近期蘋果公司第一批采用自研芯片M1（Apple Silicon）的電腦開售，在市場上引起極大關注。M1芯片如此成功的重要原因之一，在于蘋果公司早在構建產品之初就通過軟硬件結合的工作方式，共同開發出完全適用于M1的硬件產品和軟件生態。

這種軟硬件結合的芯片設計方法，讓M1芯片使用臺積電5納米工藝集成了160億個晶體管、配備8核中央處理器、8核圖形處理器以及16核架構的神經網絡引擎，能夠以更佳的性能服務于終端應用。 跨領域聯合方法學不僅能夠指導芯片設計工藝的不斷演進，更是整個產業鏈合作的技術基石，引領著半導體行業的創新和進步。

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DTCO方法學：先進工藝節點下的設計利器

芯片是硬件產業，也是軟件產業，同時涉及上游的高精度設計、中游的工藝制造以及下游的應用場景。工藝節點從微米級別向納米級別不斷前進，工藝復雜度的提升使得工廠無法按照傳統提供連續工藝參數空間，特別是FinFET工藝，針對器件的特征尺寸做了嚴格的限制。在工藝開發初期，如何選定這些特征尺寸，除了依據制造工藝本身的能力限制以外，需要將設計需求的輸入納入考慮范圍。

反觀設計端，在進行下一代產品規劃時，摩爾定律曲線早就不再完美匹配實際工藝能力，使得設計端必須和工藝研發緊密配合，協同優化，共同尋找新一代工藝及設計目標。

這種設計和工藝共同協作的過程，我們稱之為Design Technology Co-optimization （DTCO，設計工藝協同開發）。新思科技（Synopsys）是最早宣布開發并落地DTCO方法學的 EDA公司，為彌補設計和工藝開發之間的鴻溝提供先進的DTCO工具、方法和流程，促進和加快現有技術的迭代升級，以滿足物聯網、智能駕駛、機器人技術等新產品和應用市場的嚴格要求。

由于新思科技擁有業界唯一完整覆蓋設計和制造流程的工具集，因此新思科技的DTCO解決方案涵蓋了從材料探索到模塊級物理實現的整個過程，在晶圓生產之前的早期探路階段就能夠有效評估并縮小范圍選擇出新的晶體管架構、材料和其他工藝創新技術，確保單元庫、IP、后端設計與工藝產線的特性能夠緊密吻合，從而以較低的成本實現更快的工藝開發。

▲新思科技DTCO流程示意圖

工藝節點的不斷演進給半導體行業帶來諸多挑戰，最大的挑戰在于需要考慮所有可能的選擇時如何及時收斂到最佳的晶體管架構。以IBM為例，新思科技的DTCO解決方案根據從典型構件（如CPU內核）中提取的指標有效地選擇最佳的晶體管架構和工藝選項，從布線能力、功耗、時序和面積等方面對晶體管和單元級設計進行優化，從而以更低的成本實現更快的工藝開發。

在此次合作中，新思科技的完整工具集讓DTCO得以發揮最大作用：采用新思科技Proteus掩模合成和Sentaurus光刻技術開發新的圖形技術，通過QuantumATK對新材料進行建模，使用Sentaurus TCAD和Process Explorer評估并優化新的器件結構、工藝和工藝集成方案，并通過Mystic提取緊湊的模型。并結合這些流程產生的設計規則生成用于電路仿真的PDK和進行標準單元庫設計，最終使用基于IC Compiler II、StarRC、PrimeTime和IC Validator的融合技術物理實現整個流程執行PPA評估。通過模擬-優化工藝或版圖-仿真迭代，實現工藝和和設計的協同優化，縮短產品開發周期。

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Shift Left方法學：并行開發勢在必行

在后摩爾定律時代，AI、智能駕駛、5G為代表的創新應用領域對芯片的需求不斷攀升，集成了微處理器、模擬IP核、數字IP核和存儲器（或片外存儲控制接口)）等多種IP核的SoC（系統級芯片，System on Chip）成為主流，隨之而來的挑戰是驗證復雜度呈現指數級的增長。

新思科技提出開發左移（Shift Left）的開發理念，為芯片設計開發提供了完整而強大的工具鏈、齊備而成熟穩定的IP，通過IP復用、驗證左移的方式，把驗證及軟件開發工作時間提前（即時間坐標軸上左移），幫助企業從最初產品定義期開始驗證項目流程管理的順暢性、合理性，讓整體步驟前移，從而加速設計進程、縮短設計時間并提高設計成功率。

新思科技推出的基于虛擬原型技術的虛擬開發平臺（VDK)可實現芯片、電路及元器件等電子控制單元（ECU）的虛擬仿真，將物理開發升級到仿真環境的智能開發，這樣能夠將軟件開發和測試開發左移到系統設計之前，實現軟硬件并行開發。同時，新思科技正在積極投入架構設計階段進行PPA評估的極致左移流程和工具，將以往只能在實現階段進行的設計物理參數優化工作，左移到架構設計階段，實現軟硬件協同優化。

根據項目復雜度不同，新思科技的左移方法學，可以把開發進度提前3到9個月不等，在大型SoC開發中節省3到9個月可能決定著一款產品在市場上是否能搶到時間窗口。以新思科技的HAPS-80為例，作為加快軟件開發和系統驗證的最佳解決方案，其成功協助平頭哥在兩周內完成玄鐵910處理器SoC原型設計，并交付給軟件團隊，為玄鐵910處理器的早日面市提供了極大保障。 軟件定義芯片的觀念不斷深入人心，變革正在發生。

新思科技的左移方法學已經從芯片設計領域推廣到更多的終端應用開發，如智能汽車行業。自動駕駛是汽車行業的未來發展方向，需要采用大量的電子軟硬件。在左移方法學的指導下，新思科技針對智能汽車領域提出Triple Shift Left理論，憑借一系列汽車級IP核、設計和驗證解決方案及軟件，能夠提前12-18個月發現開發問題，協助解決汽車行業中的功能安全、安全性與可靠性挑戰，重新定義智能汽車的研發流程，大幅提升研發效率，進一步加速汽車產業邁向智能化時代。

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SLM方法學：重塑產業價值鏈的價值

如今，芯片設計更加復雜，芯片性能的可靠性也不斷提升，半導體行業現在終于有機會與當今許多其他業務領域一樣，能夠利用其產品和技術的經驗數據，來提高整個電子系統價值鏈的效率與價值。以往，在半導體的產業鏈上，從芯片設計、調試、測試、量產、回片等，在每個階段都有相對應的參數和數據管理手段，這導致了擁有龐大數據量的半導體行業，無法把經驗數據在全產業鏈上做整合和反饋，數據的價值無法應用于管理硅生命周期。

也因此，半導體行業的全生命周期管理方法學一直缺位。 但隨著芯片和系統的復雜性日益增加，性能和可靠性要求不斷升級，推動著硅后分析、維護和優化方面的需求不斷上升 ，這意味著需要一種新的方法來解決硅基系統的開發、運行和維護問題。 新思科技近期正式推出業界首個以數據分析驅動的硅生命周期管理（SLM）平臺，通過分析片上監控器和傳感器數據，形成閉環，從而實現對SoC從設計階段到最終用戶部署的全生命周期優化。

SLM平臺與新思科技市場領先的Fusion Design（融合設計）工具緊密結合，將在整個芯片生命周期提供關鍵性能、可靠性和安全性方面的深入分析。這將為SoC團隊及其客戶帶來全新高度的視角，提升其在設備和系統生命周期的每個階段實現優化操作的能力。

SLM解決方案基于兩個基本原則：盡可能多地收集與每個芯片相關的有用數據，并在其整個生命周期中對這些數據進行分析，以獲得用于改進芯片和系統相關活動的可操作見解。第一個原則的實現方式是基于已經從測試和產品工程中獲得的數據，通過嵌入在每個芯片中的監控器和傳感器深入了解芯片的運行，并在廣泛的環境和條件下測量目標活動。

第二個原則是應用目標分析引擎對可用的芯片數據進行處理，以實現半導體生命周期各個階段的優化，包括從設計實施到制造、生產測試、調試和現場最終運行等全部流程，從而確保始終獲得最佳結果。 這種以數據分析驅動的SLM方法論和平臺，可以為客戶提供巨大的潛在回報。尤其是數據中心和網絡等關鍵應用領域，在性能和功率方面的改進將帶來數十億美元的潛在收益和成本節省。

無論是提倡設計工藝協同開發的DTCO、推崇并行開發的Shift Left、還是貫穿硅生命周期的數據分析驅動的SLM平臺，新思科技所開發并推行的方法學一次次協助行業順利通過先進工藝演進帶來的轉折并進入下一個發展快車道，在提升芯片設計性能和效率、不斷引領芯片設計開發不斷挑戰摩爾定律極限的同時，還有效地串聯起了芯片行業的上下游，并用軟件統一了產業鏈不同分工企業之間的對話語言，從而打造了良性的產業合作生態圈。 //////////

責任編輯：xj

原文標題：從DTCO、Shift Left到SLM，方法學如何促進芯片產業鏈合作

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