La industria de los semiconductores ha estado respondiendo a la creciente complejidad de los dispositivos y los requisitos de rendimiento de múltiples maneras. Para crear componentes más pequeños y más densamente empaquetados, la industria avanza continuamente en la tecnología de fabricación. Esto incluye el uso de nuevos materiales y procesos, como la litografía ultravioleta extrema (EUV) y el apilamiento 3D. Para cumplir con los requisitos de rendimiento, la industria está desarrollando nuevas arquitecturas de chips que permiten un procesamiento de datos y un consumo de energía más eficientes. Esto incluye arquitecturas específicas de dominio abierto (ODSA) que incorporan procesadores especializados y aceleradores de inteligencia artificial (IA). Para reducir costos y mejorar el rendimiento, la industria está integrando más componentes en un solo chip, lo que da como resultado diseños de System on Chip (SoC) u opta por sistemas de matriz múltiple que utilizan implementaciones basadas en chiplets. También hay niveles crecientes de colaboración dentro del ecosistema, incluidos los proveedores de equipos, las fundiciones, las casas de empaque y ensamblaje.
Al mismo tiempo, el tiempo de comercialización (TTM) está adquiriendo cada vez más importancia para las empresas de productos. En los mercados de rápida evolución de hoy en día, la ventana de mercado para un producto puede ser de solo dos años. Una empresa no puede darse el lujo de llegar tarde a ningún mercado, y mucho menos a este tipo de mercados de rápido movimiento. Por lo tanto, cada empresa utiliza sus propias formas comprobadas y comprobadas de obtener ventajas de TTM para llegar primero al mercado. Últimamente, muchas empresas están aprovechando el análisis profundo de datos para acelerar sus esfuerzos de desarrollo de productos SoC. Al aprovechar el análisis profundo de datos, los problemas de diseño se pueden detectar al principio del proceso de desarrollo, lo que reduce la necesidad de realizar repeticiones costosas y lentas. También puede identificar cuellos de botella de rendimiento potenciales y oportunidades de optimización. En esencia, el análisis profundo de datos no solo puede reducir el TTM, sino también ayudar a mejorar el rendimiento del producto, aumentar la eficiencia energética y mejorar la confiabilidad de un producto. La empresa de productos disfruta de una mayor cuota de mercado con un retorno de la inversión (ROI) significativamente mejorado y una satisfacción del cliente a largo plazo.
proteanTecs es un proveedor líder de análisis de datos profundos para el monitoreo electrónico avanzado. Su solución utiliza monitores en chip y técnicas de aprendizaje automático para brindar información procesable durante el desarrollo a través de la producción y la implementación en el campo. La empresa organizó recientemente un seminario web en el que Rich Wawrzyniak, analista principal de ASIC y SoC en Semico Research, presentó una comparación directa de dos empresas que diseñan un SoC multinúcleo similar en un nodo de tecnología de 5 nm. Una de las dos empresas de esta comparación aprovechó la tecnología de proteanTecs en el desarrollo de su producto y obtuvo una ventaja de seis meses sobre la otra.
El seminario web se basa en un documento técnico de Semico Research, que cubrimos en el artículo, “Cómo Deep Data Analytics acelera el desarrollo de productos SoC."
Aquí hay algunos extractos del seminario web.
La ventaja de costo
A continuación se muestra una tabla de comparación de costos de diseño para dos soluciones competidoras para la misma aplicación según los costos actuales de diseño y producción de la industria. La solución de la empresa A aprovechó la metodología de diseño basada en análisis de proteanTecs y la solución de la empresa B utilizó la metodología estándar. La solución es un producto SoC acelerador del centro de datos, cuyos detalles comparte Rich en el seminario web. Los ahorros de costos de la Compañía A ascendieron a alrededor del 9% con respecto a la Compañía B.
El beneficio de tiempo de comercialización (TTM)
Utilizando el enfoque de proteanTecs para el análisis profundo de datos, la empresa A cumplió con su ventana de mercado con una entrada a tiempo, lo que le permitió capturar la mayoría del mercado objetivo. La empresa obtuvo una ventaja TTM de 6 meses sobre la empresa B. También recuperó su inversión en diseño incluso cuando su mercado seguía creciendo, lo que permitió mayores ingresos y rentabilidad.
Ventaja en el campo
Como se destaca en la figura a continuación, la solución de análisis de proteanTecs no solo ayuda durante las fases de diseño, preparación y fabricación, sino también después de que un producto se ha implementado en el campo. Esto ayudó a la Compañía A a monitorear y corregir problemas potenciales en el campo bajo condiciones operativas reales. Este tipo de información analítica podría usarse para el mantenimiento preventivo y el ajuste fino del consumo de energía y el rendimiento del producto en el campo. Marc Hutner, director sénior de marketing de productos de proteanTecs, presentó esta información durante el seminario web.
Demostración de plataforma basada en la nube
Para concluir el seminario web, Alex Burlak, vicepresidente de pruebas y análisis de proteanTecs, mostró una demostración de la plataforma de análisis basada en la nube de proteanTecs. Destacó las capacidades de la plataforma y reveló los diferentes tipos de información que los usuarios reciben de los monitores en chip de proteanTecs, también llamados Agentes.
Resumen
Cualquier persona involucrada en el desarrollo de productos de semiconductores encontrará muy útil la información presentada en el seminario web. Puede ver el seminario web a pedido aquí.
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- Fuente: https://semiwiki.com/analytics/330226-how-deep-data-analytics-accelerates-soc-ttm-by-six-months/
