Minh Nguyệt
Intern Writer
Các bạn biết không, khi chúng ta cứ mãi đẩy lùi những giới hạn vật lý, các nhà sản xuất chip đang phải đối mặt với không chỉ những rào cản kỹ thuật đâu. Những thách thức về nguồn nhân lực, thời gian eo hẹp cùng với yêu cầu ngày càng khắt khe để tạo ra những con chip đáng tin cậy đang trở thành gánh nặng lớn. Mình thấy, để đảm bảo bố cục chip tuân thủ các ràng buộc chi tiết như duy trì kích thước tối thiểu cho bóng bán dẫn và dây dẫn, giữ khoảng cách phù hợp giữa các lớp khác nhau như kim loại, polysilicon, vùng hoạt động, và đảm bảo các lỗ kết nối (vias) chồng lên nhau chính xác để tạo ra các kết nối điện vững chắc, chúng ta đã phải bỏ ra rất nhiều công sức. Những quy tắc thiết kế này cứ thế nhân lên theo mỗi thế hệ công nghệ mới. Với mỗi sự đổi mới, áp lực phải làm được nhiều hơn với ít nguồn lực hơn lại càng tăng. Vậy câu hỏi đặt ra là: Làm thế nào để giúp các nhà thiết kế đáp ứng những yêu cầu này, và công nghệ có thể hỗ trợ chúng ta xử lý sự phức tạp mà không ảnh hưởng đến chất lượng không?
Một làn sóng thay đổi lớn đang càn quét toàn bộ lĩnh vực tự động hóa thiết kế điện tử (EDA), một mảng phần mềm và công cụ chuyên biệt mà các nhà sản xuất chip dùng để thiết kế, phân tích và xác minh các mạch tích hợp phức tạp bên trong những con chip ngày nay. Trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang chạm đến nhiều khía cạnh của quy trình thiết kế chip, từ việc hỗ trợ sắp xếp và định tuyến, dự đoán kết quả sản xuất, tinh chỉnh mạch analog, tự động hóa mô phỏng, cho đến việc hướng dẫn lập kế hoạch kiến trúc ban đầu. Thay vì chỉ đơn thuần tăng tốc các bước cũ, AI đang mở ra những cánh cửa mới cho cách chúng ta tư duy và làm việc.
Các mô hình học máy có thể giúp mình dự đoán các điểm nóng lỗi hoặc ưu tiên các khu vực rủi ro rất lâu trước khi gửi chip đi sản xuất. Thay vì tính toán theo kiểu "cày cuốc" hay viết hàng ngàn dòng mã tùy chỉnh, AI sử dụng các thuật toán tiên tiến để phát hiện các mẫu, tổ chức các bộ dữ liệu khổng lồ và làm nổi bật những vấn đề mà nếu làm thủ công có thể mất hàng tuần mới tìm ra. Chẳng hạn, AI tạo sinh có thể giúp các nhà thiết kế đặt câu hỏi và nhận câu trả lời bằng ngôn ngữ tự nhiên, giúp mình tinh gọn các tác vụ thường ngày.
Sự hợp tác ngày càng chặt chẽ giữa chuyên môn của con người và trí tuệ máy móc này đang mở đường cho cái mà một số người gọi là "dịch trái" (shift-left) hay cuộc cách mạng xây dựng đồng thời, tức là tìm và khắc phục sự cố sớm hơn nhiều trong quá trình thiết kế, trước khi chúng biến thành những trở ngại tốn kém. Đối với các nhà sản xuất chip, điều này có nghĩa là chất lượng cao hơn và thời gian đưa sản phẩm ra thị trường nhanh hơn. Còn với các nhà thiết kế, đó là cơ hội để tập trung vào sự đổi mới thay vì cứ mãi chạy theo sửa lỗi. Mình thấy, việc "dịch trái" và xây dựng đồng thời các chip IC giúp thực hiện nhiều tác vụ cùng lúc, thay vì tuần tự như trước đây, mang lại hiệu quả rõ rệt.
Nút thắt cổ chai trong kiểm tra vật lý: Tại sao việc kiểm tra quy tắc thiết kế lại khó hơn bao giờ hết?
Khi chip ngày càng phức tạp, phần kiểm tra vật lý của thiết kế trở thành một nút thắt cổ chai cực kỳ quan trọng. Kiểm tra vật lý sẽ xem xét liệu bố cục chip có đáp ứng các quy tắc nghiêm ngặt của nhà sản xuất và có khớp chính xác với sơ đồ chức năng ban đầu hay không. Mục tiêu chính của nó là đảm bảo thiết kế có thể được sản xuất một cách đáng tin cậy thành một con chip hoạt động, không có các lỗi vật lý có thể gây hỏng hóc sau này.
Kiểm tra quy tắc thiết kế (DRC) là xương sống của quá trình kiểm tra vật lý. Phần mềm DRC quét mọi ngóc ngách của bố cục chip để tìm các vi phạm, tức là những đặc điểm có thể gây ra lỗi, giảm năng suất hoặc đơn giản là khiến thiết kế không thể sản xuất được. Nhưng chip ngày nay không chỉ lớn hơn đâu, chúng còn phức tạp hơn nhiều, được dệt từ nhiều lớp logic, bộ nhớ và các thành phần analog, đôi khi còn được xếp chồng lên nhau theo ba chiều. Các quy tắc cũng không hề đơn giản chút nào. Chúng có thể phụ thuộc vào hình học, ngữ cảnh, quy trình sản xuất và thậm chí cả sự tương tác giữa các đặc điểm bố cục ở xa nhau.
Theo truyền thống, DRC thường được thực hiện muộn trong quy trình, khi tất cả các thành phần đã được lắp ráp vào bố cục chip cuối cùng. Ở giai đoạn này, việc phát hiện hàng triệu lỗi là điều rất phổ biến, và việc khắc phục những vấn đề ở giai đoạn cuối này đòi hỏi rất nhiều công sức, dẫn đến những sự chậm trễ tốn kém.
Để giảm thiểu gánh nặng này, mình thấy có một xu hướng ngày càng tăng là "dịch trái" DRC, tức là thực hiện nó sớm hơn trong quy trình. Thay vì chờ đợi cho đến khi toàn bộ thiết kế hoàn tất, các kỹ sư cố gắng xác định và giải quyết các lỗi DRC sớm hơn nhiều ở cấp độ khối và tế bào. Cách tiếp cận thiết kế và xác minh đồng thời này cho phép phần lớn lỗi được phát hiện khi việc sửa chữa nhanh hơn và ít gây gián đoạn hơn.
Tuy nhiên, việc chạy DRC sớm hơn trong quy trình trên một con chip hoàn chỉnh khi các khối chưa "sạch" DRC sẽ tạo ra các bộ dữ liệu kết quả với quy mô đáng kinh ngạc, thường là hàng chục triệu đến hàng tỷ "lỗi", cảnh báo hoặc cờ hiệu. Điều này là do thiết kế chip chưa hoàn thiện thường "bẩn" hơn so với một con chip đã trải qua toàn bộ quy trình thiết kế. Việc điều hướng qua những kết quả "bẩn" này đã là một thách thức riêng rồi. Các nhà thiết kế phải ưu tiên những vấn đề nào cần giải quyết, xác định các mẫu chỉ ra các vấn đề hệ thống và quyết định điều gì thực sự quan trọng. Trong nhiều trường hợp, công việc này chậm và "thủ công", phụ thuộc vào khả năng của các kỹ sư trong việc sắp xếp dữ liệu, lọc ra những gì quan trọng và chia sẻ kết quả giữa các nhóm.
Để đối phó, các nhóm thiết kế đã tìm cách hạn chế lượng thông tin tràn ngập. Họ có thể giới hạn số lượng lỗi cho mỗi quy tắc, hoặc sử dụng các lối tắt không chính thức như gửi cơ sở dữ liệu hay ảnh chụp màn hình qua email cho đồng nghiệp, chia sẻ bộ lọc trong tin nhắn trò chuyện và dựa vào các chuyên gia để biết nên tìm ở đâu. Tuy nhiên, cách tiếp cận này không bền vững chút nào. Nó có nguy cơ bỏ lỡ các vấn đề lớn, trên toàn chip có thể gây ra hiệu ứng domino cho sản phẩm cuối cùng. Nó làm chậm phản ứng và khiến việc hợp tác trở nên tốn nhiều công sức.
Với những thách thức về nguồn nhân lực đang diễn ra và sự phức tạp ngày càng tăng của các con chip hiện đại, nhu cầu về một phân tích DRC thông minh hơn, tự động hơn trở nên cấp bách. Vậy một giải pháp tốt hơn có thể trông như thế nào, và AI có thể giúp mình lấp đầy khoảng trống đó ra sao?
Sự trỗi dậy của phân tích DRC được hỗ trợ bởi AI
Những đột phá gần đây trong AI đã thay đổi cuộc chơi cho phân tích DRC theo những cách mà mình không thể tưởng tượng được chỉ vài năm trước. Thay vì quét từng dòng hay từng lần kiểm tra, các hệ thống được hỗ trợ bởi AI có thể xử lý hàng tỷ lỗi, nhóm chúng thành các nhóm có ý nghĩa và giúp các nhà thiết kế tìm ra nguyên nhân gốc rễ nhanh hơn nhiều. Những công cụ này sử dụng các kỹ thuật từ thị giác máy tính, học máy tiên tiến và phân tích dữ liệu lớn để biến cái mà trước đây dường như là một đống thông tin bất khả thi thành một lộ trình hành động.
Khả năng của AI trong việc tổ chức các bộ dữ liệu hỗn loạn, tìm ra các vấn đề hệ thống ẩn giấu trên nhiều quy tắc hoặc khu vực, giúp mình phát hiện những rủi ro mà việc lọc cơ bản có thể bỏ lỡ. Bằng cách nhóm các lỗi liên quan và làm nổi bật các điểm nóng, các nhà thiết kế có thể nhìn thấy bức tranh tổng thể và tập trung thời gian vào những gì thực sự quan trọng. Các thuật toán phân cụm dựa trên AI đã biến hàng tuần điều tra thủ công thành vài phút phân tích có hướng dẫn một cách đáng tin cậy.
Các hệ thống được hỗ trợ bởi AI có thể xử lý hàng tỷ lỗi, nhóm chúng thành các nhóm có ý nghĩa và giúp các nhà thiết kế tìm ra nguyên nhân gốc rễ nhanh hơn nhiều.
Một lợi ích khác mà mình thấy rất hay đó là khả năng cộng tác. Bằng cách coi kết quả là các bộ dữ liệu được chia sẻ, sống động, chứ không phải là các bảng tĩnh, các công cụ hiện đại cho phép các nhóm gán quyền sở hữu, chú thích các phát hiện và chuyển các chế độ xem phân tích chính xác giữa các kỹ sư khối và phân vùng, ngay cả giữa các ranh giới tổ chức. Các dấu trang động và trạng thái giao diện người dùng được chia sẻ giúp giảm sự nhầm lẫn và làm lại. Thay vì "qua lại", các nhóm cùng nhau tiến về phía trước.
Nhiều đổi mới này cho thấy những gì có thể xảy ra khi AI được tích hợp vào trung tâm của quy trình xác minh. Chúng không chỉ giúp các nhà thiết kế phân tích kết quả mà còn giúp mọi người suy luận về dữ liệu, tóm tắt các phát hiện và đưa ra các quyết định thiết kế tốt hơn cho đến khi hoàn tất sản xuất.
Một bước đột phá thực tế trong phân tích và cộng tác DRC: Calibre Vision AI của Siemens
Một trong những ví dụ nổi bật nhất về phân tích DRC được hỗ trợ bởi AI đến từ Siemens, với nền tảng Calibre Vision AI đang thiết lập các tiêu chuẩn mới cho cách thức xác minh toàn chip diễn ra. Dựa trên nhiều năm kinh nghiệm trong kiểm tra vật lý, Siemens nhận ra rằng việc phá vỡ các nút thắt cổ chai không chỉ đòi hỏi các thuật toán thông minh hơn mà còn phải suy nghĩ lại về cách các nhóm làm việc cùng nhau và cách dữ liệu di chuyển trong toàn bộ quy trình.
Vision AI được thiết kế để đạt tốc độ và khả năng mở rộng. Nó sử dụng một cơ sở dữ liệu lỗi nhỏ gọn và một công cụ đa luồng để tải hàng triệu, hoặc thậm chí hàng tỷ lỗi chỉ trong vài phút, trực quan hóa chúng để các kỹ sư thấy các cụm và điểm nóng trên toàn bộ khuôn chip. Thay vì một "bức tường" mã lỗi hay các vi phạm quy tắc riêng lẻ, công cụ này hiển thị một bản đồ nhiệt của bố cục, làm nổi bật các khu vực có nồng độ vấn đề cao nhất. Bằng cách bật hoặc tắt các lớp (bố cục, điểm đánh dấu, bản đồ nhiệt) và điều chỉnh độ trong suốt của lớp, người dùng có được một cái nhìn rõ ràng, có thể tùy chỉnh về những gì đang xảy ra và nơi cần tìm tiếp theo.
Nhưng điều thực sự kỳ diệu nằm ở khả năng phân cụm được hướng dẫn bởi AI. Sử dụng các thuật toán học máy tiên tiến, Vision AI phân tích mọi lỗi để tìm các nhóm có nguyên nhân gây lỗi chung. Điều này có nghĩa là các nhà thiết kế có thể giải quyết nguyên nhân gốc rễ một lần, khắc phục vấn đề cho hàng trăm lần kiểm tra cùng lúc thay vì phải giải quyết từng cái một một cách tẻ nhạt. Trong những trường hợp mà các công cụ cũ sẽ buộc các nhóm phải vật lộn với, ví dụ, 3.400 lần kiểm tra với 600 triệu lỗi, khả năng phân cụm của Vision AI có thể giảm công sức đó xuống chỉ còn điều tra 381 nhóm, biến những ngọn núi thành những đống đất nhỏ và tăng tốc thời gian gỡ lỗi ít nhất gấp 2 lần. Mình thấy, phần mềm Calibre Vision AI tự động hóa và đơn giản hóa quy trình xác minh DRC cấp chip rất hiệu quả.
Vision AI cũng có khả năng cộng tác rất cao. Các dấu trang động ghi lại trạng thái phân tích chính xác, từ bộ lọc lớp đến các khu vực bố cục được phóng to, cùng với các chú thích và phân công quyền sở hữu. Chia sẻ một dấu trang sẽ gửi một phân tích sống động, không chỉ là một ảnh chụp tĩnh, đến các đồng nghiệp, để mọi người cùng làm việc trên cùng một chế độ xem. Các nhóm có thể xuất cơ sở dữ liệu kết quả, phân phối các nhóm hành động cho chủ sở hữu khối và nhập liền mạch các phát hiện vào các công cụ EDA khác của Siemens để gỡ lỗi thêm.
Trao quyền cho mọi nhà thiết kế: Giảm khoảng cách chuyên môn
Một điểm khó khăn thường gặp trong xác minh chip là nhu cầu về chuyên môn sâu, tức là biết lỗi nào quan trọng, mẫu nào có nghĩa là rắc rối và cách diễn giải các kết quả phức tạp. Calibre Vision AI giúp san bằng sân chơi này. Các thuật toán dựa trên AI của nó liên tục tạo ra các cụm và đường dẫn gỡ lỗi giống như các chuyên gia cấp cao sẽ xác định, nhưng làm điều đó chỉ trong vài phút. Người dùng mới có thể nhanh chóng tìm thấy các vấn đề hệ thống và thực hiện công việc như các kỹ sư dày dạn kinh nghiệm, giúp các công ty chip giải quyết tình trạng thiếu hụt nhân lực và luân chuyển nhân sự.
Ngoài các cụm và dấu trang, Vision AI còn cho phép các nhà thiết kế xây dựng các tín hiệu tùy chỉnh bằng cách tận dụng dữ liệu của riêng họ. Nền tảng này bảo mật các mô hình và dữ liệu của khách hàng để sử dụng độc quyền, đảm bảo thông tin nhạy cảm luôn nằm trong công ty. Và bằng cách tích hợp với hệ sinh thái AI EDA của Siemens, Calibre Vision AI hỗ trợ các chatbot AI tạo sinh và trợ lý lý luận. Các nhà thiết kế có thể đặt câu hỏi trực tiếp về cú pháp, về một tín hiệu, về quy trình và nhận được câu trả lời nhanh chóng, chính xác, giúp tinh gọn việc đào tạo và áp dụng.
Kết quả thực tế: Tăng tốc phân tích và chia sẻ thông tin chi tiết
Phản hồi của khách hàng từ các công ty IC hàng đầu cho thấy giá trị thực tế của AI đối với phân tích và gỡ lỗi DRC toàn chip. Một công ty báo cáo rằng Vision AI đã giảm công sức gỡ lỗi của họ ít nhất một nửa, một lợi ích tạo ra sự khác biệt giữa việc hoàn tất sản xuất và sự chậm trễ. Một công ty khác lưu ý rằng thuật toán tín hiệu của nền tảng tự động tạo ra các nhóm kiểm tra giống như những gì người dùng có kinh nghiệm sẽ xác định thủ công, tiết kiệm không chỉ thời gian mà còn cả năng lượng.
Những lợi ích định lượng rất đáng kể. Chẳng hạn, Calibre Vision AI có thể tải và trực quan hóa các tệp lỗi nhanh hơn đáng kể so với các quy trình gỡ lỗi truyền thống. Mình thấy, một tệp kết quả mất 350 phút với quy trình truyền thống, nhưng Calibre Vision AI chỉ mất 31 phút. Trong một trường hợp thử nghiệm khác (không được hiển thị), chỉ mất 5 phút để phân tích và phân cụm 3,2 tỷ lỗi từ hơn 380 lần kiểm tra quy tắc thành 17 nhóm có ý nghĩa. Thay vì lạc lối trong hàng gigabyte dữ liệu lỗi, các nhà thiết kế giờ đây dành thời gian để giải quyết các vấn đề thực sự.
Nhìn về phía trước: Tương lai của AI trong thiết kế chip
Các con chip ngày nay đòi hỏi nhiều hơn là những cải tiến gia tăng trong phần mềm EDA. Khi nhu cầu về tốc độ, chất lượng và sự hợp tác tiếp tục tăng lên, câu chuyện về kiểm tra vật lý sẽ được định hình bởi các công nghệ thông minh hơn, thích ứng hơn. Với phân tích DRC được hỗ trợ bởi AI, chúng ta thấy một con đường rõ ràng: một cách nhanh hơn và hiệu quả hơn để tìm ra các vấn đề hệ thống, gỡ lỗi thông minh, hợp tác mạnh mẽ hơn và cơ hội để mọi nhà thiết kế tạo ra tác động chuyên gia.
Bằng cách kết hợp sự sáng tạo của các kỹ sư với tốc độ và cái nhìn sâu sắc của AI, các nền tảng như Calibre Vision AI đang thúc đẩy một đường cong năng suất mới trong phân tích toàn chip. Với những công cụ này, các nhóm không chỉ theo kịp sự phức tạp mà còn biến nó thành một lợi thế cạnh tranh.
Tại Siemens, tương lai của việc xác minh chip đã và đang hình thành, nơi trí tuệ làm việc song hành với trực giác, và những ý tưởng mới tìm đường đến silicon nhanh hơn bao giờ hết. Khi ngành công nghiệp tiếp tục đẩy lùi các giới hạn và mở khóa thế hệ thiết bị tiếp theo, AI sẽ giúp thiết kế chip đạt đến những tầm cao mới.
Một làn sóng thay đổi lớn đang càn quét toàn bộ lĩnh vực tự động hóa thiết kế điện tử (EDA), một mảng phần mềm và công cụ chuyên biệt mà các nhà sản xuất chip dùng để thiết kế, phân tích và xác minh các mạch tích hợp phức tạp bên trong những con chip ngày nay. Trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang chạm đến nhiều khía cạnh của quy trình thiết kế chip, từ việc hỗ trợ sắp xếp và định tuyến, dự đoán kết quả sản xuất, tinh chỉnh mạch analog, tự động hóa mô phỏng, cho đến việc hướng dẫn lập kế hoạch kiến trúc ban đầu. Thay vì chỉ đơn thuần tăng tốc các bước cũ, AI đang mở ra những cánh cửa mới cho cách chúng ta tư duy và làm việc.
Các mô hình học máy có thể giúp mình dự đoán các điểm nóng lỗi hoặc ưu tiên các khu vực rủi ro rất lâu trước khi gửi chip đi sản xuất. Thay vì tính toán theo kiểu "cày cuốc" hay viết hàng ngàn dòng mã tùy chỉnh, AI sử dụng các thuật toán tiên tiến để phát hiện các mẫu, tổ chức các bộ dữ liệu khổng lồ và làm nổi bật những vấn đề mà nếu làm thủ công có thể mất hàng tuần mới tìm ra. Chẳng hạn, AI tạo sinh có thể giúp các nhà thiết kế đặt câu hỏi và nhận câu trả lời bằng ngôn ngữ tự nhiên, giúp mình tinh gọn các tác vụ thường ngày.
Sự hợp tác ngày càng chặt chẽ giữa chuyên môn của con người và trí tuệ máy móc này đang mở đường cho cái mà một số người gọi là "dịch trái" (shift-left) hay cuộc cách mạng xây dựng đồng thời, tức là tìm và khắc phục sự cố sớm hơn nhiều trong quá trình thiết kế, trước khi chúng biến thành những trở ngại tốn kém. Đối với các nhà sản xuất chip, điều này có nghĩa là chất lượng cao hơn và thời gian đưa sản phẩm ra thị trường nhanh hơn. Còn với các nhà thiết kế, đó là cơ hội để tập trung vào sự đổi mới thay vì cứ mãi chạy theo sửa lỗi. Mình thấy, việc "dịch trái" và xây dựng đồng thời các chip IC giúp thực hiện nhiều tác vụ cùng lúc, thay vì tuần tự như trước đây, mang lại hiệu quả rõ rệt.
Nút thắt cổ chai trong kiểm tra vật lý: Tại sao việc kiểm tra quy tắc thiết kế lại khó hơn bao giờ hết?
Khi chip ngày càng phức tạp, phần kiểm tra vật lý của thiết kế trở thành một nút thắt cổ chai cực kỳ quan trọng. Kiểm tra vật lý sẽ xem xét liệu bố cục chip có đáp ứng các quy tắc nghiêm ngặt của nhà sản xuất và có khớp chính xác với sơ đồ chức năng ban đầu hay không. Mục tiêu chính của nó là đảm bảo thiết kế có thể được sản xuất một cách đáng tin cậy thành một con chip hoạt động, không có các lỗi vật lý có thể gây hỏng hóc sau này.
Kiểm tra quy tắc thiết kế (DRC) là xương sống của quá trình kiểm tra vật lý. Phần mềm DRC quét mọi ngóc ngách của bố cục chip để tìm các vi phạm, tức là những đặc điểm có thể gây ra lỗi, giảm năng suất hoặc đơn giản là khiến thiết kế không thể sản xuất được. Nhưng chip ngày nay không chỉ lớn hơn đâu, chúng còn phức tạp hơn nhiều, được dệt từ nhiều lớp logic, bộ nhớ và các thành phần analog, đôi khi còn được xếp chồng lên nhau theo ba chiều. Các quy tắc cũng không hề đơn giản chút nào. Chúng có thể phụ thuộc vào hình học, ngữ cảnh, quy trình sản xuất và thậm chí cả sự tương tác giữa các đặc điểm bố cục ở xa nhau.
Theo truyền thống, DRC thường được thực hiện muộn trong quy trình, khi tất cả các thành phần đã được lắp ráp vào bố cục chip cuối cùng. Ở giai đoạn này, việc phát hiện hàng triệu lỗi là điều rất phổ biến, và việc khắc phục những vấn đề ở giai đoạn cuối này đòi hỏi rất nhiều công sức, dẫn đến những sự chậm trễ tốn kém.
Để giảm thiểu gánh nặng này, mình thấy có một xu hướng ngày càng tăng là "dịch trái" DRC, tức là thực hiện nó sớm hơn trong quy trình. Thay vì chờ đợi cho đến khi toàn bộ thiết kế hoàn tất, các kỹ sư cố gắng xác định và giải quyết các lỗi DRC sớm hơn nhiều ở cấp độ khối và tế bào. Cách tiếp cận thiết kế và xác minh đồng thời này cho phép phần lớn lỗi được phát hiện khi việc sửa chữa nhanh hơn và ít gây gián đoạn hơn.
Tuy nhiên, việc chạy DRC sớm hơn trong quy trình trên một con chip hoàn chỉnh khi các khối chưa "sạch" DRC sẽ tạo ra các bộ dữ liệu kết quả với quy mô đáng kinh ngạc, thường là hàng chục triệu đến hàng tỷ "lỗi", cảnh báo hoặc cờ hiệu. Điều này là do thiết kế chip chưa hoàn thiện thường "bẩn" hơn so với một con chip đã trải qua toàn bộ quy trình thiết kế. Việc điều hướng qua những kết quả "bẩn" này đã là một thách thức riêng rồi. Các nhà thiết kế phải ưu tiên những vấn đề nào cần giải quyết, xác định các mẫu chỉ ra các vấn đề hệ thống và quyết định điều gì thực sự quan trọng. Trong nhiều trường hợp, công việc này chậm và "thủ công", phụ thuộc vào khả năng của các kỹ sư trong việc sắp xếp dữ liệu, lọc ra những gì quan trọng và chia sẻ kết quả giữa các nhóm.
Để đối phó, các nhóm thiết kế đã tìm cách hạn chế lượng thông tin tràn ngập. Họ có thể giới hạn số lượng lỗi cho mỗi quy tắc, hoặc sử dụng các lối tắt không chính thức như gửi cơ sở dữ liệu hay ảnh chụp màn hình qua email cho đồng nghiệp, chia sẻ bộ lọc trong tin nhắn trò chuyện và dựa vào các chuyên gia để biết nên tìm ở đâu. Tuy nhiên, cách tiếp cận này không bền vững chút nào. Nó có nguy cơ bỏ lỡ các vấn đề lớn, trên toàn chip có thể gây ra hiệu ứng domino cho sản phẩm cuối cùng. Nó làm chậm phản ứng và khiến việc hợp tác trở nên tốn nhiều công sức.
Với những thách thức về nguồn nhân lực đang diễn ra và sự phức tạp ngày càng tăng của các con chip hiện đại, nhu cầu về một phân tích DRC thông minh hơn, tự động hơn trở nên cấp bách. Vậy một giải pháp tốt hơn có thể trông như thế nào, và AI có thể giúp mình lấp đầy khoảng trống đó ra sao?
Sự trỗi dậy của phân tích DRC được hỗ trợ bởi AI
Những đột phá gần đây trong AI đã thay đổi cuộc chơi cho phân tích DRC theo những cách mà mình không thể tưởng tượng được chỉ vài năm trước. Thay vì quét từng dòng hay từng lần kiểm tra, các hệ thống được hỗ trợ bởi AI có thể xử lý hàng tỷ lỗi, nhóm chúng thành các nhóm có ý nghĩa và giúp các nhà thiết kế tìm ra nguyên nhân gốc rễ nhanh hơn nhiều. Những công cụ này sử dụng các kỹ thuật từ thị giác máy tính, học máy tiên tiến và phân tích dữ liệu lớn để biến cái mà trước đây dường như là một đống thông tin bất khả thi thành một lộ trình hành động.
Khả năng của AI trong việc tổ chức các bộ dữ liệu hỗn loạn, tìm ra các vấn đề hệ thống ẩn giấu trên nhiều quy tắc hoặc khu vực, giúp mình phát hiện những rủi ro mà việc lọc cơ bản có thể bỏ lỡ. Bằng cách nhóm các lỗi liên quan và làm nổi bật các điểm nóng, các nhà thiết kế có thể nhìn thấy bức tranh tổng thể và tập trung thời gian vào những gì thực sự quan trọng. Các thuật toán phân cụm dựa trên AI đã biến hàng tuần điều tra thủ công thành vài phút phân tích có hướng dẫn một cách đáng tin cậy.
Các hệ thống được hỗ trợ bởi AI có thể xử lý hàng tỷ lỗi, nhóm chúng thành các nhóm có ý nghĩa và giúp các nhà thiết kế tìm ra nguyên nhân gốc rễ nhanh hơn nhiều.
Một lợi ích khác mà mình thấy rất hay đó là khả năng cộng tác. Bằng cách coi kết quả là các bộ dữ liệu được chia sẻ, sống động, chứ không phải là các bảng tĩnh, các công cụ hiện đại cho phép các nhóm gán quyền sở hữu, chú thích các phát hiện và chuyển các chế độ xem phân tích chính xác giữa các kỹ sư khối và phân vùng, ngay cả giữa các ranh giới tổ chức. Các dấu trang động và trạng thái giao diện người dùng được chia sẻ giúp giảm sự nhầm lẫn và làm lại. Thay vì "qua lại", các nhóm cùng nhau tiến về phía trước.
Nhiều đổi mới này cho thấy những gì có thể xảy ra khi AI được tích hợp vào trung tâm của quy trình xác minh. Chúng không chỉ giúp các nhà thiết kế phân tích kết quả mà còn giúp mọi người suy luận về dữ liệu, tóm tắt các phát hiện và đưa ra các quyết định thiết kế tốt hơn cho đến khi hoàn tất sản xuất.
Một bước đột phá thực tế trong phân tích và cộng tác DRC: Calibre Vision AI của Siemens
Một trong những ví dụ nổi bật nhất về phân tích DRC được hỗ trợ bởi AI đến từ Siemens, với nền tảng Calibre Vision AI đang thiết lập các tiêu chuẩn mới cho cách thức xác minh toàn chip diễn ra. Dựa trên nhiều năm kinh nghiệm trong kiểm tra vật lý, Siemens nhận ra rằng việc phá vỡ các nút thắt cổ chai không chỉ đòi hỏi các thuật toán thông minh hơn mà còn phải suy nghĩ lại về cách các nhóm làm việc cùng nhau và cách dữ liệu di chuyển trong toàn bộ quy trình.
Vision AI được thiết kế để đạt tốc độ và khả năng mở rộng. Nó sử dụng một cơ sở dữ liệu lỗi nhỏ gọn và một công cụ đa luồng để tải hàng triệu, hoặc thậm chí hàng tỷ lỗi chỉ trong vài phút, trực quan hóa chúng để các kỹ sư thấy các cụm và điểm nóng trên toàn bộ khuôn chip. Thay vì một "bức tường" mã lỗi hay các vi phạm quy tắc riêng lẻ, công cụ này hiển thị một bản đồ nhiệt của bố cục, làm nổi bật các khu vực có nồng độ vấn đề cao nhất. Bằng cách bật hoặc tắt các lớp (bố cục, điểm đánh dấu, bản đồ nhiệt) và điều chỉnh độ trong suốt của lớp, người dùng có được một cái nhìn rõ ràng, có thể tùy chỉnh về những gì đang xảy ra và nơi cần tìm tiếp theo.
Nhưng điều thực sự kỳ diệu nằm ở khả năng phân cụm được hướng dẫn bởi AI. Sử dụng các thuật toán học máy tiên tiến, Vision AI phân tích mọi lỗi để tìm các nhóm có nguyên nhân gây lỗi chung. Điều này có nghĩa là các nhà thiết kế có thể giải quyết nguyên nhân gốc rễ một lần, khắc phục vấn đề cho hàng trăm lần kiểm tra cùng lúc thay vì phải giải quyết từng cái một một cách tẻ nhạt. Trong những trường hợp mà các công cụ cũ sẽ buộc các nhóm phải vật lộn với, ví dụ, 3.400 lần kiểm tra với 600 triệu lỗi, khả năng phân cụm của Vision AI có thể giảm công sức đó xuống chỉ còn điều tra 381 nhóm, biến những ngọn núi thành những đống đất nhỏ và tăng tốc thời gian gỡ lỗi ít nhất gấp 2 lần. Mình thấy, phần mềm Calibre Vision AI tự động hóa và đơn giản hóa quy trình xác minh DRC cấp chip rất hiệu quả.
Vision AI cũng có khả năng cộng tác rất cao. Các dấu trang động ghi lại trạng thái phân tích chính xác, từ bộ lọc lớp đến các khu vực bố cục được phóng to, cùng với các chú thích và phân công quyền sở hữu. Chia sẻ một dấu trang sẽ gửi một phân tích sống động, không chỉ là một ảnh chụp tĩnh, đến các đồng nghiệp, để mọi người cùng làm việc trên cùng một chế độ xem. Các nhóm có thể xuất cơ sở dữ liệu kết quả, phân phối các nhóm hành động cho chủ sở hữu khối và nhập liền mạch các phát hiện vào các công cụ EDA khác của Siemens để gỡ lỗi thêm.
Trao quyền cho mọi nhà thiết kế: Giảm khoảng cách chuyên môn
Một điểm khó khăn thường gặp trong xác minh chip là nhu cầu về chuyên môn sâu, tức là biết lỗi nào quan trọng, mẫu nào có nghĩa là rắc rối và cách diễn giải các kết quả phức tạp. Calibre Vision AI giúp san bằng sân chơi này. Các thuật toán dựa trên AI của nó liên tục tạo ra các cụm và đường dẫn gỡ lỗi giống như các chuyên gia cấp cao sẽ xác định, nhưng làm điều đó chỉ trong vài phút. Người dùng mới có thể nhanh chóng tìm thấy các vấn đề hệ thống và thực hiện công việc như các kỹ sư dày dạn kinh nghiệm, giúp các công ty chip giải quyết tình trạng thiếu hụt nhân lực và luân chuyển nhân sự.
Ngoài các cụm và dấu trang, Vision AI còn cho phép các nhà thiết kế xây dựng các tín hiệu tùy chỉnh bằng cách tận dụng dữ liệu của riêng họ. Nền tảng này bảo mật các mô hình và dữ liệu của khách hàng để sử dụng độc quyền, đảm bảo thông tin nhạy cảm luôn nằm trong công ty. Và bằng cách tích hợp với hệ sinh thái AI EDA của Siemens, Calibre Vision AI hỗ trợ các chatbot AI tạo sinh và trợ lý lý luận. Các nhà thiết kế có thể đặt câu hỏi trực tiếp về cú pháp, về một tín hiệu, về quy trình và nhận được câu trả lời nhanh chóng, chính xác, giúp tinh gọn việc đào tạo và áp dụng.
Kết quả thực tế: Tăng tốc phân tích và chia sẻ thông tin chi tiết
Phản hồi của khách hàng từ các công ty IC hàng đầu cho thấy giá trị thực tế của AI đối với phân tích và gỡ lỗi DRC toàn chip. Một công ty báo cáo rằng Vision AI đã giảm công sức gỡ lỗi của họ ít nhất một nửa, một lợi ích tạo ra sự khác biệt giữa việc hoàn tất sản xuất và sự chậm trễ. Một công ty khác lưu ý rằng thuật toán tín hiệu của nền tảng tự động tạo ra các nhóm kiểm tra giống như những gì người dùng có kinh nghiệm sẽ xác định thủ công, tiết kiệm không chỉ thời gian mà còn cả năng lượng.
Những lợi ích định lượng rất đáng kể. Chẳng hạn, Calibre Vision AI có thể tải và trực quan hóa các tệp lỗi nhanh hơn đáng kể so với các quy trình gỡ lỗi truyền thống. Mình thấy, một tệp kết quả mất 350 phút với quy trình truyền thống, nhưng Calibre Vision AI chỉ mất 31 phút. Trong một trường hợp thử nghiệm khác (không được hiển thị), chỉ mất 5 phút để phân tích và phân cụm 3,2 tỷ lỗi từ hơn 380 lần kiểm tra quy tắc thành 17 nhóm có ý nghĩa. Thay vì lạc lối trong hàng gigabyte dữ liệu lỗi, các nhà thiết kế giờ đây dành thời gian để giải quyết các vấn đề thực sự.
Nhìn về phía trước: Tương lai của AI trong thiết kế chip
Các con chip ngày nay đòi hỏi nhiều hơn là những cải tiến gia tăng trong phần mềm EDA. Khi nhu cầu về tốc độ, chất lượng và sự hợp tác tiếp tục tăng lên, câu chuyện về kiểm tra vật lý sẽ được định hình bởi các công nghệ thông minh hơn, thích ứng hơn. Với phân tích DRC được hỗ trợ bởi AI, chúng ta thấy một con đường rõ ràng: một cách nhanh hơn và hiệu quả hơn để tìm ra các vấn đề hệ thống, gỡ lỗi thông minh, hợp tác mạnh mẽ hơn và cơ hội để mọi nhà thiết kế tạo ra tác động chuyên gia.
Bằng cách kết hợp sự sáng tạo của các kỹ sư với tốc độ và cái nhìn sâu sắc của AI, các nền tảng như Calibre Vision AI đang thúc đẩy một đường cong năng suất mới trong phân tích toàn chip. Với những công cụ này, các nhóm không chỉ theo kịp sự phức tạp mà còn biến nó thành một lợi thế cạnh tranh.
Tại Siemens, tương lai của việc xác minh chip đã và đang hình thành, nơi trí tuệ làm việc song hành với trực giác, và những ý tưởng mới tìm đường đến silicon nhanh hơn bao giờ hết. Khi ngành công nghiệp tiếp tục đẩy lùi các giới hạn và mở khóa thế hệ thiết bị tiếp theo, AI sẽ giúp thiết kế chip đạt đến những tầm cao mới.
