EN
Enlaces rápidos
Obtener los chips IC personalizados correctamente comienza con comprender realmente qué necesita construirse. El equipo de ingeniería trabaja estrechamente con los desarrolladores de productos para determinar aspectos como los objetivos de consumo de energía, que normalmente deben mantenerse por debajo de 1 vatio para la mayoría de las aplicaciones IoT. También establecen límites en cuanto a la disipación de calor y los requisitos de rendimiento específicos para cada aplicación. Por ejemplo, los sistemas automotrices suelen requerir tiempos de procesamiento de señales inferiores a 10 nanosegundos. Un análisis reciente de las tendencias en el desarrollo de ASICs del año 2023 muestra algo interesante: cuando los ingenieros cuentan desde el principio con especificaciones claras y detalladas, aproximadamente cuatro de cada cinco proyectos superan con éxito su fase inicial de pruebas. Pero si se omite este paso, entonces las probabilidades disminuyen drásticamente, alcanzando apenas una tasa de éxito de alrededor de un tercio en el primer intento.
Los equipos de ingeniería suelen aplicar enfoques de diseño modular al integrar núcleos de procesamiento como RISC-V o ARM, junto con sistemas de memoria y conexiones de entrada/salida que se ajustan a las necesidades del producto final. Para chips utilizados en la automatización industrial, existen varias consideraciones importantes. La seguridad es primordial, por lo que los diseñadores incorporan circuitos de respaldo que cumplen con los estándares ISO 13849. La capacidad de procesamiento de señales en tiempo real es otra característica imprescindible. Además, estos componentes deben funcionar de forma confiable incluso en condiciones extremas, operando correctamente desde temperaturas tan bajas como menos 40 grados Celsius hasta más 125 grados Celsius sin fallar.
Una vez que se ha validado la arquitectura, los ingenieros pasan a la codificación en HDL, ejecutan simulaciones y optimizan la disposición física utilizando diversas herramientas, incluyendo Cadence Innovus. Realizar verificaciones de interferencia electromagnética (EMI) y análisis térmico desde las primeras etapas del proceso mediante múltiples iteraciones de prototipos puede reducir significativamente los costosos reenvíos posteriores. La mayoría de las fábricas tardan entre 12 y 18 semanas en entregar ese primer chip de silicio, razón por la cual la verificación exhaustiva antes del tapeout sigue siendo tan crítica para el control de plazos y presupuesto del proyecto.
Según el último informe de Sistemas Embebidos de 2024, técnicas como el escalado adaptativo de voltaje combinado con la desactivación de reloj pueden reducir el consumo de corriente en estado inactivo en nodos sensores IoT en aproximadamente un 70 por ciento. Los diseñadores inteligentes ahora están implementando múltiples dominios de alimentación para separar los componentes de computación de alta frecuencia de las partes que necesitan permanecer activas todo el tiempo. Este enfoque ayuda considerablemente a prolongar la vida útil de la batería en dispositivos como tecnología portátil médica y equipos de monitoreo ambiental, donde la operación a largo plazo es crítica. En lo que respecta específicamente a transmisores Bluetooth de Baja Energía, ajustar dinámicamente los umbrales dentro de los diseños de PMIC hace que duren alrededor de un 22 por ciento más en funcionamiento, manteniendo aún distancias adecuadas de alcance de señal. La industria ha ido adoptando gradualmente estos métodos mientras los fabricantes buscan formas de optimizar el rendimiento sin sacrificar la fiabilidad.
Al diseñar conjuntamente los paquetes y sus circuitos asociados, la calidad de la señal mejora realmente porque podemos tener en cuenta las molestas parasitancias del paquete junto con las redes de terminación en el chip. Se ha demostrado que algunos diseños de circuitos integrados personalizados que incorporan buffers de entrada/salida con impedancia adaptada reducen significativamente la interferencia electromagnética. Una reciente referencia industrial de 2023 encontró que estos diseños especializados redujeron la EMI aproximadamente en un 41 % en comparación con alternativas estándar disponibles en el mercado. Para aplicaciones específicas de control de motores circuitos integrados , la gestión térmica también se vuelve muy importante. Una buena planificación térmica ayuda a prevenir la formación de esos molestos puntos calientes. Y no olvidemos esos pequeños condensadores de desacoplamiento las demás máquinas ya sea que necesiten colocarse exactamente según las reglas de diseño para que la alimentación permanezca estable incluso cuando las cargas cambian repentinamente.
Los investigadores desarrollaron un sistema de monitoreo continuo de glucosa que puede durar hasta 18 meses con una sola carga gracias a varias decisiones inteligentes de diseño. Primero, implementaron técnicas de operación por debajo del umbral en los circuitos analógicos frontales, lo que redujo drásticamente el consumo de energía. Segundo, utilizaron un muestreo ADC con intercalado temporal que funciona sincronizado con ráfagas de radiofrecuencia durante la transmisión de datos. Y tercero, incorporaron tecnología de recolección solar en el chip que puede generar alrededor de 15 microvatios incluso cuando se expone a condiciones normales de iluminación interior. El circuito integrado personalizado de 40 nanómetros resultante también ofrece resultados impresionantes: alcanza una precisión de medición cercana al 99,3 por ciento mientras consume solo 3,2 microamperios por megahercio. Esto representa aproximadamente una reducción de dos tercios en el consumo de energía en comparación con versiones anteriores de dispositivos similares.
Cuando se trata de dispositivos portátiles e IoT donde el espacio es escaso y la gestión térmica es crucial, las técnicas avanzadas de diseño se vuelven absolutamente esenciales. Muchos ingenieros recurren actualmente a tecnologías como el apilamiento 3DIC junto con microvías, ya que permiten reducir la huella general manteniendo al mismo tiempo las señales limpias y fuertes. Algunos estudios recientes de 2023 analizaron cómo la colocación estratégica de pilares de cobre en diseños System-in-Package marcó una gran diferencia. ¿El resultado? Las zonas calientes disminuyeron aproximadamente un 34 % en comparación con las disposiciones estándar. Bastante impresionante si consideramos lo más densa que se vuelve la integración de componentes a medida que avanza la tecnología.
Las técnicas críticas incluyen:
Las proyecciones del sector sugieren que el 50 % de los nuevos diseños de chips de computación de alto rendimiento adoptarán arquitecturas multichip en 2025, impulsadas por la demanda de ancho de banda de los aceleradores de IA. Este cambio afecta a los dispositivos electrónicos de consumo, donde los equipos de diseño deben equilibrar interconexiones compatibles con UCIe frente a las limitaciones térmicas en perfiles de dispositivos inferiores a 7 mm.
La elección entre IP de terceros y propietaria implica compromisos entre rapidez para llegar al mercado y diferenciación de rendimiento. La IP comercial de PHY PCIe 6.0 o DDR5 acelera el desarrollo de controladores automotrices, mientras que los aceleradores personalizados de redes neuronales suelen ofrecer una eficiencia energética 2–3 veces superior en aplicaciones de IA en el borde.
Una encuesta realizada en 2024 entre desarrolladores de SoC reveló las siguientes tendencias:
| Enfoque de integración | Tiempo promedio de desarrollo | Flexibilidad de optimización de energía |
|---|---|---|
| IP de terceros | 7,2 meses | 38% |
| IP personalizada | 11,5 meses | 81% |
Estudios recientes muestran que las interfaces estandarizadas UCIe reducen los riesgos de integración en diseños basados en chiplets, al tiempo que mantienen el rendimiento. En SoCs para automatización industrial, combinar IP comercial de control de motores con módulos de seguridad propietarios permite cumplir con el nivel ASIL-D dentro de consumos de potencia inferiores a 2 W.
Las herramientas EDA actuales manejan alrededor del 70 % de esas tareas repetitivas y monótonas durante el trabajo de simulación y verificación, lo que realmente acelera el desarrollo de circuitos integrados personalizados. Las plataformas permiten a los ingenieros probar el rendimiento del consumo de energía cuando se lleva al límite y ajustar las rutas de señal para que funcionen de forma confiable en situaciones reales. Según el último Informe de Herramientas EDA 2024 de analistas del sector, las empresas que utilizan estos sistemas integrados experimentan una reducción de aproximadamente el 43 % en errores tras la fabricación, gracias a funciones integradas de comprobación de reglas de diseño y mejores capacidades de modelado térmico. Esto tiene sentido, ya que detectar problemas desde el principio ahorra tiempo y dinero a largo plazo.
Los sistemas EDA completos pueden costar a las empresas hasta medio millón de dólares al año, aunque actualmente existen opciones modulares que se adaptan mejor a empresas pequeñas que están comenzando. Con licencias basadas en tokens, los equipos de ingeniería pueden utilizar realmente esas herramientas avanzadas de síntesis cuando las necesitan durante etapas importantes, como la configuración del diseño del chip o el manejo de efectos parásitos. Según algunas investigaciones publicadas el año pasado, empresas de tamaño moderado vieron su retorno de inversión casi un cuarto más rápido cuando combinaron software de verificación gratuito de proyectos de código abierto con programas de diseño pagados de proveedores consolidados. Este enfoque híbrido parece estar funcionando bien para muchas empresas tecnológicas en crecimiento en la actualidad.
Estrategias clave para minimizar el riesgo en el desarrollo de ASIC incluyen:
Estos métodos ayudan a evitar respins, lo que puede retrasar el tiempo de comercialización entre 14 y 22 semanas por cada revisión de máscara.
Los nuevos desarrolladores están encontrando formas de sortear esos elevados costos iniciales, que solían superar los dos millones de dólares, utilizando centros de diseño externos y servicios de envío para prototipos. Las empresas especializadas en ASIC ahora gestionan todo el proceso, desde definir la arquitectura del chip hasta entregar los archivos GDSII finales. Además, muchas fábricas de semiconductores también han abierto sus puertas a actores más pequeños, ofreciéndoles acceso a procesos avanzados de fabricación en 12nm y 16nm sin necesidad de comprometerse primero con grandes volúmenes de producción. Para las pequeñas empresas, esto significa que pueden dedicar tiempo a crear algo único para su mercado, en lugar de quedar atrapadas intentando construir infraestructuras costosas desde cero.
Los circuitos integrados personalizados abordan todo tipo de necesidades diferentes en los sistemas inteligentes modernos. Tomemos, por ejemplo, los dispositivos perimetrales de Internet de las Cosas (IoT), donde los diseños neuromórficos pueden reducir las demandas de procesamiento de inteligencia artificial alrededor del 80 por ciento sin sacrificar prácticamente la velocidad, manteniendo tiempos de respuesta inferiores a diez milisegundos. La industria automotriz también ha avanzado mucho. Sus sistemas en un chip ahora incluyen más de quince funciones avanzadas de asistencia al conductor en un solo chip, lo que significa que los vehículos detectan objetos aproximadamente un 40 por ciento más rápido durante las fases de prueba de la tecnología de conducción autónoma. Y tampoco olvidemos los entornos industriales. Cuando los fabricantes integran esos pequeños sensores MEMS directamente dentro de sus chips personalizados, realmente aumentan la precisión del mantenimiento predictivo, especialmente cuando el equipo vibra constantemente. Pruebas en condiciones reales muestran una tasa de precisión cerca de un tercio mejor en estas condiciones difíciles.
Los fabricantes combaten la saturación del mercado mediante el despliegue de SoC optimizados verticalmente con aceleradores propietarios para cifrado, control de motores y protocolos inalámbricos. Las pruebas comparativas muestran que las unidades matriciales personalizadas superan a las GPU de propósito general en 5 veces el rendimiento de redes neuronales en los puntos finales de AIoT.
Los núcleos FP16 reforzados y la escalación adaptativa de voltaje permiten a los sistemas de imágenes médicas detectar tumores un 30 % más rápido sin comprometer la precisión diagnóstica. Los controladores industriales en tiempo real que utilizan circuitos integrados personalizados logran tiempos de respuesta inferiores a 2¼ s en operaciones de apagado críticas para la seguridad, mejorando la fiabilidad del sistema en aplicaciones esenciales.