Siemens lança ferramenta de design de IC para dados

May 24, 2023

Embora os CIs e os dispositivos nos quais foram projetados facilitem nossas vidas, os desafios de desenvolvimento e verificação de CIs continuam a se tornar mais graves. A enorme complexidade dos ASICs e FPGAs atuais está impulsionando essa tendência, e essa complexidade só continuará a crescer. Para resolver esse problema, esta semana a Siemens lançou o Questa Verification IQ, uma plataforma de software centrada na ideia de verificação baseada em dados.

A empresa está posicionando o novo conjunto de ferramentas como uma plataforma baseada em equipe, habilitada para nuvem e orientada por dados, que faz uso de tecnologia de inteligência artificial (IA). O Questa Verification IQ tem como objetivo ajudar os engenheiros de projeto de IC a realizar o fechamento da verificação com mais rapidez, agilizar a rastreabilidade, otimizar recursos e reduzir o tempo geral do processo de projeto.

Neste artigo, examinamos os desafios atuais no design de IC, discutimos como o novo software da Siemens implementa a verificação orientada por dados e fornecemos destaques de nossa entrevista com Darron May, gerente de produto, gerenciamento de verificação, depuração e cobertura da Siemens Digital Industries Software.

Para compreender o problema, May diz que precisamos de olhar para os desafios de complexidade enfrentados pelos engenheiros que estão a desenvolver e a verificar a actual nova geração de CIs. Para ilustrar esse ponto, os dados compartilhados por May vêm do “Estudo de Verificação Funcional 2022” do Wilson Research Group.

De acordo com o relatório, a duração média dos projetos ASIC e FPGA é atualmente de cerca de 10 a 12 meses. E, curiosamente, 70% desse tempo é realmente gasto em verificação funcional. “Estamos falando de sete ou oito meses como o tempo médio gasto na verificação”, diz May.

Os desafios só pioram com o tempo, diz May. O estudo mostra que o sucesso inicial do silício para ASICs diminuiu para 24%, uma queda de 7% apenas nos últimos oito anos. “Na verdade, esse é o setor mais baixo visto em anos – este estudo já está em andamento há muito tempo”, diz May. E, se você olhar o inverso disso, 76% dos projetos ASIC precisam de respins – talvez dois ou três repins, diz May.

O fator tempo também é um problema. Apenas um terço desses projetos de ASIC estão sendo concluídos dentro do prazo, de acordo com o estudo. “Devido a esses atrasos, os engenheiros estão procurando maneiras de acelerar seus processos”, diz May. Tudo isso é agravado pelo aumento dos custos de máscara e wafer e pela redução das geometrias que prejudicam o design do ASIC. “Portanto, torna-se realmente importante tornar estes processos tão eficientes quanto possível para combater todos estes custos crescentes”, afirma May.

Os FPGAs são frequentemente citados como uma alternativa aos ASICs, quando prático. Mas, em termos destas questões de complexidade, os projetos FPGA não apresentam um desempenho melhor. Citando os dados do estudo, May diz que apenas 16% dos projetos de FPGA realmente conseguem escapar de bugs não triviais na produção, enquanto mais de 30% deles têm dois ou mais desses bugs afetando sua qualidade. “Enquanto isso, apenas 30% dos projetos de FPGA estão sendo concluídos no prazo, de acordo com o estudo”, diz May. “Portanto, é muito semelhante ao mercado ASIC.”

Para ajudar a tirar o mundo do design de CI desta rotina, May argumenta que o que é necessário é aproveitar a ideia de que os dados são a chave para a melhoria. No mundo da CI, isso significa passar para a verificação baseada em dados. “Os dados contêm os padrões e as informações que os especialistas podem analisar”, diz ele. “E agora, graças ao armazenamento em massa, à infraestrutura computacional moderna, ao aprendizado de máquina (ML) e à IA, os dados podem agora ser a chave para a verificação orientada por dados.”

May diz que há três fatores principais que são importantes na verificação baseada em dados: análise, colaboração e rastreabilidade. Analytics, neste contexto, significa fornecer aos engenheiros algoritmos tradicionais para verificação, para que possam usar seus próprios conhecimentos para estudar dados. “Isso é então aumentado com o poder do ML para podermos aprender com esses enormes conjuntos de dados que geramos no processo de verificação”, diz May.

Para a parte de colaboração, o que é necessário para fornecer processos eficientes baseados em equipe para engenheiros. “Isso significa ajudar as equipes a gerenciar dados centralizados e poder trabalhar em vários locais”, diz May. Finalmente, a rastreabilidade é importante para permitir a conformidade com a segurança. Isso significa automatizar a auditoria das relações entre requisitos, implementação e verificação.