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薄情先生|芯片向右，EDA向左( 四 )


post-siliconvalidation向pre-siliconshiftleft ， 包括operationaltesting ， useracceptancetesting
传统verification的范围向系统级进一步扩展 ， 跨越整个产品周期 ， 而不仅仅是pre-silicon
TDD,单元测试 ， 可复用的IP/VIP平台 ， 从传统的设计结束后验证才开始转向持续集成 ， 将验证的工作融入设计交付的日常 ， 各种不同的验证策略打散到工程全周期和设计深度两个维度 。
从传统的在项目之初形成完备的验证计划 ， 按计划执行到按sprint动态调整
（更多详细的解释和落地实践请关注本号内验证主题的相关文章）
进入物理实现的世界从这里我们开始进入物理世界的大门 ， 它是连接逻辑世界和芯片制造的中段 ， 中段的难点在于承上启下 ， 需要帮助前端评估不同方案的PPAC ， 一起做upf,sdcco-design,pwrmanagement,clkstructureco-design ， 选择工艺 ， 理解日趋复杂的工艺效应 ， 制定实现策略和签核标准 ， 理解IP ， 理解封装 ， 选择合理的fp策略 。 从事物理实现的同学需要具备很多跨领域的knowhow ， 但更难的是 ， 物理世界的非常复杂的效应和指标无法独立考虑 ， 是一连串chicken-egg的紧耦合 。
具体来说 ， 譬如
PPAC的指标是跨越设计流程各个领域的 ， powerdelivery,timingsignoff,cost ， 随着集成更加复杂 ， 工艺尺寸降低 ， 传统留margin的方式越来越不再适用 ， 同时迭代一轮成本昂贵
综合及Place假定zeroskewvs.usefulskew优化依赖place结果
power产生IRdrop进而影响timing/glitch/noise,进而影响power
power产生热 ， 热影响温度 ， 温度影响DVFS偏差 ， 进而影响poweranalysis
signoff标准制定依赖reliability ， 反之亦然
米勒效应导致timingwindowassumptions依赖crosstalkdelaycaculation,反之亦然
chipsignoff定义依赖librarycharacterization ， 反之亦然
之所以将上述影响之间的关系比喻为鸡和蛋 ， 我是这样理解的 ， 世界上本没有鸡也没有蛋 ， 从一个恐龙蛋鸟蛋逐步演化到鸡这个物种 ， 然后在有了鸡的那一刻便有了蛋 ， 所有上述chicken-eggloop ， 不是因果关系 ， 也没有先后关系 ， 当有了这个状态的那一刻便有了所有的PPAC的结果 ， 这会导致传统基于经验 ， 基于推理 ， 基于逻辑的设计方法不再有效 ， 设计很难收敛 ， 随着机器学习在EDA领域的应用日趋成熟 ， 取而代之的是一种渐进明细 ， 迭代探索的方式 ， 海量数据分析和大数据建模(模型shiftleft+一致性建模+ML) ， 而ML就是将状态逐步演化 ， 提升可预测性设计 ， 最终实现一个可以被signoff的状态 ， 具体来说：
PhysicalSynthesis从1.0到2.0 ， 综合整合进RTL设计 ， 后端模型整合进综合
自动fp ， 自动macro摆放 ， std摆放 ， 通过ML及一致性建模预测对place,cts,route的影响
在fp阶段增加place功能
在place阶段引入DRCpredictionmodel ， clocktreeanalysismodel
在globalroute阶段引入DRCpredictionmodel
在CTS阶段增加skewprediction功能
将签核工具功耗分析的引擎集成进物理实现工具
将签核工具时序分析的引擎集成进物理实现工具
更进一步 ， 还可以将物理设计的结果反标回架构探索阶段 ， 方便前端设计更好的寻找PPAC友好的设计空间 ， 将物理设计的结果反标回工艺开发阶段 ， 也就是我们接下来要进入的DTCO2.0


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