現代半導體芯片設計由于不同工作條件和物理效應催生了大量時序場景，其復雜性與日俱增。這種復雜性在移動通訊芯片和汽車芯片中尤為突出，因為這類芯片需要在多樣化的性能與可靠性要求下進行優(yōu)化。目前，開發(fā)者為了管理計算負載，通常會將注意力集中在有限的場景子集上，但這種做法不僅可能導致性能無法達到最優(yōu)，還有可能造成后期修復成本居高不下。盡管實現工具和工程變更命令（ECO）流程的進步提升了設計的可擴展性和收斂性，但在優(yōu)化過程中實現完整的時序可見性仍面臨挑戰(zhàn)。自適應場景壓縮技術提供了一種解決方案，它能將多個場景壓縮為易于管理的集合，同時保留關鍵時序信息，實現全面優(yōu)化，減少ECO迭代。三星和英特爾等早期采用者已證明，該技術能顯著減少時序違例問題，將ECO迭代次數降低50%，進而提升設計質量與可預測性。

應對現代半導體設計中的多樣化時序場景

現代半導體芯片的時序場景復雜多樣，數量往往超過數百種。這些場景一方面源于不同的工作模式，另一方面還受到工藝偏差、溫度波動、電壓變化等因素的影響。此外，隨著老化效應、電遷移以及其他可能隨時間推移影響芯片性能的多物理場現象被納入考量，時序場景的復雜性會進一步加劇。

移動通訊芯片與汽車芯片設計的時序場景多樣性最為突出。移動通訊芯片需要適配多種工作模式，包括用于延長待機時長的低功耗模式、保障響應速度的常規(guī)模式，以及滿足游戲需求的高性能模式。而汽車芯片則以可靠性和安全性為首要目標，不僅要在高溫、嚴寒等極端環(huán)境下穩(wěn)定運行，還需確保10至20年的超長使用壽命。

權衡優(yōu)化和資源管理

開發(fā)者需要針對廣泛的場景對半導體芯片進行優(yōu)化，這一過程頗為復雜：每新增一個場景，都會為設計帶來新的挑戰(zhàn)維度。開發(fā)者需要同時考量性能指標、功耗與設計面積，而這會延長結果產出時間，并增加計算資源需求。因此，開發(fā)者必須在全面優(yōu)化與實際資源管理之間找到平衡，既要達到性能預期，又要嚴苛遵循項目時間規(guī)劃和預算要求。

為精簡優(yōu)化流程，開發(fā)者會依據過往經驗和初步試驗，篩選出數量有限的關鍵場景（通常約12個）作為核心場景。這種重點聚焦策略能讓優(yōu)化過程更高效，所需計算資源也更易管控。其余場景則僅在設計分析與簽核階段進行處理。這種雙層方案有助于在設計全面性與優(yōu)化效率之間實現平衡。

關鍵場景優(yōu)化策略所面臨的挑戰(zhàn)

僅針對部分場景進行優(yōu)化，會導致優(yōu)化算法出現偏差，算法會優(yōu)先保障選定場景的性能，而犧牲其他場景，進而導致芯片性能與能效無法達到最優(yōu)水平。在對未納入優(yōu)化的場景進行評估時，可能會出現時序違例等不合規(guī)問題，這將導致大量工程變更命令（ECO）迭代，不僅非常耗時，還會占用大量資源。在現代芯片設計中，尤其是移動通訊與汽車領域的設計，未納入優(yōu)化的場景數量較多，可能會導致簽核階段暴露出大量問題。通常，超過三分之一的設計周期會耗費在ECO迭代上，進而延長項目進度并增加研發(fā)成本。

以新思科技Fusion Compiler為代表的現代解決方案，已經提升了設計實現過程中場景的可擴展性，能夠高效地對20至30個場景進行優(yōu)化。相較于以往僅能處理個位數場景的能力，這一進步實現了質的飛躍。此外，ECO解決方案也在持續(xù)進步，例如新思科技PrimeClosure，不僅增強了物理感知能力，還集成了內置物理引擎，可減少設計實現工具與簽核工具之間反復交互的情況。

盡管取得了這些進展，在優(yōu)化過程中全面拓展時序場景的可見性，仍是亟待解決的難題。目前已有多種方法被提出用于分析場景關鍵性，但受限于時序差異性大、不同優(yōu)化類型對應的關鍵性水平差異顯著等問題，這些方法的實際效果有限。例如，某一場景在建立時間優(yōu)化中可能無關緊要，但在設計規(guī)則檢查（DRC）優(yōu)化中卻可能起到關鍵作用。這種差異性不僅增加了決策難度，更凸顯出需要一套可靠的方法，確保整個設計生命周期內所有相關場景均被納入考量。

解鎖自適應場景壓縮技術提升設計效率與覆蓋度

自適應場景壓縮技術可有效滿足場景覆蓋度提升的需求，同時將對系統(tǒng)能力的影響降至最低。這種創(chuàng)新方法會智能壓縮由新思科技黃金簽核解決方案（PrimeTime和StarRC）通過自動化執(zhí)行生成的場景數據庫（DB），既能確保設計實現與優(yōu)化流程采用獨特的黃金簽核配置與精度高效覆蓋各類場景，又能避免給系統(tǒng)資源帶來額外負擔。

傳統(tǒng)場景選擇方法存在一個顯著缺陷：被篩選掉的非關鍵場景會徹底失去可見性。而自適應場景壓縮技術從海量時序場景中精準保留關鍵時序特征，并將其壓縮為精簡的場景視圖集合，從而構建出專屬模型，成功解決了這一問題。關鍵信息的保留有助于在設計優(yōu)化過程中做出更合理的決策。

此外，該技術還能識別到不同優(yōu)化目標下，場景的關鍵性和作用存在差異。因此，其自適應機制會針對性地調整壓縮策略和建模方式，以適配每種特定的優(yōu)化類型。這種靈活性不僅實現了場景的全面覆蓋，還支持多目標并行物理優(yōu)化，確保設計過程中所有相關場景均無遺漏。

將全面的簽核場景視圖整合到設計實現流程中，不僅能改善功耗、性能和面積（PPA）指標，還能縮短結果產出時間（TTR）。通過在所有設計場景中應用完整的物理優(yōu)化技術，該方法可提升整體設計質量，并減少下游簽核階段工程變更命令（ECO）所需的工作量。該方法旨在將設計實現后的總負時序裕量（TNS）降低95%以上，這將大幅減少ECO迭代次數，進而精簡設計周期，縮短產品上市時間。

實際應用成功案例：客戶驗證實例

三星作為全球領先的移動通訊SoC供應商，同時也是該技術的早期開發(fā)合作伙伴。其團隊在八個不同的設計項目中，通過部署自適應場景壓縮技術，助力Fusion Compiler實現模塊級收斂，成效令人矚目：經所有簽核場景評估，設計實現后的建立時間違例平均減少77.28%，保持時間違例減少91.5%，最大轉換時間違例減少89.65%。

這些指標的大幅改善得益于該技術將50多個場景有效壓縮并納入設計實現流程，同時還能將運行時間開銷控制在最低水平。相較于傳統(tǒng)方法，這一技術進步使工程變更命令（ECO）周期平均縮短53.4%，效果十分突出。

這些成果充分證明了自適應場景壓縮技術在提升設計性能與效率方面的顯著價值。

英特爾作為全球領先的高性能計算（HPC）SoC解決方案供應商，同時也是該技術的早期開發(fā)合作伙伴。自適應場景壓縮技術在Fusion Compiler中拓展了時序場景視圖，并確保設計實現階段與簽核階段的靜態(tài)時序分析（STA）設置及約束保持一致。在三個不同的高利用率測試案例中（其中一個案例利用率達80%，此前需經過多次工程變更命令（ECO）迭代才能實現收斂），Fusion Compiler提供了精準且全面的時序視圖，可助力加速實現時序收斂，最終僅需一次ECO迭代即可完成。

另有一家領先的汽車SoC供應商及該技術的早期開發(fā)合作伙伴，在一款采用3nm工藝、包含超800萬個例化單元的先進高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）設計中，成功完成了對該技術的評估。自適應場景壓縮技術實現了保持時間總負時序裕量（TNS）95%的大幅降低——這一指標至關重要，其數值過高往往會導致工程變更命令（ECO）迭代次數增加。這一改善使ECO迭代次數減少50%，顯著提升了實現簽核收斂的可預測性。