图3。图片由 Synopsys 提供
有了 SLM，半导体设计师可以部署“看到，控制和优化”的哲学。嵌入式监视器和传感器收集并向工程团队提供参数和实时数据，这些数据直接转化为硅系统质量、性能和可靠性的提高。
SLM 能够预测该领域的维护和故障，这使它成为超级扩展器、消费者和汽车应用程序的主要用例。
当前 EDA 行业面临的挑战可持续土地管理的兴起正值该行业的关键时期。今天，设备和系统复杂性的加速扩展对半导体设计者提出了一系列独特的挑战。
第一个挑战是，每个新技术节点如何导致晶体管密度增加，从而在整个制造过程中产生更大的可变性。这导致了芯片设计者的多米诺骨牌效应。
更大的制造可变性意味着芯片开发者需要扩大他们最坏情况下的设计范围，或者依靠传感器和监控结构来测量硅的变化程度。
此外，增加的设计密度也产生更大的电流和功率密度，导致减少和更多的可变节点电压供应水平和创建热点。
今天，芯片和系统正变得越来越复杂与不同的安排额外的路由和跟踪能力。随着更多的硬件和软件在现场操作过程中被整合和不断升级，系统芯片(SoC)设计对环境刺激的反应和对不同工作负载的响应能力需要被仔细管理。反过来，这又会产生更大量的数据，需要在每个生产阶段提高数据的一致性。
因此，这些对传统硅设计的挑战增加了它们失败的可能性，并使
电路测试的需求超出了制造和生产评估的范围。
SoC 系统的新范式为了应对当今日益增长的系统复杂性和性能需求，芯片开发人员需要重新审视他们的硅设备创建的每一个步骤，以增强整个生命周期的可见性和可观察性。
在设计中嵌入新的、富有想象力的传感器和结构，将为团队提供更准确的数据，说明我们在生产测试期间如何筛选部署设备，以及设备将如何响应动态环境条件和刺激。在整个测试阶段和操作阶段进行数据分析可以更好地洞察设备故障，允许我们使用跨越所有生命周期阶段的可追踪信息对问题进行根本原因诊断。
SLM 继续成为业界的最新范例，因为它解决了传统硅设计中的这些必要变化，同时提供了有见地的分析。随着领域的发展，SLM 平台需要保持灵活性、可伸缩性，并随着时间的推移支持轻松采用新的传感器、监视器和数据源。
可持续土地管理平台的主要好处通过采用成熟的 SLM 平台，芯片开发人员可以实现深入的生命周期可见性，丰富的分析，并增加对其硅设备的控制机制，包括动态电压和频率缩放(DVFS)。这些特性的组合极大地优化了设备操作的功耗或数据吞吐量性能(图4)。
图4。图片由 Synopsys 提供
然而，重要的是要注意，端到端的生命周期管理不能通过部署单个产品或工具来实现。需要集成各种可持续土地管理组件，以满足和提供特定于应用程序的需求和好处。
例如，大容量消费者应用程序可以实现 SLM 工具和流程，通过来自硅的参数反馈来减少设计约束悲观主义。这允许进行设计调优，并提供对统计异常值和未来潜在故障设备的可见性。
在实时系统管理的背景下，高粒度热传感解决方案可以优化功率性能在超大规模应用，如果部署在整个模具的处理器核心。这对于超大规模应用程序特别有价值，因为在大型云服务器配置中，即使是最轻微的功耗降低都可以导致指数级的节省。换个角度来看，对热传感精度的适度改进可以使每个处理器芯片每小时的功耗降低不到一美分。虽然在芯片级别上很微妙，但是这种微小的增强可以为大型数据中心配置每年节省数百万美元。考虑到在服务器的整个生命周期中运行服务器的成本超过了最初的购买价格，因此任何电力消耗的减少都是有影响的。
在汽车应用中，对老化和退化因素(如用户任务剖面、热应力和供电电压应力)的连续评估将导致对车载电子系统的维护和更换采取更具预测性的方法。如果这些系统对故障的确定性更高，那么商业级芯片就可以被认为在设计中采用。虽然看起来违反直觉，但这提出了成本更低、具有更大决定性的解决方案，而不是成本更高、超可靠的系统。
设计管理的新途径—— SLMSLM 代表了半导体设计界和最具竞争力的市场(包括汽车、数据中心和消费者市场)的最终用户的机会转变。传统的半导体设计、制造和部署过程在许多方面受到挑战，从设备老化效应到定期变化的性能预期。
一个灵活的概念，SLM 的用例是广泛和多样的。例如，在自动驾驶汽车中，集成到芯片中的 SLM 可以标记老化效应，降低汽车制动系统的硅，从而防止潜在的制动故障。类似地，这种方法可以应用于医疗设备，其中 SLM 可以检测影响便携式物联网设备电池寿命的老化效应。
系统和 SoC 架构师必须在设计、开发、制造和生产测试阶段接受 SLM 概念，以应对当今的挑战并保持竞争力。尽管在行业内仍处于初级阶段，端到端的生命周期管理方法将允许公司利用出现的最先进的硅技术，并保持一条提高半导体设计效率和可预测性的道路。
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