EN
SZYBKI DOSTĘP
Poprawne zaprojektowanie niestandardowych układów scalonych zaczyna się od dokładnego zrozumienia tego, co należy zbudować. Zespół inżynieryjny ściśle współpracuje z developerami produktu, aby określić takie kwestie jak cele dotyczące zużycia mocy, które zazwyczaj muszą pozostać poniżej 1 wata dla większości aplikacji IoT. Ustalane są również ograniczenia dotyczące odprowadzania ciepła oraz wymagania wydajnościowe specyficzne dla każdej aplikacji. Na przykład systemy samochodowe często wymagają czasu przetwarzania sygnału poniżej 10 nanosekund. Analiza najnowszych trendów w rozwoju układów ASIC z 2023 roku ujawnia ciekawy fakt: gdy inżynierowie otrzymują od początku jasne i szczegółowe specyfikacje, około cztery na pięć projektów powodzeniem przechodzi fazę wstępnego testowania. Pominięcie tego etapu? Wtedy szanse sukcesu gwałtownie spadają do poziomu niespełna jednej trzeciej przy pierwszej próbie.
Zespoły inżynieryjne często stosują podejście modułowe podczas tworzenia rdzeni przetwarzania, takich jak RISC-V czy ARM, wraz z systemami pamięci i połączeniami wejścia/wyjścia dostosowanymi do potrzeb końcowego produktu. W przypadku układów stosowanych w automatyce przemysłowej istnieje kilka ważnych kwestii do rozważenia. Najważniejsza jest bezpieczeństwo, dlatego projektanci integrują obwody rezerwowe spełniające normy ISO 13849. Kolejną niezbędną cechą są możliwości przetwarzania sygnałów w czasie rzeczywistym. Ponadto te komponenty muszą działać niezawodnie nawet w ekstremalnych warunkach, funkcjonując poprawnie od minus 40 stopni Celsjusza aż do plus 125 stopni Celsjusza bez awarii.
Po zweryfikowaniu architektury inżynierowie przechodzą do kodowania w języku HDL, uruchamiają symulacje oraz optymalizują układ fizyczny za pomocą różnych narzędzi, w tym Cadence Innovus. Wczesne przeprowadzenie analizy zakłóceń elektromagnetycznych (EMI) i analizy termicznej w trakcie wielu iteracji prototypów może znacznie zmniejszyć liczbę kosztownych ponownych wersji układu. Większość wytwórni zajmuje od 12 do 18 tygodni na dostarczenie pierwszego układu scalonego, dlatego też dokładna weryfikacja przed etapem tapeout ma kluczowe znaczenie dla harmonogramu projektu i kontroli budżetu.
Zgodnie z najnowszym raportem na temat systemów wbudowanych z 2024 roku, techniki takie jak skalowanie napięcia dostosowujące w połączeniu z wyłączaniem zegara mogą zmniejszyć pobór prądu w stanie bezczynności w węzłach czujników IoT o około 70 procent. Firma projektantów implementuje obecnie wiele domen zasilania, aby oddzielić wysokoczęstotliwościowe komponenty obliczeniowe od tych, które muszą być stale aktywne. Takie podejście znacznie wydłuża żywotność baterii w urządzeniach, takich jak noszone urządzenia medyczne czy sprzęt do monitorowania środowiska, gdzie kluczowe jest długotrwałe działanie. W przypadku konkretnie nadajników Bluetooth Low Energy, dynamiczne dostosowywanie progów w projektach PMIC pozwala wydłużyć czas pracy o około 22 procent, zachowując jednocześnie dobrą odległość zasięgu sygnału. Przemysł stopniowo przyjmuje te metody, ponieważ producenci poszukują sposobów optymalizacji wydajności bez utraty niezawodności.
Podczas projektowania pakietów i powiązanych z nimi obwodów jednocześnie, jakość sygnału faktycznie się poprawia, ponieważ możemy uwzględnić te uciążliwe pasożytnicze parametry pakietu razem z sieciami kończącymi na chipie. Wykazano, że niektóre niestandardowe projekty układów scalonych, które obejmują dopasowane impedancyjnie bufory wejściowe/wyjściowe, znacząco zmniejszają zakłócenia elektromagnetyczne. Jedno niedawne opracowanie branżowe z 2023 roku wykazało, że te specjalistyczne projekty zmniejszyły EMI o około 41% w porównaniu ze standardowymi, gotowymi rozwiązaniami. W przypadku aplikacji sterowania silnikami układy scalone , zarządzanie temperaturą staje się również bardzo ważne. Dobre planowanie termiczne pomaga zapobiegać powstawaniu irytujących gorących punktów. I nie zapominajmy o tych małych kondensatorach dekompensacyjnych kondensatory albo muszą być umieszczone odpowiednio zgodnie z zasadami projektowania, aby napięcie pozostawało stabilne nawet przy nagłych zmianach obciążenia.
Badacze opracowali system ciągłego monitorowania poziomu glukozy, który może działać do 18 miesięcy na jednym ładowaniu dzięki kilku pomysłowym rozwiązaniom konstrukcyjnym. Po pierwsze, zastosowano technikę pracy w zakresie podprogowym w obwodach analogowego interfejsu wejściowego, co znacząco zmniejsza zużycie energii. Po drugie, wykorzystano próbkowanie przesunięte w czasie w przetworniku ADC, które działa zsynchronizowane z impulsami częstotliwości radiowej podczas transmisji danych. Po trzecie, włączono technologię pozyskiwania energii ze światła słonecznego bezpośrednio na chipie, która może generować około 15 mikrowatów nawet przy ekspozycji na typowe oświetlenie pomieszczeń. Otrzymany 40-nanometrowy niestandardowy układ scalony zapewnia również imponujące wyniki – osiągając dokładność pomiaru na poziomie prawie 99,3 procent przy poborze zaledwie 3,2 mikroampera na megaherc. Oznacza to redukcję zużycia energii o około dwie trzecie w porównaniu z poprzednimi wersjami podobnych urządzeń.
Gdy chodzi o urządzenia noszone i urządzenia IoT, gdzie miejsce jest na wagę złota, a zarządzanie ciepłem ma kluczowe znaczenie, zaawansowane techniki układania stają się absolutnie krytyczne. Wiele inżynierów odchodzi obecnie od takich rozwiązań jak stosowanie 3DIC wraz z technologią mikrowiązań, ponieważ pozwalają one zmniejszyć ogólną powierzchnię zajmowaną przez układ, jednocześnie utrzymując czyste i silne sygnały. Ostatnie prace z 2023 roku analizowały wpływ strategicznego rozmieszczenia słupków miedzianych w projektach System-in-Package, które wykazały istotne różnice. Wynik? Obszary przegrzania zmniejszyły się o około 34% w porównaniu do standardowych układów. Dość imponujące, biorąc pod uwagę, jak bardzo zagęszczone stają się komponenty wraz z postępem technologii.
Kluczowe techniki obejmują:
Prognozy branżowe sugerują, że do 2025 roku 50% nowych projektów wysokowydajnych układów scalonych wykorzysta architektury wielopłytowe, co będzie wynikiem zapotrzebowania na przepustowość akceleratorów sztucznej inteligencji. Ten przesunięcie wpływa na elektronikę użytkową, gdzie zespoły projektowe muszą uzgadniać łączność zgodną ze standardem UCIe z ograniczeniami termicznymi w urządzeniach o grubości poniżej 7 mm.
Wybór między IP od stron trzecich a własnym wiąże się z kompromisami pomiędzy szybkością wprowadzenia produktu na rynek a różnicowaniem pod względem wydajności. Komercyjne IP PHY dla PCIe 6.0 lub DDR5 przyspieszają rozwój kontrolerów samochodowych, natomiast niestandardowe akceleratory sieci neuronowych często oferują 2–3 razy lepszą efektywność energetyczną w aplikacjach AI na krawędzi sieci.
Badanie z 2024 roku wśród projektantów SoC ujawniło następujące trendy:
| Podejście do integracji | Średni czas rozwoju | Elastyczność optymalizacji poboru mocy |
|---|---|---|
| IP od stron trzecich | 7,2 miesiąca | 38% |
| Własne IP | 11,5 miesiąca | 81% |
Najnowsze badania pokazują, że ujednolicone interfejsy UCIe zmniejszają ryzyko integracji w projektach opartych na chipletach, jednocześnie utrzymując wydajność. W układach SoC do zastosowań w automatyce przemysłowej połączenie komercyjnych modułów sterowania silnikami z własnymi modułami bezpieczeństwa umożliwia osiągnięcie zgodności z wymogami ASIL-D przy poborze mocy poniżej 2 W.
Współczesne narzędzia EDA obsługują około 70% tych monotonnych, powtarzalnych zadań podczas symulacji i weryfikacji, co znacznie przyspiesza rozwój niestandardowych układów scalonych. Platformy pozwalają inżynierom sprawdzić, jak stabilna jest wydajność energetyczna w ekstremalnych warunkach oraz precyzyjnie dostroić ścieżki sygnałowe, aby działały one niezawodnie w rzeczywistych warunkach. Zgodnie z najnowszym raportem Branżowego Biura Analitycznego pt. „EDA Tools Report 2024”, firmy korzystające z tych zintegrowanych systemów odnotowują spadek liczby błędów po produkcji o około 43% dzięki wbudowanym funkcjom sprawdzania zasad projektowania i lepszym możliwościom modelowania termicznego. To zupełnie logiczne, ponieważ wcześniejsze wykrywanie problemów oszczędza czas i pieniądze w dalszym etapie realizacji projektu.
Pełne systemy EDA mogą kosztować firmy ponad pół miliona dolarów rocznie, choć obecnie istnieją opcje modułowe, które lepiej skalują się dla mniejszych firm dopiero rozpoczynających działalność. Dzięki licencjonowaniu opartemu na tokenach zespoły inżynieryjne mogą faktycznie korzystać z tych zaawansowanych narzędzi syntezy wtedy, gdy są one naprawdę potrzebne, na przykład podczas projektowania układu chipa lub radzenia sobie z efektami pasożytniczymi. Zgodnie z niektórymi badaniami opublikowanymi w zeszłym roku, firmy średniej wielkości odnotowały zwrot z inwestycji niemal o jedna czwartą szybciej, gdy połączyły bezpłatne oprogramowanie weryfikacyjne z projektów open source z płatnymi programami do layoutu od ugruntowanych dostawców. Obecnie podejście hybrydowe dobrze sprawdza się dla wielu rozwijających się firm technologicznych.
Kluczowe strategie minimalizacji ryzyka w rozwoju ASIC obejmują:
Te metody pomagają uniknąć ponownych uruchomień, które mogą opóźnić wprowadzenie produktu na rynek o 14–22 tygodnie na każdą modyfikację maski.
Nowi deweloperzy znajdują sposoby na omijanie wysokich kosztów wstępnych, które kiedyś przekraczały dwa miliony dolarów, korzystając z zewnętrznych centrów projektowych i usług wysyłkowych dla prototypów. Firmy specjalizujące się w układach ASIC obsługują teraz wszystko – od opracowania architektury chipa aż po dostarczenie gotowych plików GDSII. Wiele wytwórni otworzyło również drzwi dla mniejszych graczy, umożliwiając im dostęp do zaawansowanych procesów produkcyjnych na poziomie 12 nm i 16 nm bez konieczności podejmowania dużych partii produkcji. Oznacza to, że małe firmy mogą skupić się na tworzeniu unikalnych rozwiązań dla swojego rynku zamiast tracić czas na budowanie drogiej infrastruktury od podstaw.
Obwody scalone o specjalnym przeznaczeniu spełniają najróżniejsze potrzeby współczesnych inteligentnych systemów. Weźmy na przykład urządzenia brzegowe IoT, gdzie projekty neuromorficzne mogą zmniejszyć zapotrzebowanie na przetwarzanie sztucznej inteligencji o około 80 procent, nie ofiarowując przy tym znacząco szybkości działania i utrzymując czasy reakcji poniżej dziesięciu milisekund. Przemysł motoryzacyjny również dokonał dużych postępów. Obecnie ich systemy na chipie integrują ponad piętnaście zaawansowanych funkcji wspomagania kierowcy w jednym układzie, co oznacza, że samochody wykrywają obiekty o około 40 procent szybciej podczas testowania technologii jazdy autonomicznej. Nie zapominajmy również o środowiskach przemysłowych. Gdy producenci wbudowują mikroskopijne czujniki MEMS bezpośrednio w swoje własne układy scalone, rzeczywiście zwiększają dokładność predykcyjnego utrzymania ruchu, szczególnie w przypadku urządzeń stale narażonych na drgania. Testy w warunkach rzeczywistych wykazały o jedną trzecią wyższy poziom dokładności w tych trudnych warunkach.
Producenci walczą z nasyceniem rynku, wdrażając pionowo zoptymalizowane SoC z własnymi akceleratorami do szyfrowania, sterowania silnikami i protokołów bezprzewodowych. Testy wydajności pokazują, że niestandardowe jednostki mnożenia macierzy osiągają wydajność sieci neuronowych na końcowych punktach AIoT pięciokrotnie wyższą niż procesory graficzne ogólnego przeznaczenia.
Wzmocnione rdzenie FP16 i adaptacyjne skalowanie napięcia pozwalają systemom obrazowania medycznego wykrywać guzy o 30% szybciej, nie kompromitując precyzji diagnostycznej. Przemysłowe sterowniki czasu rzeczywistego wykorzystujące niestandardowe układy scalone osiągają czasy reakcji poniżej 2¼ s w operacjach awaryjnego zatrzymania, zwiększając niezawodność systemu w aplikacjach krytycznych.