和软件的精细集成。协同联想咫尺可能包括数十个致使数百个需要单独使命、就怕需要协同使命的芯片。需要进行多物理场模拟来了解统共可能的相互作用，而不单是是硬件-软件协同联想，而况协同联想咫尺包括多样类型的互连、封装、光子学，在某些情况下还包括更大的系统。
此外，一切都需要可测试 (DFT)、可制造 (DFM) 且具有填塞的良率 (DFY)，而况需要有填塞的里面为止，以免过热。如果运行过热且老化速率比预期的要快，则需要有重新路由信号的机制，这主如果由软件驱动的。
“在考证限制，咱们看到软件正越来越多地成为完好意思束缚有野心的一部分，”Cadence 的 Graham 说谈。“这不单是是‘咱们要制造一个芯片’。这是特定的芯片。结尾市集、芯片的最终用例是可交融的。运行于其上的软件堆栈是已知的，机器东谈主、汽车或其他任何东西都是可交融的。咱们需要将统共这些驾驭出动，咱们需要研究软件考证、硅片前考证，致使在将其放入模拟器或原型平台之前，咱们需要在这些平台上加快软件。”
软件和硬件的功能性在一开动并不老是很了了。在复杂的联想中，微调这种均衡是一个耗时的过程，很容易导致屡次重新联想。
“软件引入了渊博的功能和特质，” Axiomise首席扩展官 Ashish Darbari 暗示。“如果硬件团队（尤其是考证东谈主员）不皆备了解这些，那么测试的内容与界说和范围之间存在很大差距。这恰是许多虚伪被遗漏的原因。咱们进行了统共这些虚构原型联想，并尽早启动软件以赢得 10,000 或 100,000 个模拟向量。但是谁会问鸿沟条目的问题？一个又一个形式，咱们在头两三周就发现统共这些虚伪案例问题，因为联想师照旧没就怕期了。”
新市集，不同的眷注点
这些问题远远超出了功能考证和调试的范围，这两项使命在制造之前一直占据着芯片蛊卦的大部分时期和资源。在汽车、军事/航空等安全关键型应用中加入更复杂的芯片，对子想提议了全新的要求。当年，这些市集都不允许使用先进节点的芯片，因为它们被以为不可靠。但跟着来自中国比亚迪和蔚来等初创公司以及好意思国 Rivian 和 Lucid 等电动汽车初创公司的竞争日益是非，老牌汽车制造商正争相将更多功能飘摇到软件上。这唯有使用更先进的芯片和高度定制的封装才智作念到这少量，跟着汽车制造商朝着越来越高的自动化水平迈进，这将变得越来越必要。
安全是这些系统的要求，但任何系统的故障都会加多安全毛病。因此，芯片需要联想成梗概应付更多顶点情况，从炎夏欢喜下的环境热量导致的加快老化到简直谈路情状。诚然其中大部分不错模拟，但芯片也需要经过谈路测试。如果软件无法充分束缚任何问题，则需要重新联想芯片。
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“功能考证占用了你大部分的时期，”Axiomise 的 Darbari 说。“但简便的功耗优化，比如将 X 引入联想，很容易使模块容易受到特洛伊木马的袭击，因为这些 X 咫尺在扩展框架中提供了聘任。是以硅片上的 X 是 0 或 1。你推行上看不到 X，但从模拟和算作的角度来看，这些 X 咫尺为最终用户加多了抽象聘任，使他们梗概使用你不应该拜谒的联想区域。是以一方面，你有功能考证。另一方面，从功耗的角度来看，这些 X 问题被引入，然后你就有了冗余区域。在安全方面，硅片上的区域越多，你知道的越多。”
把各个部分组合起来
寥落的硅单方面积需要用于芯片内更多的处理元件和功能，或者用于某种先进封装中的芯片集中。但这也使得初度硅片的终了变得愈加艰苦。
“你处理的加快器具有非常复杂的使命负载，”西门子的福斯特说。“这会在联想中引入许多非细则性，咱们致使不知谈若何从语义上形色，因此很难考证。其中一个挑战是，咱们构建了许多以器具为中心的历程，而莫得研究到优化统共这些历程所需的响应回路。咱们需要更多集中的历程。然后咱们将梗概愚弄东谈主工智能。最较着的一个是当我在作念 DFT 时，‘哎呀，我无法终了故障遮蔽率。’是以咫尺我需要手动复返到器具历程的早期阶段。统共这些轮回都需要关闭。但是你要去那处找到作念这件事的东谈主呢？”
根据 EDA 公司以及一些跳动的代工场和 OSAT 的说法，谜底在于新的器具、法子论，以及可能更严格的联想顺次和更有限的封装聘任。但咫尺判断这一切最终会若何还为时过早。变化的速率比几年前任何东谈主瞻望的都要快得多，左证就在数据中。
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