●セッション概要みなさんはRTLやテストベンチのコーディングに、どのようなツールを利用していますか?・・・きっと、VimやEmacsなどの汎用エディタを利用されている方が多いのではないでしょうか。昨今、テストベンチの開発手段としてUVMの適用が進むにつれ、SW開発に由来するオブジェクト指向プログラミングの習得と実践が不可欠となっています。オブジェクト指向に不慣れなHW設計・検証者においては、その難解さがUVMの導入障壁となっています。当社では、UVMの導入障壁を下げること、更にはRTLとテストベンチ開発の生産性と品質を向上させることを目的に、HDL統合開発環境Euclideの導入評価を行いました。本発表では、Euclideの概要、導入評価を通して得られた有効性、当社における運用シーンをご紹介します。●セッション概要テクノロジの進化とともに、マシンラーニングがいたるところで活用されるようになりつつあります。EDAも例外ではなく、マシンラーニングを取り入れた機能が次々と開発されています。一方でデザインの規模は巨大化の一途をたどり、機能もより複雑になっています。このような状況において、検証を収束させるためには検証効率向上は欠かせません。Automation)についてご紹介します。いずれも、検証やデバッグにかけるリソースの削減に寄与し、検証フェーズ全体を通して検証効率向上に役立つものです。Staticプラットフォーム上に実績のあるSpyGlassのチェック機能を実装した新世代の静的検証ツールです。大規模化、複雑化する設計の検証ニーズに応えるべく、大幅な性能向上とデバッグを効率化する機能を提供しています。SpyGlassのデバッグ効率化に焦点をあて、2つの機能をご紹介します。CDC検証では、機械学習の手法を利用して違反の根本原因をいち早く解析できます。これによりCDC検証デバックにかかる生産性を20~30倍向上できます。Lintチェックでは、Lintルールにフォーマル解析の適用により対象ルールの疑似エラーを30〜35%削減します。SpyGlassシノプシス技術セッションVC-4AWSクラウドで実現したVLSI検証環境:課題を乗り越えた先にあるもの。●セッション概要Webアプリケーション開発者やAIシステム開発者を始め、コンピューティング・リソースを必要とするエンジニアの多くは、開発環境をクラウド上に移行していますが、半導体開発業界ではまだその動きは鈍いです。システム開発のリーディング・カンパニーであるCelenoは、クラウド環境が提供しているメリットの活用に舵を切り、シノプシス社ベースのRTL設計/検証環境をクラウド上に移行いたしました。本セッションでは、この移行プロジェクトで達成したベスト・プラクティスについてご紹介し、以前の設計/検証環境とAWSクラウド環境を比較して、安定性/メンテナンス性/パフォーマンスなどの点で、どのような違いが生まれたかをご説明いたします。移行にあたって直面した課題と、その解決方法についてもご紹介いたします。近年の車載MCUは、高性能化に伴いチップの消費電流が増加しており、その影響の大きさから精度の高い電力解析の必要性が高まっています。ワースト条件での電力解析を行うためには電流波形におけるピーク箇所の特定が必要ですが、従来の論理シミュレーションによる電力解析手法では電流波形取得に長大な時間を要します。Power解析を導入することで、電流波形取得に要する時間を劇的に短縮できた結果、電力解析パタン全区間の電流波形から電流ピーク箇所の特定を実施できた事例を紹介します。実際のテストパタンやソフトウェアがSoC上で動作しているような、実態に即した条件下での詳細なPower解析への要求が急速に高まっています。要求もさらに厳しさを増している昨今、SoC設計検証チームは大きなジレンマを抱えることになります。Power解析を網羅的に行える能力をもつ、ハードウェア・エミュレータの活用が最善策となります。Power解析を、わずか数時間で完了できる、画期的なテクノロジです。Solutionの全体像についてご説明します。近年、LSIの消費電力の削減が課題となっており、NECの開発するAurora後継ベクトルスーパーコンピュータも低消費電力を意識した設計が必須となっています。ASICが完成して初めて実ソフトウェアの消費電力が分かるのでは手遅れになることもあり、事前にそれを正確に見積もるフローが求められていました。Empowerを用いることで実際のP&R後の回路・配線容量を用いて実ソフトウェアを動作させた時の電力を見積もることが容易となりました。Empower導入の経緯と目的および消費電力解析手法について、実際の活用事例に基づいてご紹介します。Cloudソリューションにより、最先端の大規模SoCシステムレベル検証を、状況に応じて迅速かつ柔軟に開始でき、そして最短期間で完遂できるようになります。高度な外部インターフェイスを含むシステム全体検証に要する期間を、劇的に短縮できるのです。大きな固定コストを伴うエミュレーション・データセンターを自社で所有、構築および運用する必要は、もうありません。Cloud4が提供する、業界最速の検証実行性能、そして多種多様な外部インターフェイスに対応した仮想化ソリューションについてご説明します。ISO26262:2018にて車載向け半導体のガイドラインが策定されて以降、半導体設計における故障注入検証の注目度が高まっています。膨大な時間が必要であり、設計後半の段階でクライテリアの未達が判明した場合、その影響は甚大なものになってしまいます。このような背景から、車載向けイメージセンサー開発において、故障注入検証を如何にリスクを最小化し実施するかが課題となっていました。Z01Xを導入することにより設計初期段階から検証を行い設計へのFeedBackを実現しました。故障注入検証結果を画像化するフローを確立し、故障影響について評価を行うことが可能となりました。本セッションではZ01Xを取り入れた開発フローと運用について、車載向けイメージセンサー特有の視点からご紹介します。26262への準拠が必要とされているハードウェアにはより高いASILへの対応が求めらます。それに従ってフォルトシミュレーションへのより高い生産性が求められています。Z01Xのご紹介を行います。Ready認証を取得しました。認証取得に際しては、ハードウェアアーキテクチャメトリクスが目標値を達成することを証明する必要が有ります。DR1000Cでは、定性評価結果の妥当性をZ01Xによる故障注入検証に因って証明しました。本プロジェクトでは、故障注入検証の実行時間がスケジュールに対するボトルネックとなっていたため、実行時間を如何に短縮できるかが課題となりました。FMEDAへのフィードバック手法に関して工夫したことを紹介します。26262準拠の製品では、安全目標侵害を防ぐために安全機構を実装し、規格で要求されるハードウェアアーキテクチャメトリックの目標値を満たす必要があります。安全機構による故障検出には、動作を行っていない時に故障の検出を行うオフラインテストと、動作中に常時監視の故障検出を行うオンラインテストがありますが、異なる方法でダイアグカバレッジを算出する必要があります。本講演では故障検出方法に応じたダイアグカバレッジの考え方と、それらをシノプシスのZ01Xで算出する方法について説明します。MatisseCORETM」の機能安全対応に適用した事例を紹介します。26262に準拠した車載半導体製品を開発しています。26262では、安全機構の十分性検証のため、ハードウェアアーキテクチャメトリックスの算出が求められます。これらの算出のため、最終設計データに対する安全分析を行う必要があります。微細化に伴う製品規模の増大により、SoC製品に対する安全分析の工数増大が課題になっています。Managerを活用した安全分析の工数削減効果を評価しました。Managerの活用事例とその評価結果をご紹介します。Part5の要件準拠ためのFMEA/FMEDAのサポート機能をご紹介します。加算器や乗算器などの演算回路(データパス)の等価性検証に特化したフォーマル検証のアプリケーションで、独自の技術により、C/C++およびRTLという抽象度の異なる2つのモデルの等価性検証を行います。フォーマル検証で課題となる収束問題に対しては、従来のフォーマルプロパティ検証(FPV)と同様の収束性向上技術の適用が可能です。本プレゼンテーションでは、まず初めに、データパス検証の基本について説明を行います。その後、収束性を向上させる技術および便利な新機能についてご説明します。