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Mentor Tessent DFT 解決方案助力Enflame打造針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的云端 AI 芯片

2019-12-30 14:33:15 未知

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西門子旗下業(yè)務(wù)Mentor近日宣布，領(lǐng)先的人工智能 (AI) 解決方案提供商燧原科技使用其 Tessent™ 軟件產(chǎn)品系列滿足公司硅測試要求，并助力其最新的 Deep Thinking Unit (DTU) 芯片-快速實(shí)現(xiàn)測試的調(diào)試階段。

Enflame剛剛發(fā)布的DTU 芯片專門針對于數(shù)據(jù)中心的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，能夠有效降低AI 應(yīng)用程序在云端和企業(yè)數(shù)據(jù)中心中的加速成本，同時(shí)為其他訓(xùn)練任務(wù)提供更優(yōu)性能。

Enflame總部位于中國上海，通過開發(fā)深度學(xué)習(xí)的軟件堆棧和加速器SoC，為全球數(shù)據(jù)中心和云服務(wù)提供商提供 AI 訓(xùn)練平臺解決方案。

Enflame Technology SoC DFX 總監(jiān) Iris Ma 表示：“Tessent 工具有助于加快從設(shè)計(jì)、驗(yàn)證到物理設(shè)計(jì)的 DFT 開發(fā)和調(diào)試周期，隨著大型 AI 芯片尺寸的不斷增長，這一點(diǎn)變得愈加重要。Tessent 基于RTL級hierarchical DFT的能力為實(shí)現(xiàn)DFT和測試向量的自動生成（ATPG）提供了理想的解決方案，它不僅適用于我們的現(xiàn)階段設(shè)備，也可以應(yīng)用于尺寸更大的下一代芯片。”

在開發(fā)其新的 DTU 芯片時(shí)，Enflame 需要借助 DFT 解決方案來最大程度地降低測試成本，降低每十億件產(chǎn)品缺陷率 (DPPM)，并縮短產(chǎn)品的上市時(shí)間；而該芯片的設(shè)計(jì)采用了超大尺寸，集成了超過 100 億個晶體管，并集成了采用 2.5D 封裝以 12nm 工藝制造的高帶寬存儲器 (HBM)2，這些條件對Enflame滿足以上需求提出了嚴(yán)苛挑戰(zhàn)。

Enflame Technology 的首席運(yùn)營官 Arthur Zhang 表示：“Mentor 的 Tessent DFT 和 Calibre 物理驗(yàn)證工具在我們DTU AI 芯片的開發(fā)過程中發(fā)揮了關(guān)鍵作用，這款芯片包括 480mm2 原始芯片和采用 2.5D 封裝的 HBM2。在Mentor Tessent 產(chǎn)品的幫助下，我們很快完成了調(diào)試階段，在 7 天之內(nèi)就拿回了 ASIC。所有的 DC/AC 掃描、-存儲器內(nèi)建自測試、邊界掃描和模擬測試均無差錯完成。此外，所有晶圓分類、FT以及SLT 都是自動化的，初始良率與鑄造指數(shù)一致，與實(shí)驗(yàn)室結(jié)果也保持相同。我們十分感謝 Mentor 出色的工具質(zhì)量、卓越的創(chuàng)新以及始終如一的支持。”

Mentor 的 Tessent 軟件是市場領(lǐng)先的 DFT 解決方案，能夠幫助公司實(shí)現(xiàn)更高的測試質(zhì)量、更低的測試成本和更快的良率提升。基于RTL的-hierarchical DFTTessent和Tessent Connect自動化具有一系列技術(shù)特點(diǎn)，可以用于應(yīng)對 DFT 實(shí)施和 AI 芯片架構(gòu)中的向量生成挑戰(zhàn)。這些技術(shù)有助于避免 DFT 配置導(dǎo)致生產(chǎn)進(jìn)度延誤，而此類問題在AI處理等新興市場中十分常見。

“現(xiàn)在，人工智能的硬件加速是一個競爭激烈且發(fā)展迅速的市場。因此，縮短上市時(shí)間是該市場中許多客戶的主要關(guān)注點(diǎn)，”Mentor, a Siemens business 的 Tessent 產(chǎn)品系列副總裁兼總經(jīng)理 Brady Benware 介紹，“這一領(lǐng)域的公司之所以會選擇 Tessent，是因?yàn)樗哂邢冗M(jìn)的hierarchical DFT 方法和 Tessent Connect 自動化功能，二者能夠共同為大規(guī)模并行架構(gòu)提供高效的測試執(zhí)行。此外，Tessent 中的 SiliconInsight 調(diào)試和特征提取功能還可以幫助用戶在silicon bring-up階段避免代價(jià)高昂的延遲問題。”