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[讨论] 如何从零开始设计一颗芯片?

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发表于 2019-8-22 10:12:34 | 显示全部楼层 |阅读模式
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本帖最后由 美好的一天 于 2019-8-22 10:14 编辑

在各方助力下,集成电路成了时代热点,有大量文章在写芯片设计之复杂之困难,本文从EDA使用角度捋一遍芯片设计流程。
01 开始
在老驴画出第一副图之后,发现熟知的只有数字电路部分的一小段,对系统、软件及上层应用完全无知,只能归类为Others。
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于消费者而言,一个可以使用的系统,有数字集成电路部分、模拟集成电路部分、系统软件及上层应用部分。
关于各个部分的功能,借用IC咖啡胡总的精品图可以一目了然。外部世界是一个模拟世界,故所有需要与外部世界接口的部分都需要模拟集成电路,模拟集成电路将采集到的外部信息转化成0/1交给数字集成电路运算处理,再将数字集成电路运算处理完的信号转化成模拟信号输出;而这一切的运算过程都是在系统软件的号令跟监控下完成的,故曰:芯片是骨架,系统软件是灵魂。
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数字集成电路设计实现流程是个相当漫长的过程,拿手机基带芯片为例,对于3G, 4G, 5G, 工程师最初见到的是无数页的协议文档。
架构师要根据协议来确定:协议的哪些部分可以用软件实现,哪些部分需要用硬件实现。
算法工程师要深入研读协议的每一部分,并选定实现所用算法。
芯片设计工程师,需要将算法工程师选定的算法,描述成RTL。
芯片验证工程师,需要根据算法工程师选定的算法设计测试向量,对RTL做功能、效能验证。
数字实现工程师,需要根据算法工程师和设计工程师设定的目标PPA 将RTL 揉搓成GDS。
芯片生产由于太过复杂,完全交由代工厂完成,封装亦是;对于测试,大部分公司都是租借第三方测试基台由自己的测试工程师完成,只有少部分土豪公司才会有自己的测试基台。
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一颗芯片,性能的60%取决于架构师,在国内好的架构师不超过三位数,极好的架构师不超过两位数,架构师是芯片灵魂的缔造者,是食物链的最顶端,是牛逼闪闪的存在。
就驴浅显认知,除了office似乎没有EDA工具用于架构设计;架构敲定了之后,大量的算法工程师跟上,对于协议规定的每个点,都要选择适当的算法,用C/C++做精确模拟仿真,要确保功能、精度、效率、吞吐量等指标,Matlab跟GCC应该是他们使用最多的工具。
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设计工程师根据算法工程师经过反复模拟仿真选择的算法,将抽象描述或定点C转换成RTL,在设计过程中需要反复仿真、综合,以确定设计功能的正确性,跟设计能达到的PPA。
除了RTL, 设计工程师还需要根据设计目标编写SDC 和power intent, 并做对应的质量检查。设计工程师需要使用大量EDA工具:
  • 编辑器:VIM,emac;
  • Lint:RTL质量检查,Spyglass,Jasper;
  • CDC:SDC质量检查,Spyglass,Conformal,GCA;
  • CPF/1801:power intent质量检查,CLP;
  • Power:RTL级功耗分析,Joules,PA;
  • 仿真器:C,S,M三家都有各自的仿真工具;
  • 综合:Genus,DC;

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老驴以为,从集成开始,由脑力劳作进入体力劳作,对比盖房子,就是从设计师到泥瓦工。集成工程师,要把芯片所用的所有模块相互连接起来,指导思想是架构工程师确定的,各个IP如何连接是各IP的owner确定的,集成工程师只要保证不多连、不少连、不乱连即可,据说当前也没有什么有效的集成工具,常用到的是emac。
02 验证
接着捋,实际项目中验证跟综合从RTL coding开始就会交叉进行,反复迭代。
验证在数字芯片设计中占很大比例,近些年在设计复杂度的推动下验证方法学跟验证手段在不断更新,从OVM到UVM,从Dynamic verification到Static verification, 从FPGAE到mulator,所有革新目的可概括为:快速、完备、易调试。
验证涉及到许多方面,验证工程师一方面要对相关协议算法有足够了解,根据架构、算法工程师设定的目标设计仿真向量;另一方面要对设计本身足够了解,以提高验证效率,缩短验证时间。验证工程师需要掌握许多技术,需要使用许多工具。
  • 语言:各种脚本语言之外,C/C++, SystemVerilog, Verilog;
  • 协议:各种接口协议,各种通信协议,各种总线协议;
  • 工具:动态仿真工具,静态仿真工具,FPGA, Emulator;

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数字验证领域,依旧是C, S, M 三家几乎全霸,老驴已不做验证多年,对S, M 两家验证相关工具除了VCS,Verdi,Modelsim其他几乎无知,此处拿C 家验证全套为例。
  • Static Verification: Jasper Gold 是C 家新近推出的静态验证工具,驴所理解的静态验证是基于断言的验证方法学,所谓静态即不需要输入测试激励,验证过程是纯数学行为。
  • Dynamic Verification: Xcelium 是C 家的动态验证工具,驴所理解的动态验证是基于UVM 的验证方法学,通过输入测试激励,监控仿真结果,分析覆盖率完成功能验证。
  • Emulator: 硬件仿真加速器,粗暴理解:有debug 功能的集成了丰富接口的巨型可编程阵列;特点:超高速验证、支持系统软件调试。帕拉丁是C 家在验证领域的明星产品,是行业翘楚,据说常有钦差莅临硅厂在帕拉丁前驻足良久,赏其外形之美,赞其功能之强。
  • Verification IP: 验证需要各种验证模型,各种IP,各种总线,各种高速接口。

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FPGA的一大应用是验证,故提一嘴。在世上曾经有两家牛逼闪闪的FPGA 公司,一家是Altera,另一家是Xilinx,后来Altera像Mentor一样找了个大爷把自己卖了。
FPGA内除了可编程逻辑之外,通常还会集成各种IP,如CPU,DSP,DDR controller等。每家FPGA都有各种配置,根据集成的IP,可编程逻辑的规模,可达到的速度,价格相差极大。
相对于ASIC,FPGA也有一套对应的EDA工具,用于综合、布局布线、烧录、调试。如:Synplify,Quartus。
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国内现状:Static Verification,Dynamic Verification,Emulator几乎空白;国内有一些FPGA公司,在中低端领域已经做得非常不错,但是高端领域几乎空白。任重而道远,不矫饰,脚踏实地干!
03 实现
接着上面说的我们继续捋数字芯片设计实现流程,今天进入实现阶段,对于这一段驴只熟悉其中的综合、形式验证、低功耗验证、RTL功耗分析、STA,其他部分都是一知半解,故无深究,只捋流程。
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整个实现阶段,可以概括成玩EDA工具及基于EDA工具的方法学,EDA工具无疑是实现阶段的主导,一颗芯片做得好不好,在实现阶段之前基本取决于工程师的能力强不强,而在实现阶段之后基本取决于EDA工具玩得好不好。整个设计实现流程,涉及到许多工具,此处列出四家主要参与者,空白部分不代表没有,只代表驴不知。
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数字电路实现流程,从大方向上可以分成两部分:优化跟验证。
优化,会更改逻辑描述方式,会更改逻辑结构,会插入新逻辑,这所有的动作都存在引入错误的风险,故需要验证工具予以监控。
验证,要确保逻辑优化过程不改变逻辑功能,要确保时序满足既定目标需求,要确保无物理规则违规,要确保信号完整性,这所有的验证都有一套对应的通过规则,但凡有某一项不达标,就不能拿去生产制造。
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高级综合:所谓的高级综合就是将C/ C++/ System C描述的设计意图,“翻译”成用Verilog / System Verilog描述的RTL,多应用于运算逻辑主导的设计,除了三巨头,市面上有许多小公司在这一个点上也做得不错。
综合:在实现流程中,就背后算法而言,综合一定是最难最复杂的。综合首先将Verilog / System Verilog / VHDL描述的逻辑转化成由Gtech描述的逻辑,再对Gtech逻辑做优化,优化后再将Gtech描述映射到对应工艺库。
其中优化过程涉及到多个方面,近年来EDA工具的发展方向基本可以概括为:容量,速度,相关性。
容量:指可处理的设计规模;速度:指EDA工具的优化速度;相关性:指跟布局布线之间的相关性。主流工具:Genus, Design Compiler。在这一点上,几乎再难有后起之秀,除非有朝一日,整个数字电路的设计方法学发生颠覆性的革新。
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DFT:插入压缩解压缩逻辑,插入scan chain,插入Mbist,插入Lbist,插入Boundary Scan,插入OCC,插入Test Point,生成ATPG pattern,故障诊断,DFT工程师像老中医插入、观察、诊断。当今市面上DFT工程师紧缺,贵!主流工具:Tessenst,Modus,TetraMax。
ECO:但凡有新的东西引入,就可能引入bug,早期发现bug可以重新走一遍实现流程,如果在后期发现bug重走一遍流程的代价太大,通常的做法就是ECO。对于简单的bug修复手工ECO就可以,但是对于复杂的bug修复,手工ECO有心无力,故需要有EDA工具来完成相应的工作。当前世面上最好用的自动ECO工具非Conformal ECO莫属。最近也有一些startup做对应的点工具,整个思路跟CECO类似,但是没有自己的综合工具优化ECO后的补丁,就很难得到一个好的结果。
布局布线:在进入纳米时代之前,布局布线并没那么复杂,从90nm开始到如今的3nm,布局布线的复杂度呈指数增长,从floorplan到placement到CTS到Routing每一步涉及到的算法在近年都做了颠覆性的革新,以Innovus的问世为起点,布局布线进入到了一个新纪元。在AI的浪潮下C跟S都一头扎了进去,要做世上最智能的布局布线工具,也许有朝一日可以像跟小度对话一样:
  • 硅农:Innovus请解析A文件,按设定目标做个功耗最优的结果;
  • Innovus: 已读取目标文件,根据设计数据分析,本设计大概需要250G内存,在5小时内完成,请选择任务完成后是否自动进入后续程序......

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RTL 功耗分析:这一步可以放在实现端做也可以放在实现之前做。分析过程相对简单:读入RTL,SDC,仿真激励,通过计算分析平均功耗跟瞬时功耗,找出设计中的“功耗缺陷”,指导Designer进行功耗优化。主流工具有:Joules,Spyglass,PowerArtist。
形式验证:在整个实现流程中,形式验证充当逻辑功能等效性的监察官,任何一步优化结束后都需要过形式验证这一关,以确保在优化过程中,逻辑功能未被改变。主流工具:LEC,Formality。随着设计规模的暴增跟优化技术的飞速发展,形式验证的难度逐渐增加,占用的时间逐渐增多,SmartLEC是针对复杂设计的先行者。
低功耗验证:针对低功耗设计,低功耗验证要验证CPF / UPF / 1801的语法语义跟描述意图,要验证低功耗单元未多插,未漏插,未乱插,要验证电源跟地的链接符合设计意图,要验证电特性的完整性。主流工具:CLP。
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STA:Timing signoff,STA看似庞杂,其实并不复杂,相比于优化过程要简单得多,抛开Timing ECO,STA所有的动作都只是计算而不是求解,不恰当的比方:STA就好比幼儿园的算术题,加数跟被加数都在那里,只要求个和即可;而优化过程是求最优解或近似最优解的过程,要难得多。近年来STA EDA工具主要在几个方向着力:如何模拟制造过程的随机工艺偏差,如何处理超大规模设计,如何模拟新工艺结点电特性对时序的影响。
Power Signoff:验证设计的电源网络是否足够强悍,分析,发现,修正:IR-drop跟EM。主流工具:Voltus,RedHawk。
物理验证:验证所有的管子、过孔、走线是否满足Foundry制定的规则,是个体力活,有点像盖好房子之后的垃圾清理,主流工具:Calibre,PVS,ICV。
整个数字实现流程中涉及到诸多工具,三巨头在领跑,后面基本没有跟随者,偶尔有某个点工具做得好的后起之秀,大多都会被三巨头吃了,这也算是行业套路。就市值看,三巨头加起来来也不及互联网公司一条腿粗,然而在整个芯片设计实现过程中却不可或缺,吾国要强大芯片产业,必须要在EDA这一块加大投入,方能离脱离被掐着脖子走更进一步。
04 结语
接着继续捋,写最后剩下的一节。老驴从未真正接触过生产制造之后的部分,从生产制造到封装测试到系统验证到量产出货,全是老驴的盲区,但为了故事的完整性,编个结尾。
设计实现可比作芯片的『受精过程』,通过了各种验证的GDS好比健康的受精卵,交由代工厂『孕育』,好比孕期出不得任何差池一样,生产制造过程也出不得半点差池。进入nm 时代之后生产制造过程异常复杂,封装过程也异常复杂,都是寡头游戏。驴所知的生产封装过程涉及到的EDA工具有DFM,Package Design,OPC。
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近年来,封装技术也是一路高歌猛进,在制造进入到『后摩尔时代』后,封装进入『3D-IC』 时代,也许有一天人类可以造出三体中的智子。
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拿到封装好的芯片之后,还需要进行Bringup,post Silicon Validation,Hardware system test,Maufacturing Test,然后才能出货装入不同应用系统,造福人类。这是一个十分漫长的过程。
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生产制造封装测试过程中除了需要众多EDA工具,还需要高精尖的生产封装设备、测试设备及各种材料,如:硅晶圆、靶材、抛光材料、光刻胶、电子特种气体、湿电子化学品;目前我国在所涉及的各个方面都有代差,EDA在美帝手里,生产封装测试设备在欧巴罗手里,材料在东瀛手里,伙计们,路漫漫其修远兮!
再回到下图,数字电路设计实现部分之外,还有模拟电路设计实现生产制造封装测试,还有数模混合电路设计生产制造封装测试,还有FPGA,PCB,SoftWare,OS,APP,虽然都属于集成电路的广阔领域,但相互之间隔着岂止一座山,老驴编也编不来了,希望有相应领域的同仁捋一捋,卖给老驴来宣传。

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