三星晶圓廠如何利用先進的特性分析工具加速3nm晶片庫的開發

當三星晶圓廠需要交付其尖端的3nm製程節點的生產庫時，該公司轉向了先進的電子設計自動化解決方案。結果展示了Cadence的最新特徵化技術如何顯著縮短開發週期，同時保持下一代半導體所需的精確度。

挑戰：速度與品質的平衡

為先進節點開發生產庫傳統上需要大量的計算資源和漫長的驗證週期。工程師必須在不同電壓水平、製程條件和溫度範圍內對無數電池變體進行特徵化。每次迭代通常需要獨立運行，耗費大量時間和硬體資源。對於競爭推出3nm產品的晶圓廠來說，這個瓶頸可能會延遲客戶的啟用。

統一特徵化轉變流程

三星團隊實施了Liberate Trio特徵化套件，一個整合平台，將原本需要多個平行流程的工作合併。該平台不再管理獨立的標稱特徵化、統計分析和驗證流程，而是在一個整合的環境中統一這些功能。

這種整合方法帶來了立即的好處：

• 智能運行優化：通過機器學習算法降低對資源密集型電池類型的計算負擔，同時保持精度標準
• 自適應多角落覆蓋：自動識別並測試關鍵的製程變異場景，消除不必要的特徵化運行
• 共享電路分析：在多個PVT（電壓-溫度-製程）角落間重用計算，而非重複努力

自動化帶來的運行時間節省

統計特徵化能力尤其具有變革性。傳統方法需要工程師手動定義角落組合並管理獨立的模擬批次。Cadence平台根據製程變異智能調整測試策略，並自動生成所需的庫驗證格式。

機器學習能力進一步優化資源配置。算法不再對每個電池變體進行相同的計算密集度特徵化，而是優先考慮最重要的精度，從而在挑戰性元件上縮短整體運行時間，同時保持規格符合。

雲端架構實現擴展性

該套件的雲端優化使三星能夠在大型分散式計算集群中擴展特徵化工作。強大的任務管理、自動恢復功能和增量運行特性，使團隊能更有效地利用現有基礎設施，超越傳統方法的限制。

這種架構優勢對大型庫項目尤為關鍵。通過在多個系統間分散工作負載，無需人工干預，三星縮短了完成全面特徵化活動的實際時間。

對上市時間的影響

三星的設計技術領導層指出，這些效率提升與其戰略目標高度契合。能比競爭對手更快交付生產就緒的3nm庫，為其在推動客戶設計方面提供了顯著的競爭優勢。

特徵化套件證明，先進半導體製造不再需要在速度與精度之間做出選擇。相反，智能自動化——結合Liberate平台緊密整合的設計流程——使晶圓廠能同時實現兩者。

對於關注三星3nm推動策略的半導體產業來說，此案例展示了下一代EDA工具如何重塑製造經濟性，並加速從製程開發到客戶生產的進程。