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来源:集微网发布时间:2023-06-062982浏览
询问 AI
打造验证全流程EDA工具孙晓阳开门见山提到，数字经济的关键趋势是数字平台、提供服务转变为体验以及生态系统构建，正以前所未有的规模改变世界，2016-2025全球数据量达163 zetta bytes。云计算、人工智能、自动驾驶、5G通信、工业物联网、大数据等推动着数字经济的发展，也带动了高端芯片需求不断走高。EDA工具是高端芯片设计必不可少的环节，而验证EDA工具更是重中之重。孙晓阳表示，验证贯穿整个芯片设计流程，是花费时间、资源最多的步骤。并且验证随着IC设计发展逐渐细化，验证方法学及验证手段在不断发展。对于目前的验证环节所遇到的挑战，孙晓阳指出主要有四个方面：验证效率的提升、验证的可预期性、验证的质量保证、验证的多样化需求。在庞大的验证分支体系中，在不同的场景下需要多款验证工具来支撑，导致验证工具越来越多样化，涉及数字仿真器、FPGA原型验证系统、形式化验证、硬件仿真加速等。从每一个验证环节，都需要去考虑节省成本、提高效率。同时，还要求各种验证方法结合，目标达到验证的快速、完备、易调试。因而孙晓阳总结说，一个方案不可能解决所有验证的问题，需要集合不同的方案，在验证的不同阶段采用合适的工具来快速完成验证，这就需要从系统层面构建全方位的验证体系。这正是合见工软以数字验证EDA为核心，扩展工业软件战略方向的原因。从目前来看，合见工软目前已可提供完整的数字芯片验证全流程工具。孙晓阳介绍，合见工软推出了商用级别逻辑仿真器UVS、时序驱动的高性能原型验证系统UV APS、数字功能仿真调试工具UVD、大规模功能验证回归测试管理平台VPS、即插即用的混合原型系统级IP验证方案HIPK等工具，可通过统一的调试器进行调试，使得整个验证环节形成从计划、执行、回归、调试到分析全流程的闭环，让客户的验证更加高效并保证质量。
UV APS原型验证平台作为合见工软的拳头产品之一，孙晓阳着重说，这一工具集成了自研APS编译软件，可自动快速实现4—100颗VU19P FPGA级联，支持大容量开发；可支持x10MHz 10亿门以上设计快速实现，并可自动化进行时序驱动分割，实现了更高性能；实现了更快速地设计移植和设计启动，支持多端口存储，多维数组、跨模块引用；支持每个FPGA 16GDDR的波形数据存储，支持全系统波形抓取，实现了更便捷的调试手段。这也意味着可助力客户提升验证效率，加快芯片开发流程。为进一步助力客户加快上市，孙晓阳还提到，合见工软还提供全新Hybrid软硬件协同验证平台，利用虚拟原型和FPGA原型验证系统的优势，在项目早期就可为用户提供一个软件开发调试以及IP子系统软硬件协同验证的环境，从而加速软硬件验证的收敛。全面展现工具实力在集微峰会同期举办的集微半导体展上，合见工软展示了原型验证系统UV APS、数字功能仿真器UVS、验证回归管理平台VPS、数字仿真调试器UVD、系统级IP验证套件HIPK、先进封装系统级设计协同Sign-off工具UVI和电子设计数据管理平台EDMPro等工具，全面展现了合见工软的强大实力。值得一提的是，合见工软新一代时序驱动的原型验证系统UV APS平台其性能及指标深获市场认可。自产品面世以来，已经在高性能计算、5G通信、GPU、人工智能、汽车电子等国内头部企业中成功部署应用，在数字芯片EDA主流程工具的高端市场上，全面展示了合见工软公司的技术实力。为了应对Chiplet在先进封装的挑战，合见工软还展示了先进封装协同设计环境UVI和其功能增强版。据介绍，该产品是一款高效解决2.5D、3D、SIP等各种先进封装设计需求的集成开放的一体化协同设计环境。UVI增强版首次真正意义上实现了系统级Sign-off功能，可在同一设计环境中导入多种格式的IC、Interposer、Package和PCB数据，支持全面的系统互连一致性检查，同时在检查效率、图形显示、灵活度与精度上都有大幅提升，助力简单高效地检查修改优化设计，大大提高产品设计的一次成功率。除此之外，合见工软围绕PCB工具进行了布局。孙晓阳指出，合见工软的愿景是从元器件库管理开始到原理图输入，再到协同一致性检查，一直到板级、封装布局布线再到仿真，最后到规则检查、签收都全面覆盖。在仿真领域国产化工具比较成熟，将通过合作一起开拓市场。
作为国内EDA业的新生力军，孙晓阳强调，合见工软在自研核心产品的基础上，将配合自有产品和市场策略，对多家公司进行了并购整合与投资。最近合见工软完成了对华桑电子、云枢软件、北京诺芮集成电路的收购，在数字芯片验证流程和系统级EDA软件方面进行了扩展补充。在公司运营的两年间，先后投资了上海阿卡思、孤波科技，与合见工软自主研发的验证产品实现互补。还纳入北京新享科技作为控股子公司，实现高性能工业软件的拓展。最后，孙晓阳表示，合见工软除在上述工具领域持续进阶之外，后续还将不断创新与迭代，发布新产品和方法论。期望与产业链上下游通力协作，在提升国产EDA能力的同时，助力国内半导体业在数字化时代纵深前行。
黑芝麻智能首席市场营销官杨宇欣当下，传统汽车向智能电动汽车演进的趋势不可阻挡。杨宇欣表示，这一变革趋势下，全球汽车产业链也正在重构，包括新的环节，以及新的供应关系都开始出现，这无疑为芯片供应商提供了发展机遇。尤为值得一提的是，在智能电动汽车这一赛道，目前中国市场处于领先地位。据杨宇欣分享，这几年中国新能源汽车销量快速增加，且乘用车领域，中国自主品牌的市场占有率首次达到49.8%，新能源车领域中国自主品牌占比超过80%。新能源汽车比例大幅提升下，智能驾驶的渗透率也不断增长。杨宇欣表示，中国智能汽车产业的发展速度领先全球，具体来看，中国新车的L2及以上级别自动驾驶渗透率水平以及渗透率的提升速度均领先全球；另一方面，中国市场对于智能汽车的接受度更高，对于自动驾驶重要性的看法以及愿意为自动驾驶支付的溢价均优于全球水平，这无疑为中国智能汽车产业的崛起提供了绝佳的土壤。从技术角度看，智能驾驶快速落地背后也离不开汽车电子电气架构的演进。杨宇欣认为，如今，汽车电子电气架构正在从分布式向域控架构演进，未来甚至将步入中央计算平台架构。而电子电气架构的演变需要更高的算力、更高集成度的核心芯片来支撑。为赋能智能汽车行业高速发展，黑芝麻智能推出基于自研的ISP和NPU两大核心IP所打造的华山系列芯片，主要面向L2-L3级别的自动驾驶。其中，华山二号A1000主要面向L2+级别自动驾驶，算力达58TOPS(INT8)，华山二号A1000 Pro面向L3级别自动驾驶，算力为106TOPS (INT8)，华山二号A1000L面向L2级别自动驾驶，算力为16TOPS（INT8）。且黑芝麻智能还在规划下一代更高性能芯片华山A2000系列。2023年以来，车企成本控制的压力愈发严峻，成本的压力自然毫无疑问传导到汽车产业链的各个角落。智能汽车赛道的风向也发生转变，而最明显的就是智能驾驶，行业已从一味追求高指标或者高性能的自动驾驶的功能模块，转向兼顾性能与性价比，“降本增效”成为今年行业的关键词。黑芝麻智能考虑到下一代智能汽车的多场景化需求，今年4月发布了下一代智能汽车计算芯片，这是经过2年研发的全球首个智能汽车跨域计算芯片平台——武当系列，主打跨域计算的应用场景，推动电子电气架构进一步发展。武当系列第一款产品是采用7nm制程工艺的C1200芯片，瞄准海量的L2+级别融合计算应用，能够覆盖座舱、智驾等智能汽车内部多个不同域的需求。C1200作为一款拥有极致性价比的计算平台，能够灵活支持行业现在和未来的各种架构组合，单颗芯片满足包括CMS（电子后视镜）系统、行泊一体、整车计算、信息娱乐系统、智能大灯、舱内感知系统等跨域计算场景。黑芝麻智能预计将在2023年内提供C1200提供样片，支持中国厂商在“跨域融合”方面走出自己的路。杨宇欣指出，黑芝麻智能推出全球首个智能汽车跨域计算芯片平台背后，也是得益于中国市场快速的发展步伐。“现阶段，我们可以看到在自动驾驶领域，越来越多的新技术在中国市场被率先使用，特别是在硬件方面，无论是性能还是功能，我们已经处在全球领先的位置，而且我们发现中国市场已经开始逐渐走出一条属于自己的自动驾驶技术路线。黑芝麻智能从成立之初就希望通过颠覆式的技术创新，不断为客户提供最优的产品。”杨宇欣强调道。而武当系列的发布也标志着黑芝麻智能的定位正式从“自动驾驶计算芯片的引领者”升级为“智能汽车计算芯片的引领者”。未来，黑芝麻智能将根据智能汽车的应用场景不断扩充产品线，以覆盖更多汽车的需求。在过去几年打造自动驾驶高性能平台的历程中，黑芝麻智能已经建立起开放、完善的客户赋能体系，包含芯片、算法、数据、软件和工具，全维度赋能车厂/tier1安全、快速地实现产品落地。核心芯片基于自主研发的两大核心IP打造，且黑芝麻智能拥有完善的车规认证体系，芯片已通过了车规安全认证，可以“持证上车”。同时，黑芝麻智能拥有全栈感知算法量产化能力，能够提供客户算法定制服务，支持第三方算法移植，多种算法交付方式等商业模式。此外，数据作为算法演进的重要基础，黑芝麻智能Data Best数据闭环解决方案包含数据闭环、边缘计算模块、数据采集、数据标注、数据增强、多任务训练、Shadow Mode多个模块，形成以数据闭环为核心，智能汽车+智能交通的超级生态应用体系。另外，工具链及软件是否完善是体现芯片易用性的重要指标。配合华山系列自动驾驶计算芯片，黑芝麻智能先后发布了山海人工智能开发平台以及瀚海自动驾驶中间件平台，成熟的工具链和中间件体系支撑快速量产，也就是能够为客户提供从开发到量产的软硬件全解耦软件工具体系。
以下为演讲内容实录：大模型的爆发，带来了巨量的算力需求，也给芯片带来了极大的挑战。因能有效提升算力和互联密度，异构计算和Chiplet两大技术成为备受关注的方向。那么，要如何利用Chiplet 构建一个超大规模的异构计算平台？
大模型驱动高性能计算进化加速挑战1：硬件和系统规模持续提升如今，摩尔定律已经无法满足芯片面积和芯片级联提升的需求，进而引发了硬件和系统的规模过载。业界迫切需要构建更大规模的整合计算系统，以应对持续增长的算力需求。挑战2：算力应用场景多元化随着芯片工艺技术的不断演进，算力场景应用的增加，针对不同应用场景升级迭代芯片，将面临巨大的资金挑战。同时，通用处理器（CPU）已无法满足芯片对效率的需求，地位逐渐被GPU取代。异构计算和Chiplet技术，可以把CPU和GPU二者拼搭成一整个芯片，更好的实现芯片的通用性与性能的平衡。挑战3：互联效率瓶颈随着计算机系统的规模扩大，存储、计算规模也越发庞大，互联效率成为芯片设计的重大的瓶颈。急需基于分布式、以存储为中心的计算架构解决互联效率的问题。芯片巨头比拼超大规模异构计算平台如今，全球主要芯片巨头如AMD、Intel、Nvidia都在构建超大规模异构计算平台。以NVIDIA为例，其最新一代Hopper H100针对大型模型提供9倍AI训练速度。
祝俊东指出，Nvidia能实现如此高幅度的性能提升，关键在于系统级的互联。从BlueField-3到Spectrum-4，Nvidia把构建了一个从底层到顶层的全链路互联网络架构体系，使互联性能提升了数十倍。在此基础上，Nvidia把GPGPU、异构计算、超高速互联网络组合在一起，创建了一个ETOPS级的超大规模计算集群：DGX GH200。AMD、英特尔也都在进行超大规模异构计算平台的研发。2022年，英特尔发布了3D GPGPU Intel Ponte Vecchio，通过Intel的X link网络把47个不同的芯粒组合在一起，构建了一个高性能的集群。AMD作为Chiplet路线的开拓者，一直将异构、Chiplet、互联网络作为其主要研发路线。AMD将6颗GPU和3颗CPU拼在一颗芯片上形成了其3D APU MI300，并将Infinity Fabric互联架构升级至第三代，以实现全方位的多处理器性能和可扩展性的优化。汽车领域芯片架构变化自动驾驶领域，芯片巨头也纷纷布局大算力计算平台。英伟达在年初发布了NVIDIA Thor超级芯片计划，作为一颗多域合一的芯片，它集合了多种功能，拥有最高达2000T算力。最近，在Nvidia与MediaTek的车用芯片共同开发计划中，联发科将通过Chiplet设计方式将英伟达的GPU集成在下一代Snapdragon产品中，通过双SoC与双NPU的组合打造更强的大算力芯片，并通过不同产品组适配高中低端应用和不同场景。构建大规模异构计算平台需五大关键技术祝俊东认为，要构建超大规模异构计算平台，至少需要五大软硬件关键技术。第一：适用于超大规模异构的计算架构，以实现软、硬件的结合，以及单个计算单元性能的最大化；第二：统一的编程模型以及协议的库堆栈，以提高软件的应用性；第三：从CPU到GPU、NPU，不同的类型计算单元的的芯粒支持；第四：超大规模的传输网络以及互联网络，把不同的计算单元、存储、连接等单元高效地连接在一起；第五：先进封装技术，让不同的芯粒用接近SoC的互联密度连接，像一颗芯片一样工作。其中，最后三大技术都与Chiplet相关。如今，Chiplet已成为构建超大规模异构计算平台的关键因素，也是行业巨头竞逐的方向。系统级视角看Chiplet：祝俊东认为，从系统级的视角来看，Chiplet是一种新的系统级架构与dielet组合的方式。基于 SoC 架构进行拆分重组，将主要功能单元 (IP) 转变成独立芯粒 (Dielet)，并通过先进封装和 Die-to-Die接口，将其连接到 Chiplet 互联网络 (OCI) 中，组成系统级宏芯片 (MSoC)。这也是全链路的chiplet的重组以及拆分的过程。Chiplet的核心挑战：高效互联在芯片拆分后，需要高效的互联。Chiplet互联涉及多个层次：Physical：先进封装是Chiplet的物理支撑，客户需要根据产品需求，选择substrate、2.5D、3D等不同形式；Electrical：为高效连接信号，需要Die-to-Die interface和高带宽、低延时、低功耗以及统一的协议；Interconnection：在die-to-die互联基础上，大量节点需要通过一套统一的连接网络以及对应的算法进行连接；Network：把不同的芯粒通过更复杂的网络结构高速互联起来，实现不同节点间的全连通。祝俊东表示，以上五个层次构成了一个完整的Chiplet互联体系，互联对于Chiplet至关重要，也是Chiplet所面临的核心挑战所在。他所在的公司奇异摩尔，作为国内第一批专注于2.5D和3D Chiplet研发的企业，就此提出了一整套完整的解决方案，以解决超大规模互联问题。奇异摩尔：推出基于Chiplet 的大规模异构计算平台奇异摩尔是一家基于Chiplet架构，为客户提供核心通用互联芯粒及系统级解决方案的服务商，以数据存储和传输为核心，通过自研的Kiwi Fabric互联体系高效连接不同类型的功能单元，目标是成为超大规模分布式异构计算平台的基石。奇异摩尔互联方案两大核心：Die-to-Die接口和互联芯粒据祝俊东介绍，奇异摩尔的产品线分为两大部分，其一是2.5D、3D芯粒系列，其二是Die-to-Die IP系列。奇异摩尔基于UCIe标准，提供覆盖各种不同类型、综合能力强、具高带宽、低延时、低功耗的Die2Die IP，支持 2.x/2.5/3D 等多种封装形态。2.5D IO Die：在Die-to-Die的基础上，IO Die作为奇异摩尔的核心自研产品，是一个高速数据存储及调度核心，集成了Die-to-Die接口和其他多种高速接口，能把各个节点通过Kiwi Fabric网络互连起来，再通过一套自定义算法来实现数据流、信息流的分发调度。3D Base Die：在IO Die的基础上，奇异摩尔研发了全球首款的通用的3D Base Die。通过芯粒3D堆叠，能进一步提升芯片算力密度。同时，通过集成die-to-die 3D接口，Cache、IVR等模块以实现更高效的垂直互联，最大程度的减少存储本身带来的延迟和功耗。祝俊东介绍，奇异摩尔为客户提供基于IO Die和Base Die的完整解决方案，基于核心互联芯粒，客户只需要设计少量功能单元，即可搭建产品系列平台，能极大地降低研发及量产的成本。奇异摩尔的解决方案覆盖数据中心、自动驾驶、边缘AI、5G、6G移动通信等需要大算力芯片的领域。客户可以最高提升芯片的系统性能至1.5倍，并实现研发成本（80%）和量产时间（60%）的下降。演讲最后，祝俊东表示，奇异摩尔作为一家创新的Chiplet产品及解决方案公司，其愿景是“为了更简单的计算“贡献力量，并呼吁各位客户及合作伙伴共同发力，构建未来智能计算的新范式。
单片集成优势明显 Micro LED将成AR重要的显示技术根据LED间距的大小，LED可分为常规的LED、Mini LED以及Micro LED。常规的LED间距超过1mm，LED芯片尺寸比较大，拥有足够的亮度，能够满足照明、超大尺寸显示屏的需求。Mini LED间距在50-100微米之间，主要用于小间距LED大屏以及液晶显示背光模组，能够使液晶显示的亮度、对比度更高。Micro LED间距小于10微米，正朝着超大屏以及微型显示屏两个方向快速突破。要提及的一个背景是，在Micro-LED领域，存在着两条技术路线，一是通过巨量转移技术达到超高像素、超高解析度的显示，但此技术并不适用于微显示。第二条路线是采用半导体技术的单片集成，在CMOS驱动晶圆上通过微显示器件的设计及工艺，使得像素点尺寸更小、像素间距更小，更适合实现高分辨率、高像素密度的Micro LED微型显示器。单片集成Micro LED微型显示器将给AR眼镜带来全新的可能。过去，LCoS、Micro OLED的亮度都无法满足光波导镜片的需求，但Micro LED微型显示器兼具高分辨率、高像素密度、高亮度、低功耗等优势，是光波导镜片最佳的搭配。庄博士表示，单片集成Micro LED微型显示器将是AR眼镜最重要的核心显示技术。
导入量子点色转换方案 重构全彩单片集成Micro LED单片集成Micro LED跟随着LED芯片结构的发展而不断演进。传统单片集成Micro LED采用倒装键合方式，可以将Micro LED与背板分别制作，但是存在对准精度要求高、键合尺寸受限、键合良率低、光串扰严重等问题，无法实现超微像素尺寸，不适用于需要超高像素密度的AR眼镜等应用场景。庄博士介绍，镭昱采用大尺寸晶圆级键合技术，将8英寸LED外延片与8英寸CMOS驱动晶圆键合，键合过程中无需对准。外延发光层整面转移到CMOS驱动晶圆后，基于CMOS驱动电路的标记，完成蓝光Micro-LED的像素阵列定义。除了解决传统倒装技术的对准难、良率低等瓶颈问题外，还可以避免蓝宝石衬底Micro-LED与硅基CMOS高温键合时的应力、裂伤、电路失效等问题。再配合光刻式量子点工艺（QDPR)，通过标准的光刻工艺实现了适配GaN蓝光Micro-LED的高分辨率、高光效的量子点颜色转换膜层，通过蓝光激发红绿量子点，从而实现芯片全彩化。此外，通过独有的光学隔离结构，有效降低RGB颜色光串扰，进而实现了更高对比度和色彩饱和度。同时，凭借光刻式量子点技术，可以有效解决原生红光的光效及亮度问题，使全彩芯片整体亮度产生质的提升。目前，镭昱自研的光刻式量子点工艺在效率、精度、量产性方面远高于量子点打印等方案；相较于三色合光的全彩方案，除了明显的小型化优势外，镭昱单片全彩方案更具成本优势及量产性。庄博士指出，Micro LED显示屏已经不能够用过往的LED显示屏的思维去生产，它更像CMOS工艺，需要更高精度的设备、更好的洁净环境以及更大尺寸的晶圆去流片。现有的8英寸晶圆键合技术可实现高良率量产，技术的不断迭代使我们能在未来实现更大尺寸的工艺以降低成本，符合未来消费级AR眼镜的需求。镭昱之所以能够快速实现Micro-LED技术突破，源于强大的团队实力和深厚的技术积累。据了解，镭昱核心团队源于香港科技大学电子系，拥有17年以上的尖端光芯片设计与制造经验。团队于2019年发布了全球首款单片式全彩QD Micro-LED微显示芯片，率先在全彩Micro-LED微显示技术领域实现突破；2022年10月，镭昱成功点亮0.39英寸单片全彩Micro-LED微显示芯片；2023年5月又推出全球最小尺寸（0.11英寸）Micro LED以及0.22英寸Micro LED全彩微显示器。镭昱最新的单片全彩Micro-LED微显示屏实现3.5微米超小像素间距，像素密度高达7200PPI，全彩亮度超10万尼特，色域覆盖率达到133.0% sRGB，94.2% NTSC，98.1% DCI-P3，色深24 bits，对比度高于2,000,000:1，最高帧率360Hz，在画面色彩、清晰度及流畅度方面都具备极佳表现。其不足火柴头大小的物理尺寸，在实现高亮度全彩显示的同时，可大幅助力AR眼镜实现性能、重量、外形及成本间的完美平衡，为AR内容生态及应用场景提供更多想象空间。庄博士表示，10万尼特的显示亮度只是镭昱技术的开端，持续的制程迭代将进一步推升亮度和色彩水平，以更好地满足AR眼镜的需求。
集微网消息，此前有媒体报道，英伟达CEO黄仁勋可能于6月6日前往中国大陆，先到访上海。据新浪科技6月5日消息，知情人士透露，他目前已经结束参加Computex台北国际电脑展的行程，已直接返回美国。此前有消息称，黄仁勋将与腾讯、字节跳动、浪潮、小米等科技公司会面，还将访问一些新能源汽车公司。目前看黄仁勋没有访问中国大陆的计划。黄仁勋此次在中国台湾地区的行程非常丰富，不仅在Computex现场发布新品、宣布与联发科合作，还前往台大毕业典礼进行演讲。黄仁勋在这期间，已经与台积电创办人张忠谋夫妇共进晚餐，由张忠谋夫人张淑芬亲自下厨，他表示“这是他最想做的一件事”。此外，他还与鸿海董事长刘扬伟会面，探讨半导体相关话题。关于黄仁勋后续是否有访问中国大陆的计划，还需要等待进一步的消息进行确认。（校对/张杰）
豪威集团物联网和新兴应用市场总监 Devang Patel 表示：“虽然AR眼镜市场仍处于起步阶段，但是消费者兴趣日渐浓厚。为此，OEM 厂商将更多功能集成到纤薄、时尚的设计中，使眼镜产品功耗低、重量轻，几乎可以全天候佩戴。OP03011是唯一一款采用超紧凑格式设计的单芯片解决方案，适用于需要较小视场和较低分辨率的应用，因此非常适合一些时尚、创新设计的AR眼镜。OP03011支持下一代智能眼镜应用，例如在用户视场中显示通知，以及直接从眼镜中访问GPS，以获取地图和方向，这样用户就无需掏出智能手机。”
OP03011在120 Hz下具有648 x 648分辨率，采用小尺寸FPCA封装，支持单通道MIPI-DSI接口。该产品现已出样，将于2023年第四季度投入量产。欲了解更多信息，请联系豪威集团的销售代表：https://www.omnivision-group.com/about-haowei新闻来源：集微网，文中所述为作者独立观点，不代表icspec立场。更多精彩资讯请下载icspec App。如对本稿件有异议，请联系微信客服specltkj。
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