Автоматизация или отставание: почему в микроэлектронике больше нельзя работать «по-старому»

Современные микрочипы давно перестали быть просто набором транзисторов. Это сложные экосистемы из десятков IP-блоков, миллиардов элементов и тысяч взаимосвязанных решений, где любая ошибка обходится дорого — в деньгах, времени и репутации. В таких условиях ручные процессы больше не работают: они не выдерживают ни масштаба, ни скорости.

О том, почему автоматизация в микроэлектронике стала не преимуществом, а базовой необходимостью, мы поговорили с Геворгом Оганесяном — инженером и руководителем направления автоматизации с более чем 10-летним опытом в разработке и автоматизации микрочипов, работающим на стыке EDA, вычислительных кластеров и инженерных потоков.

Геворг, расскажите, почему классические процессы проектирования чипов больше не справляются с современной сложностью?

— Классические, во многом ручные подходы формировались в эпоху, когда IP-блоки были сравнительно небольшими, зависимостей — немного, а циклы разработки измерялись годами. Сегодня эта реальность полностью изменилась.

Современные SoC и AI-ускорители — это проекты с миллиардом транзисторов, десятками разнородных IP и крайне жёсткими требованиями к PPA (power, performance, area). Чтобы выйти на целевые показатели, приходится выполнять огромное количество итераций — по архитектуре, RTL, синтезу, физическому дизайну. Без автоматизации это просто невозможно.

Дополнительную сложность создают продвинутые техпроцессы — 5 нм и ниже. Там даже небольшие решения по размещению или трассировке имеют нелинейные эффекты, которые человек не в состоянии отследить вручную. Эти ограничения нужно учитывать уже на ранних этапах. И только автоматизированные потоки позволяют это сделать системно и предсказуемо.

Как автоматизация снижает риск ошибок на всех этапах разработки?

— В IP-разработке даже небольшая ошибка может масштабироваться на десятки клиентов и продуктовых линеек. Поэтому автоматизация — это единственный способ обеспечить качество.

На уровне RTL мы используем автоматическое линтование, CDC/RDC-анализ, проверки на базе синтеза и системы непрерывного контроля — ошибки выявляются сразу после check-in, а не на финальных стадиях.

На уровне верификации автоматическая генерация тестов, coverage-driven подходы и непрерывные регрессии позволяют находить угловые кейсы, которые человек просто не заметит.

На этапе физического дизайна автоматизированные signoff-потоки проверяют тайминги, IR-drop, электромиграцию, DRC и качество layout для всех конфигураций IP. Это самый сложный и критичный этап, особенно в современных техпроцессах.

Когда у тебя есть десятки тысяч вычислительных ядер, ты можешь запускать все проверки для всех конфигураций каждую ночь. Вручную такого масштаба не достичь.

Какие задачи в EDA сегодня уже невозможно выполнять вручную?

— Практически все ключевые. В реальной IP-разработке невозможно вручную делать регрессионную верификацию сотен конфигураций, исследовать PPA по десяткам углов, выполнять тяжёлые проверки вроде STA, DRC, LVS, IR-drop или EM.

То же самое касается генерации тестбенчей, анализа покрытия, закрытия тайминга и даже подготовки документации и релизных пакетов. Это тысячи задач ежедневно — их может вытянуть только полностью автоматизированная система в связке с вычислительным кластером.

Как автоматизация влияет на сроки и стоимость разработки?

— Напрямую. За счёт параллелизма тысячи запусков выполняются одновременно, и циклы, которые раньше занимали недели, сжимаются до часов.
Меньше ручных операций — меньше ошибок и повторной отладки.
Единый автоматизированный signoff даёт стабильное, предсказуемое качество.

В итоге цикл разработки IP сокращается в среднем на 20–40 процентов, а инженеры могут сосредоточиться на архитектуре и оптимизации, а не на рутине.

Почему компании без автоматизации проигрывают конкуренцию?

— Потому что они двигаются медленнее. Такие команды исследуют меньше архитектурных вариантов, получают хуже PPA, имеют более низкое покрытие верификации и дольше выходят на рынок.

Это приводит к снижению производительности чипов, росту энергопотребления, риску дорогостоящих переразработок и потере времени. В полупроводниковой индустрии это критично: скорость итераций фактически равна скорости инноваций.

Какие виды автоматизации будут определять микроэлектронику в ближайшие годы?

— Я бы выделил несколько ключевых направлений.
Во-первых, EDA на базе ИИ: автоматическая генерация ограничений, оптимизация RTL, машинное обучение для размещения и трассировки, предиктивный signoff.

Во-вторых, сквозная оркестрация потоков — системы, которые управляют зависимостями, происхождением данных и интеллектуальными перезапусками задач в масштабе кластеров.

Третье — гибридные вычисления и cloud—bursting, когда нагрузки автоматически выносятся в облако при пиках.

Также важны автоматическая сборка и конфигурация IP, непрерывная верификация по принципам DevOps и анализ больших данных между циклами проектирования.

С точки зрения управления автоматизацией и вычислительными фермами, это уже не способ «ускорить процессы». Это единственная жизнеспособная основа для создания конкурентоспособных микрочипов в условиях растущей сложности и жёстких сроков.

Карина Баталова