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《 我国EDA设计公司鸿芯微纳的逻辑综合工具成功通过三星5nm EUV工艺认证》

  • 来源专题：集成电路
  • 编译者： 李衍
  • 发布时间：2024-01-17

  • 据鸿芯微纳微信公众号1月17日报道，我国EDA软件公司鸿芯微纳日前宣布，继2022年其布局布线工具AGUDA®成功获得了三星5nm EUV工艺的认证之后，其最新自主开发的逻辑综合工具ROCSYN®在2023年年底也成功完成了三星5nmEUV工艺的认证。

    逻辑综合和布局布线，是先进数字芯片设计的核心组成部分。在此之前，只有美国三大巨头具有先进代工厂认可的能力。鸿芯微纳成功获得5nm EUV工艺认证，代表了我国EDA技术在先进性和成熟度上都在日益提升，为我国芯片公司提供了除传统三巨头之外的可靠解决方案。

  • 原文来源：https://mp.weixin.qq.com/s/t4xP3Wk90RJD33YSw9YaZw
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  • 《Cadence 数字流程获得三星5LPE工艺技术认证》
    • 来源专题：集成电路
    • 编译者：Lightfeng
    • 发布时间：2019-07-13
    • 1.三星晶圆厂已经认证了Cadence工具满足其严格的技术要求，可以助客户实现最佳 PPA 目标 2.Cadence 流程在 Arm Cortex-A53 和 Cortex-A57 CPU 环境下完成 5LPE 工艺认证 楷登电子（Cadence Design Systems）今天宣布，Cadence®数字全流程已通过极紫外（EUV）光刻技术获得三星晶圆厂5nm低功耗早期（5LPE）工艺认证。Cadence工具已经确认符合三星晶圆厂的技术要求，可以帮助移动、网络、服务器和汽车市场高端产品的客户实现最佳功率、性能和面积（PPA）目标。 三星电子设计技术团队副总裁Jung Yun Choi表示：“作为我们与Cadence长期合作的一部分，我们已经确认其数字全流程满足并超过了使用5LPE工艺技术进行设计的要求。” Cadence数字流程由三星认证，并且是在 Arm Cortex-A53 和 Cortex-A57 CPU 环境下完成 5LPE 工艺认证。为了易于理解和使用，Cadence数字流程搭载了流程管理器，整个工具链采用一致的用户交互接口。 针对三星 5LPE流程优化的Cadence工具包括Genus™综合解决方案、Innovus™实施系统、Joules™RTL电源解决方案、Conformal®等效性检查、Conformal低功耗、Modus™DFT软件解决方案、Quantus™提取解决方案、Tempus™时序签核解决方案、Voltus™IC电源完整性解决方案、物理验证系统、光刻物理分析器和Cadence CMP预测工具。 Cadence数字与签约集团产品管理副总裁KT Moore说：“通过与三星晶圆厂的持续合作，我们使客户能够更快，更轻松地创建先进节点设计，Cadence 数字流程获得三星5LPE工艺技术认证可以帮助客户以优化PPA并创造新的前景。”
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  • 《谷歌联合三星开发5nm芯片，对标苹果?》
    • 来源专题：光电情报网信息监测服务平台
    • 编译者：husisi
    • 发布时间：2020-05-07
    • 有消息称，谷歌与三星合作研发的处理器已经收到第一批工程样本。该处理器代号“Whitechaple”，采用三星5nm制程，将搭载在Pixel手机及Chromebook笔记本上。在自研了云端、边缘端处理器之后，谷歌自研手机处理器意欲何为?将对谷歌的生态、产品产生哪些影响? 面向终端设备的主处理器 据悉，谷歌与三星联合设计的5nm芯片是一枚“起到关键作用的”主处理器，对设备的运行速度、电池续航能力和性能起到决定性作用。该处理器采用Arm8核CPU，硬件针对谷歌机器学习进行优化，并支持谷歌助手和“始终在线”功能。 近期，谷歌收到了第一批工程样本。该处理器明年有望搭载在Pixel手机上，后续版本将搭载在Chromebook笔记本上。 谷歌一直在强化半导体业务能力。此前发布的Pixel手机上已经搭载了谷歌定制设计的机器学习和图像处理芯片，谷歌还从苹果、英特尔等竞争对手“挖角”了芯片工程师。但是，手机处理器需要CPU、GPU、通信基带等多个芯片，任何一个短板都将使谷歌无法完全摆脱对高通等芯片巨头的依赖。 补齐云边端芯片版图 无论是海外五大科技巨头“FAANG”(脸书、苹果、亚马逊、奈飞、谷歌)，还是国内的“BAT”，都在进军芯片设计业务。早在2006年，谷歌就开始研究如何在数据中心中使用GPU、FPGA和定制ASIC。在科技巨头跨界“造芯”的道路上，谷歌是一支不可忽视的力量。 从2015年起，谷歌基于自主研发的定制化芯片TPU，完成了云-边、端-端的计算架构协同。2016年的I/O开发者大会上，谷歌公布了自主研发的定制化芯片TensorProcessingUnits(TPU)，以强化数据中心的机器学习能力。 2017年，谷歌将第二代TPU引入谷歌云平台，后续推出的第三代云TPU利用谷歌云平台的AI服务运行及其学习模型，可实现单个Pod中每秒超过100千万亿次浮点运算性能。在云TPU的基础上，谷歌又推出了针对边缘侧的EdgeTPU。这款ASIC芯片是对CloudTPU和谷歌云服务的补充，能实现端到端、云端到边缘的基础架构。 在云计算、AI、5G的催化下，云边端一体化趋势增强。华为、阿里、英特尔等厂商都在践行“云-边-端”的计算架构协同。华为董事徐文伟表示，华为的价值主张是打造一个平台，把众多的传感器连接起来，实现连接+平台+AI+生态。为此，华为在端、边、云都推出并部署了AI芯片。在手机端，华为从麒麟970开始嵌入AI芯片，在边缘端，华为推出了应用于汽车的人工智能计算芯片Ascend310，在云端则部署了鲲鹏920等芯片。阿里云推出IoT边缘计算产品LinkEdge时宣布将打造云、边、端一体化的协同计算体系，并陆续推出用于设计制造高性能端上芯片的IP核玄铁910、SoC芯片设计平台“无剑”、云端芯片含光800，端云一体初步成型。 在终端侧，谷歌曾为手机主处理器设计辅助芯片，包括提升手机图像处理能力的PixelVisualCore，提升声音识别和转录能力的PixelNeuralCore等，以负载手机端的机器学习类任务。但是，随着云算力下沉、终端算力上升、边缘算力融合的趋势不断加强，拥有一颗针对自家生态进行优化的端处理器，才能更好地发挥谷歌在机器学习的优势和沉淀，让手机、笔记本等终端与谷歌的AI算力体系紧密贴合。 提升产品体验 2010年，苹果发布了采用自研处理器A4和自家操作系统iOS4的里程碑式产品iPhone4，自此摆脱了对三星处理器的依赖。 长期以来，谷歌安卓与苹果iOS是两大手机操作系统。苹果通过自研A系列处理器，让硬件更好地贴合软件系统需要，实现软硬件一体化。谷歌自研移动终端处理器，也有利于更好地发挥软件系统能力，通过软硬件协同优化终端体验。 “谷歌与苹果殊途同归，谷歌一直在建立半导体能力，在掌握软件的同时掌握硬件，这种软硬件一体化的方式无疑是推动服务深度整合的最好方法。自研处理器是谷歌打造闭环生态的初步尝试，也是第一步。”赛迪顾问集成电路产业研究中心分析师陈跃楠向记者指出。 集邦咨询分析师姚嘉洋向记者表示，由于智能型手机大多是以Android阵营为主，谷歌累积了庞大的数据库与AI运算资源，打造自有处理器有利于优化智能手机的AI应用。例如，让用户与手机语音助理之间的对话更为智慧，让语音助理更好地理解用户需求、语言翻译更为精确，省电与性能提升表现更为优异等，以Google现今的布局态势来看，确实会有这样的战略思考。 但是，手机处理器研发门槛高，属于资金、技术密集型业务，是块难啃的硬骨头。姚嘉洋表示，苹果之所以能在处理器领域如鱼得水，得益于先前的收购策略和早期投入，累积了相对丰富的处理器开发经验。加上苹果近年来在业务上的转型，服务相关收入日益攀升，推动整体获利提升，这成为处理器研发的坚实后盾，使得苹果在处理器开发上处于一定的领先地位。 与苹果类似，谷歌在移动芯片领域也有着早期收购和人才积累。在2010年A4处理器发布之前，苹果传出收购被用于手机和移动终端的芯片企业Intrinsity。同时，谷歌也传出收购芯片设计创业公司Agnilux。2017年，有消息称谷歌挖角了苹果的芯片设计师ManuGulati担任SoC系统架构设计师。 此前Gulati曾参与iPhone、iPad以及AppleTV等产品定制芯片的研发。同一年，谷歌斥资11亿美元收购HTC手机研发团队，进一步增强手机硬件的设计能力。去年，谷歌在印度班加罗尔成立了新的芯片团队，成员包括从英特尔、英伟达、高通聘用的工程师，目标是设计手机及数据中心芯片。 但是，谷歌自研手机处理器并非毫无风险。受限于Pixel手机的市场份额，谷歌需要把控处理器研发投入和产品收益的平衡。 “由于Pixel手机在市场仍属于少数，开发一颗5nm的主处理器置于智能手机中，单是开发费用动辄需要数百万甚至千万美元。尽管谷歌近年的营收表现十分优异，但若无法一战成名，恐怕不利于长期的处理器开发计划。”姚嘉洋说。
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