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新思科技推出PrimeLib统一库表征和验证解决方案,加速先进工艺节点芯片设计
提供黄金签核准确度与10倍云优化性能,可加快周转时间并降低硬件成本

加利福尼亚州山景城,2021年5月17日 /PRNewswire/ --

要点:

  • 集成PrimeSim仿真技术、PrimeTime 签核 STA验证、用于多种PVT的SmartScaling,可生成高质量库,以实现更快的设计收敛
  • PrimeLib ML和先进偏差建模技术将库表征速度提升4倍,周转时间从数月缩短到数周
  • 优化的扩容技术可提供更快的云解决方案,利用数十万个处理器核来满足5G、人工智能、高性能计算、汽车和航空航天等应用的先进节点要求

新思科技(Synopsys, Inc., 纳斯达克股票代码:SNPS)近日在其世界用户大会(SNUG®)上宣布推出PrimeLib高性能、全面表征及验证解决方案,可生成用于先进工艺节点片上系统(SoC)设计的签核质量库。作为新思科技设计分析和签核解决方案组合的一部分,PrimeLib库表征解决方案包括用于多种工艺、电压和温度(PVT)的SmartScaling、高级机器学习(ML)和集成验证技术,为黄金签核质量库提供高水平验证,并将周转速度提升4倍。

Arm物理设计部设计支持副总裁Philippe Moyer表示:“随着先进工艺节点的演进,对库表征周期的需求持续增长,需要更多的工艺角以及针对偏差、老化和可靠性的新建模要求,而所有这些工作的上市时间窗口则不断缩窄。我们与新思科技合作,通过基于Arm的AWS Graviton 2处理器和新思科技PrimeLib的组合来满足这些大规模的计算需求,提供一个具有成本效益的线性缩放解决方案,以提高库表征的吞吐量,将周转时间从数周缩短到数天。”

开发者和晶圆厂依赖高质量库作为SoC设计的构建块,其原因在于这些库会影响产品的上市时间。在先进工艺节点下及时提供高质量签核库对于芯片开发者而言是一个关键瓶颈,可能会延迟项目进度。库表征通常需要数月的时间,而随着先进节点的演进,新的挑战也不断增加,包括PVT角增加3倍、偏差建模、可靠性和老化效应。PrimeLib通过提供10倍的周转时间,在现有解决方案的基础上可提供云端或计算集群上超过10万个并行任务的卓越可扩展性。 

亚马逊AWS EC2副总裁Dave Brown表示:“随着半导体公司不断通过创新来开发新产品,其不断增长的EDA计算要求对可扩展性和购置成本提出了重大挑战。我们与新思科技的密切合作有助于推动创新,帮助我们的客户将EDA工作负载扩展到AWS。通过合作,我们已经使客户能够在AWS上将其库表征工作量扩展到超过12万个并行任务。新思科技的下一代PrimeLib库表征解决方案将使客户能够利用AWS实现更高的性能。”

新思科技PrimeLib将嵌入式新思科技PrimeSimSPICE引擎和签核验证功能相结合,可生成PrimeTime®黄金签核质量库。PrimeLib的主要创新包括:

  • 先进的ML算法和自适应流程在超低电压角以5倍的速度生成精确的统计变化模型,同时降低总体计算成本
  • 基于新思科技PrimeTime扩展引擎的创新SmartScaling技术可用于多PVT表征,能够以最小化工艺角即时实现库的生成
  • 老化表征和分析可生成AI和汽车应用所需的可靠性模型
  • 自适应云扩容技术可降低硬件成本,加快迁移,改善任何工作负载的访问和可靠性,提高整体业务生产效率

新思科技数字设计事业部总经理Shankar Krishnamoorthy表示:“新思科技致力于引领创新和客户合作,提供高质量、可扩展的解决方案来应对全新的设计挑战。新思科技PrimeLib库特性和验证解决方案集成了差异化技术,将提供更高水平的性能和效率,并加速硅片生产。”

供货情况

关于PrimeLib库表征解决方案的更多详细信息现已公布。

关于新思科技

新思科技(Synopsys, Inc., 纳斯达克股票代码:SNPS)是众多创新型公司的Silicon to Software(“芯片到软件”)合作伙伴,这些公司致力于开发我们日常所依赖的电子产品和软件应用。作为一家被纳入标普500强(S&P 500)的公司,新思科技长期以来一直处于全球电子设计自动化(EDA)和半导体IP产业的领先地位,并提供业界最广泛的应用程序安全测试工具和服务组合。无论您是创建先进半导体的片上系统(SoC)的设计人员,还是编写需要更高安全性和质量的应用程序的软件开发人员,新思科技都能够提供您的创新产品所需要的解决方案。 要获知更多信息,请访问www.synopsys.com。   

编辑联系人:
Camille Xu   
Synopsys, Inc.   
wexu@synopsys.com 

Simone Souza
Synopsys, Inc.      
simone@synopsys.com