彭启煌：西门子EDA如何支持半导体永续创新与发展？

集微网报道，6月25-26日，以“心芯本相印，变化有鲲鹏”为主题的2021第五届集微半导体峰会在厦门海沧正式召开。

在26日的EDA/IP专场论坛会上，西门子EDA全球资深副总裁及亚太区总裁彭启煌发表了“Siemens EDA 如何支持半导体的永续创新与发展”的主题演讲。

图：西门子EDA全球资深副总裁及亚太区总裁彭启煌

在半导体产业的进步背后有着这样一条金科玉律——摩尔定律。摩尔定律由英特尔创始人之一戈登·摩尔提出，其内容为：集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔两年便会增加一倍。

而经常被引用的“18个月”，则是由英特尔首席执行官大卫·豪斯（David House）提出：预计18个月会将芯片的性能提高一倍（即更多的晶体管使其更快），是一种以倍数增长的观测。

半导体行业大致按照摩尔定律发展了半个多世纪，对二十世纪后半叶的世界经济增长做出了贡献，并驱动了一系列科技创新、社会改革、生产效率的提高和经济增长。个人电脑、因特网、智能手机等技术改善和创新都离不开摩尔定律的延续。

然而近年来，关于摩尔定律放缓或者失效的声音越来越多。摩尔定律会终结吗？彭启煌认为，答案是肯定的。即使摩尔定律发明者戈登·摩尔自己也说，没有任何指数的成长是永续的，这是基本数学逻辑。

彭启煌在演讲中指出，尽管最近的数十年间摩尔定律均成立，但它仍应被视为是对现象的观测或对未来的推测，而不应被视为一个物理定律或者自然界的规律。从另一角度看，未来的增长率在逻辑上无法保证会跟过去的数据一样，也就是逻辑上无法保证摩尔定律会持续下去。

那么，在近50年间，为何摩尔定律看起来基本上一直是有用的？彭启煌认为，“学习指数(Learning Curve)和规模经济 (economies of scale) 才是真正的定律。半导体行业正是结合了这两者，通过持续创新来降低成本，从而找到更多工业及改善生活的应用取得更大经济规模，才造就了今日的荣景。”

在这过程中，EDA参与了半导体行业主要的生态系统创新，包含芯片的设计，验证，制造，封装，测试，另外还有系统级的电子设计自动化。5G/AI/Cloud/IoT的发展对大量数据和快速运算有极高的需求，这些对芯片良率和先进工艺等提出了更高要求，EDA行业也随之迎来新的机遇和挑战。彭启煌认为主要有以下三个方面的挑战：先进工艺快速推进、产品功能快速提升、验证和数字化双胞胎。

先进工艺快速推进方面的挑战包括：工具性能缩放、设计的可制造性、测试和成品良率、计算光刻。

对此，西门子提供了Calibre和TESSENT工具。其中，Calibre工具集基于先进的层次化算法和技术，能够快速、准确、完善的对混合电路进行物理验证及寄生提取。目前，它已经被全球主流的foundry采用。TESSENT产品套件将多个硅测试和良品率分析解决方案整合在一起，涵盖了汽车、逻辑、存储器和混合信号测试等领域，还涉及可解决测试启动、硅特性表征、诊断驱动的良率分析和故障分析的硅学习工具。利用TESSENT工具，有助于加快从设计、验证到物理设计的可测试性设计 (DFT) 开发和调试周期。

以三星的Galaxy手机AP芯片为例，从2013年的S4到2020年的S20，芯片尺寸从137mm²发展至92mm²；晶体管数量从大于1 Billon发展至8.5 Billion。高阶节点极大推动了EDA的需求，7nm已增长到TSMC收入的35%。

产品功能快速提升方面的挑战包括：如高层次综合HLS、SSN流扫描测试网络、功耗优化和3D集成。

为此，西门子提供 Catapult HLS与高级异构封装解决方案，其中Catapult HLS极大减少了自定义加速器的设计工作。通过准确的实施指标与替代性架构之比，Tiny Yolo CNN推理速度比软件实施快1万倍，每次推理比软件实施节省1.2万倍精力。

高级异构封装解决方案中，西门子在设计环节提供异构计划和原型设计；在实施环节，西门子可提供硅中介层和封装的物理实施；在验证环节，西门子提供2.5/3D 高级逻辑和物理验证；在分析环节，西门子提供可靠性的热分析和机械分析。

验证和数字化双胞胎方面的挑战包括：用于应用程序规模性能的硬件、集成仿真引擎与协同建模、模拟混合信号、生命周期管理。

为应对这一挑战，西门子提供闭环跨系统的集成仿真验证解决方案PAVE360，可覆盖传感器-软件-SoC芯片-电子控制单元。

最后，彭启煌还提到在“后摩尔定律”时代，如何才能通过创新来维持产量增加和成本的降低？他认为，3D堆叠技术已经在存储器和高端芯片例如HPC及手机AP处理器成为必须的应用，未来的创新必定离不开的晶体管材料，例如光电子、纳米碳管等。

“我们也期待其他高科技创新技术例如量子计算，仿人脑/DNA结构等都可以在后摩尔定律时代继续支撑延续半导体产业发展。”他说到。