サムスンファウンドリーが高度な特性評価ツールを活用して3nmチップライブラリ開発を加速

サムスンファウンドリーが最先端の3nmプロセスノード向けの生産ライブラリを提供する必要に迫られた際、同社は高度な電子設計自動化（EDA）ソリューションに頼りました。その結果、Cadenceの最新の特性評価技術が、次世代半導体に必要な精度を維持しながら、開発サイクルを大幅に短縮できることを示しました。

課題：妥協のない高速化

先進ノード向けの生産ライブラリの開発は、従来、膨大な計算資源と長い検証サイクルを必要としました。エンジニアは、さまざまな電圧レベル、プロセス条件、温度範囲にわたる無数のセルバリエーションを特性評価しなければなりませんでした。各反復には別々の実行が必要で、多大な時間とハードウェアリソースを消費しました。3nm製品を市場に投入しようとするファウンドリーにとって、このボトルネックは顧客の実装遅延を引き起こす恐れがありました。

統一された特性評価によるプロセス変革

サムスンのチームは、Liberate Trio Characterization Suiteを導入しました。これは、以前は複数の並行ワークフローを必要とした作業を統合した統一プラットフォームです。従来の名目特性評価、統計解析、検証プロセスを個別に管理するのではなく、これらの機能を一つの統合された環境内で一元化しました。

この統合アプローチにより、即時のメリットがもたらされました。

• インテリジェントな実行最適化：機械学習アルゴリズムにより、最もリソースを消費するセルタイプの計算負荷を削減しつつ、精度基準を維持
• 適応型マルチコーナーカバレッジ：重要なプロセス変動シナリオを自動的に特定・テストし、不必要な特性評価を排除
• 共有回路解析：複数の(PVT)コーナーにわたる解析を行い、計算の再利用により効率化

自動化による実行時間の短縮

統計的特性評価の能力は特に革新的でした。従来の方法では、エンジニアがコーナーの組み合わせを手動で定義し、個別のシミュレーションバッチを管理していました。Cadenceのプラットフォームは、プロセス変動に基づいてテスト戦略を自動的に適応させ、必要なライブラリ検証フォーマットを自動生成します。

機械学習の機能は、リソース配分の最適化も促進しました。すべてのセルバリエーションを同じ計算負荷で特性評価するのではなく、重要な部分に優先順位をつけ、難易度の高いコンポーネントの実行時間を短縮しつつ、仕様準拠を維持しました。

クラウド対応アーキテクチャによるスケーリング

このスイートのクラウド最適化により、サムスンは大規模な分散コンピューティングファームにわたる特性評価を拡張できました。堅牢なジョブ管理、自動回復機能、段階的な実行機能により、従来の方法よりも効率的にインフラを活用できました。

このアーキテクチャの優位性は、大規模なライブラリプロジェクトにおいて決定的でした。複数のシステムにわたるワークロードの分散と自動化により、サムスンは包括的な特性評価キャンペーンの完了に必要な時間を短縮しました。

市場投入までの時間への影響

サムスンの設計技術リーダーシップは、これらの効率化と戦略的目標との整合性を指摘しました。競合他社の手法よりも早く生産準備完了の3nmライブラリを提供できることは、市場競争において重要な優位性となりました。

この特性評価スイートは、先進的な半導体製造においても、速度と精度の両立が可能であることを示しました。インテリジェントな自動化と、Liberateプラットフォームの緊密に統合された設計フローにより、ファウンドリーは両者を同時に実現できるのです。

サムスンの3nm実現に対するアプローチを注視する半導体業界にとって、この事例は次世代のEDAツールが製造コストを再構築し、プロセス開発から顧客向け生産までの道筋を加速させる方法を示しています。