'빅 데이터'에 관해서는 이제 모든 사람들이 모든 것을 갖추고 있습니다. 이것은 생명 공학, 금융, 농업, 교육 및 운송 분야에서 널리 발견되며 모든 산업은 사업의 본질을 바꿀 것으로 기대됩니다.
그러나 반도체 산업의 경우?
이를 위해 디자인 및 IP 관리 소프트웨어 솔루션 공급 업체 인 IC Manage Inc.가 최근에 'Big Data Labs'를 발표했습니다.
Dean DrakoIC (Dean DrakoIC Manage)의 최고 경영자 (CEO) 인 Danko는 Big Data Lab을 큰 데이터를 기반으로 한 IC 설계 고객의 새로운 설계 분석 도구를 설계하기위한 '플랫폼'으로 설명했습니다.
'빅 데이터'시대에 반도체 회사는 이미 데이터 센터 용 IC를 설계하고 있지만 문제는 칩 설계자 자체가 큰 데이터를 사용하는지 여부이며, 다른 EDA 공급 업체의 거대한 양의 원시 데이터가 이미 있습니다. 도구.
그러나 전자 설계자가 큰 데이터로 설계를 최적화하고 가속화하는 훌륭한 방법을 찾았습니까?
간단히 말해서, 대답은 '아직'이 아닙니다.
게리 스미스 (Gary Smith) EDA 교장 분석가 인 로리 발치 (Laurie Balch)는 IC 매니지먼트가 '다른 사람들이 액세스 할 수 있도록 안전하고 체계적으로 보관해야 할 많은 양의 데이터'를 제공하기 위해 항상 노력해 왔다고 설명했다. 그러나 IC 설계자가 지능형 의사 결정에 데이터를 적용 할 수있게 해주는 분석 도구의 경우 Balch는 '시작하기 초기 단계에 있습니다.'라고 말했습니다.
IC 관리는 전통적인 EDA 공급 업체가 아니며 Balch는 시뮬레이션, 구성 또는 레이아웃과 같은 전통적인 EDA 도구를 만드는 대신 회사의 전문 지식은 "EDA 기업 도구"라고 설명합니다. Balch는 IC Manage를 " IC 설계 데이터베이스 시장에는 회사의 위치가 있습니다. '
대량의 데이터를 생성하는 전자 설계가 알려진 시대에 칩 공급 업체는 데이터를 효율적으로 관리하는 방법에 대한 어려움에 직면 해 있으며 IC 관리는 솔루션을 제시하는 첫 번째 회사가 될 수 있습니다.
비정형 데이터
드라 코 (Drako)는 정의상 '빅 데이터'는 많은 비 구조화 된 데이터로 구성되어 있다고 설명했다.
그는 전자 설계 커뮤니티가 다른 EDA 회사가 설계 한 다양한 도구를 사용하여 구조화되지 않은 데이터에 대한 막대한 어려움을 겪어 왔음을 인정합니다.
그러나 대부분의 IC 설계자는 이러한 것들을 흡수 할 수있는 도구가 충분하지 않습니다. 결국 이해하는 방법은 말할 것도없고 시간이 오래 걸리며 리소스 집약적입니다.
Drako는 툴과 공급 업체간에 별도의 데이터 세트를 연결하는 것은 쉽지 않다고 강조했습니다.
또한, 그는 추가 : 신속하게 실행 가능한 아이디어를 개발하고, 관리 옵션 및 구현 세부 사항을 만들 수 '만 몇 가지 산업과 기업이 충분한 전문 지식과 가용 자원을 가지고'.
이것은 IC Manage가 회사가 일하기를 원하는 곳입니다.
Drako의 설명은, IC는 비정형 데이터의 설계 데이터의 조직에 중첩 관리 할 수 있습니다. '융합 (예 : 인증 로그 파일) 비 구조화 된 데이터와 구조화 된 데이터 (전자 설계 데이터)를 통해, 우리는 하이브리드 데이터베이스를 제공, "칩 회사가 고성능 첨단 EDA 분석을 수행하는 데이 칩을 사용하게하십시오.
IC Manage는 사용자가 대화식 보고서를 작성하는 데 도움이되는 시각적 분석 기능을 제공하는 플랫폼을 구현하기를 희망합니다.
예상 밖의 칩
이것은 IC Manage가 IC Manager가 제공하는 최초의 대형 데이터 디자인 툴이 아닙니다.
몇 년 전이 회사는 'Envision Design Progress Analytics'라는 큰 데이터 제품을 개발하여 IC Manage 고객이 새로운 칩 출시를 정확하게 예측할 수있는 기반을 마련했습니다.
IC 데이터 관리 (IC Manage)는 빅 데이터 랩 (Big Data Labs)의 출시로 큰 진보를 이루었습니다. 빅 데이터 랩은 큰 데이터를 구성하고 디자인 팀이나 회사 전체의 누구나 이용할 수 있도록하기에 충분하지 않습니다.
IC Manage는 고객 (칩 회사) 및 파트너 (EDA 툴 제공 업체)와 긴밀히 협력하여 디자이너가 각 디자이너의 기여도를 추적하고 이력을 수정할 수있게함으로써 새로운 도구를 더욱 개발하고 (가능하면 사용자 정의 할 수 있기를 희망합니다.) , IP 재사용 및 다양한 조치를 통해 설계자는 설계 프로세스에 대한 의사 결정의 영향을 확인할 수 있습니다 .Drako는 제공된 분석을 통해 정보에 입각 한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
기능 검증 도구
IC Manage는 또한 Big Data Labs 플랫폼 기반의 최초의 검증 분석 툴인 Vision Verification을 발표했다.이 툴은 플랫폼의 멀티 벤더 환경에 대한 연결 능력을 활용하여 "거의 즉각적인 시각적 분석"을 제공한다.
Drako는 "상황을 이해하기 위해 EnVision Verification은 Verilog, Mentor 및 Cadence와 같은 다양한 EDA 공급 업체 환경의 모든 유효성 검사 데이터를 취합하여 설계 활동, 회귀 테스트 및 확인 상태 및 오류를 추적합니다. 그런 다음 변경 사항을 확인하십시오.
이러한 큰 데이터 검증없이 Drako는 다음과 같이 말했습니다. '전통적으로, 300 명의 엔지니어로 구성된 팀의 일원이라면,'당신은 아무것도 변경 했습니까? ' 그것을 테스트 했습니까? ","누가 그것을 망 쳤는가? "또는"우리가 뭔가를 놓쳤습니까? "
대화 형 검증 결과보고를 통해 Drako는 'Envision은 병목 현상을 식별 할뿐만 아니라 검증 중에 발생하는 문제의 근본 원인을 찾는 기능 검증 분석을 10-100 배 가속화하는 데 도움이됩니다.
Balch 애널리스트는 "검증은 전자 설계자에게 커다란 과제"라고 설명한다. 각자의 목표는 처음으로 권리가 제한된 그녀는 검증이 테스트의 여러 측면을 포함하고 "결과는 작동 조건에 따라 다를 수 있으므로 극단적 인 경우도 이해해야한다"고 지적했다.
IC는 최신 빅 데이터 랩이 첫 번째 도구는이 기능 검증 도구 도입 관리 할 수 있습니다. 또한, 회사의 다른 논리적 빅 데이터 분석 제품은 또한 물리적 검증 타이밍 분석 및 전력 소모를 포함한다.
Drako는 반도체 용 시뮬레이션, 회로, 디지털 및 아날로그 설계 등 따라서, Balch이 IC는 시간의 다음 장기간는 기능 검증 도구의 발전, 바쁜 될 것입니다 관리 추측을 (를) 포함하여 많은 부품을 포함하여 기능 검증은 사용자 정의를 포함하여 주목 .
누가이 도구를 사용할 것입니까?
Balch는 일부 칩 회사 '천천히 이륙'사이의 데이터 관리 도구의 사용. 예산을 고려하여, 칩 설계자가 오히려 큰 데이터 분석 도구보다, 핵심 설계 도구를 구입하는 것을 선호 부인했다. "그들은이를 생각하지 않는다 그것은 중요하지만,이는 큰 디자인 팀에 적용한다고 생각합니다. '
반도체 산업이 거대한 인수 합병에 계속해서 참여함에 따라 Broadcom이 Qualcomm을 성공적으로 인수 한 경우 설계 팀이 두 거대 기업에서 얼마나 큰 대면을 할 것인지 상상해보십시오. 데이터 관리 악몽. 합병 된 회사는 모두 설계 정보와 IP를 공유 할 수 있도록, 다른 디자인 팀의 진행 상황을 모니터해야합니다.
컴파일 : 홍 수잔