Як Samsung Foundry прискорила розробку бібліотеки чипів 3 нм за допомогою передових інструментів характеристик

Коли Samsung Foundry потрібно було поставити виробничі бібліотеки для свого передового 3нм процесного вузла, компанія звернулася до сучасних рішень автоматизації електронного проектування. Результат показав, як найновіша технологія характеристик Cadence може значно скоротити цикли розробки при збереженні точності, необхідної для наступного покоління напівпровідників.

Випробування: швидкість без компромісів

Розробка виробничих бібліотек для передових вузлів традиційно вимагала значних обчислювальних ресурсів і тривалих циклів валідації. Інженери повинні були характеризувати безліч варіацій клітинок у різних рівнях напруги, умовах обробки та температурних діапазонах. Кожна ітерація зазвичай потребувала окремих запусків, що займало багато часу та ресурсів обладнання. Для фабрики, яка змагається за вихід продукту 3нм на ринок, цей вузол міг затримати запуск клієнтських рішень.

Єдиний підхід до характеристики трансформує процес

Команда Samsung впровадила Liberate Trio Characterization Suite — єдину платформу, яка об’єднала те, що раніше вимагало кількох паралельних робочих процесів. Замість управління окремими номінальними характеристиками, статистичним аналізом і процесами валідації, платформа об’єднала ці функції в одному інтегрованому середовищі.

Цей консолідований підхід приніс негайні переваги:

• Інтелектуальна оптимізація запуску за допомогою алгоритмів машинного навчання зменшила обчислювальне навантаження на найресурсомісткіші типи клітинок при збереженні стандартів точності
• Адаптивне покриття багатьох кутів автоматично визначало та тестувало критичні сценарії варіацій процесу, усуваючи непотрібні запуску характеристик
• Спільний аналіз схем для кількох процесних, напругних і температурних (PVT) кутів означав, що система повторно використовувала обчислення, а не дублювала зусилля

Заощадження часу завдяки автоматизації

Можливості статистичної характеристики виявилися особливо трансформативними. Традиційні підходи вимагали від інженерів вручну визначати комбінації кутів і керувати окремими наборами симуляцій. Платформа Cadence інтелектуально адаптувала свої стратегії тестування на основі варіацій процесу, автоматично генеруючи необхідні формати валідації бібліотек.

Можливості машинного навчання ще більше оптимізували розподіл ресурсів. Замість характеристики кожної варіації клітинки з однаковою обчислювальною інтенсивністю, алгоритми пріоритетизували точність там, де вона була найважливішою, зменшуючи загальний час роботи на складних компонентах при збереженні відповідності специфікаціям.

Хмарна архітектура для масштабування

Оптимізація платформи для хмари дозволила Samsung масштабувати характеристику на великі розподілені обчислювальні ферми. Надійне управління завданнями, автоматичне відновлення та можливості поступового запуску означали, що команда могла ефективніше використовувати існуючу інфраструктуру, ніж це дозволяли традиційні підходи.

Ця архітектурна перевага стала вирішальною для великих проектів бібліотек. Розподіляючи навантаження між кількома системами без ручного втручання, Samsung зменшила час, необхідний для завершення комплексних кампаній характеристик.

Вплив на час виходу на ринок

Лідерство Samsung у технологіях проектування відзначило співвідношення між цими досягненнями ефективності та їх стратегічними цілями. Можливість швидше доставляти виробничі бібліотеки 3нм, ніж конкуренти, дала суттєву конкурентну перевагу у гонці за забезпечення клієнтських рішень.

Платформа характеристик довела, що передове виробництво напівпровідників більше не вимагає вибору між швидкістю та точністю. Навпаки, інтелектуальна автоматизація — у поєднанні з тісною інтеграцією процесів на платформі Liberate — дозволяє фабрикам досягати обох цілей одночасно.

Для галузі напівпровідників, яка спостерігає за підходом Samsung до забезпечення 3нм, цей випадок ілюструє, як нові інструменти EDA змінюють економіку виробництва і прискорюють шлях від розробки процесу до виробництва клієнтів.