制造商:ANSYS, Inc.
Ansys PathFinder-SC 是一种高容量解决方案,可帮助您规划、验证和签核 IP 和全芯片 SoC 设计,以确保完整性和抗静电放电 (ESD) 的稳健性。
一、产品概述:
1、用于 SOC IP 的全芯片版图级 ESD 签核解决方案
Ansys PathFinder-SC 从充电设备模型 (CDM)、人体模型 (HBM) 或其他 ESD 事件中识别并隔离可能导致芯片故障的设计问题的根本原因。它的高容量、云原生架构可以使用数千个计算内核,以实现快速的全芯片周转。PathFinder-SC 已通过主要代工厂的电流密度检查和 ESD 签核认证。
与 Ansys RedHawk-SC™ 和 Ansys Totem™ 集成
输出芯片 ESD 紧凑模型 (CECM)
2、快速规格
PathFinder-SC 的集成数据建模、提取和瞬态仿真引擎是 ESD 验证的端到端解决方案。单次使用模型读取行业标准设计格式、设置 ESD 规则、提取电源网络的 RC,并执行 ESD 仿真以分析根本原因并提供修复和优化反馈,所有这些都在一个工具中完成。
CDM 和 HBM 覆盖范围
P2P 电阻检查
电流密度和 IR 检查
GDS 和数字流支持云原生架构
在一次运行中分析多个域
处理回弹 ESD
超过 1 亿个实例容量用于调试的布局 GUI
用于 IP 的紧凑型 ESD 模型
二、产品能力:
用于分析、调试和优化 IC 布局和电路的综合静电放电 (ESD) 解决方案
Ansys PathFinder-SC 可帮助您规划、验证和签核 IP 和全芯片 SoC 设计,以实现针对 ESD 的完整性和稳健性。它可以识别可能导致充电设备模型 (CDM)、人体模型 (HBM) 或其他 ESD 事件导致芯片或 IP 故障的设计问题。PathFinder-SC 已通过所有主要代工厂的签核认证,可确保互连寄生参数、HBM/CDM ESD 仿真和电流密度检查是硅准确的。它基于布局的 GUI 有助于快速检测根本原因并轻松调试。
PathFinder-SC 采用云原生基础架构构建,可实现弹性计算并能够处理超过 1 亿个晶体管的全芯片分析。
三、主要特点:
同时针对数百种电源模式进行全芯片和全面的单通道 ESD 分析和调试。
1、HBM/CDM ESD 事件
Ansys PathFinder-SC 模拟人体模型 (HBM) 和充电设备模型 (CDM) ESD 事件,通过电源/接地网络传播快速电流来识别布局瓶颈。它模拟电流注入任何焊盘和互连路径,以识别无法处理高 ESD 电流的 pin-clamp-pin 路径。
2、硅相关精度
Ansys PathFinder-SC 的瞬态仿真使用 SPICE 模型和 TLP 曲线以皮秒分辨率提供与硅相关的精度,这有助于更大限度地降低您的设计风险。在 SPICE 中,具有回弹的钳位通常存在收敛问题;但 PathFinder-SC 的仿真引擎经过定制,可处理回弹并准确模拟 ESD 设备触发。PathFinder 的结果已被多家代工厂和客户与硅相关联。
3、基于布局的分析和根本原因检测
Ansys PathFinder-SC 可识别可能导致 ESD 故障的布局问题和连接不平衡。示例包括未连接到 ESD 夹具的凸块,或未连接到电源/接地的夹具。通过遍历芯片上任意两个相关点之间的每条传导路径,PathFinder-SC 可以验证连接的稳健性,并根据制造商或用户指定的限制检查电气特性。通过-失败报告可以交叉探测到布局。
4、单程仿真和结果分析
Ansys PathFinder-SC 的集成数据建模、提取和仿真引擎可在单一工具中提供简化的单通道 ESD 使用模型——设置 ESD 规则、执行提取和 ESD 仿真、分析根本原因以及提供修复和优化反馈环境。它使用行业标准数据格式(GDS、DEF)并在指定要检查的规则和参数方面提供了相当大的灵活性。
5、容量和性能
Ansys PathFinder-SC 使用超过 1 亿个实例检查 IP 和大型 SOC 的 ESD 完整性。它处理数百个电源/接地/信号网络,并在单个模拟中执行电阻和电流密度检查。全芯片 ESD 仿真可以在几小时到一天内完成,具体取决于尺寸。PathFinder-SC 建立在弹性计算、云原生基础架构之上,可处理超大型设计。
6、芯片 ESD 紧凑模型 (CECM)
在标准单元级、IP 级和全芯片级识别高电流热点至关重要,以避免出现可靠性问题。PathFinder-SC 的内置建模功能基于芯片 ESD 紧凑模型 (CECM),可在从标准单元到全芯片的任何级别进行详细的 ESD 分析。CECM 包括一个 PG 模型、钳位装置和一个可选的电流特征。这种精确的建模满足任何设计的最高可靠性需求。
7、云原生弹性计算架构
Ansys PathFinder-SC 建立在 SeaScape 大数据分析平台之上,该平台专为在 1,000 个 CPU 内核上执行云计算而设计,具有近乎线性的可扩展性和极高的容量,每个内核的内存较低。
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