现代化实验室方法如何优化流片后验证

在流片后验证期间，工程师需要完成以下工作：

• 对设计的真实参数性能进行特性分析（充分量化）
• 确保设计功能完全符合规范要求，并能在客户的系统/应用（如已知）中出色运行
• 测量设计余量，确定设计或其IP在未来可能复用的概率 
• 测试极限状态下设计的性能，以真正了解其稳健性 

在新产品开发(NPD)的整个工程设计工作中，流片后实验室验证占据相当大的一部分（有时可达50%到60%）。 流片后验证可视为在产品交付至客户手中之前，发现设计缺陷或弱点的最后机会。 但由于设计或生产等上游工序的延误，往往会压缩分配给验证的时间。

图1.实验室验证是发布到制造/发布到生产(RTM/RTP)之前的最后一步，但分配给验证的时间会有所减少

没能发现某个错误可能会导致严重的后果，而未能及时向客户提供实验室数据可能会错失重要的设计成果。NI和Soliton公司与半导体公司合作，对其实验室进行创新和现代化改造，以确保在这种时间压力下仍能保障产品质量。

各个团队的工程师会在重建软件时浪费大量的时间和精力，如果这些软件可以实现标准化，就可以为工程师们重复利用。标准化和创新技术不仅可以帮助工程师克服流片后实验室验证持续的时间压力，而且还能扩大测试覆盖范围，确保最终产品的质量。如果为实验室验证提供了合适的软件基础结构，工程师就可以专注处理关键的验证任务，而非开发和调试软件。 有效的标准化解决方案可以自动执行80%以上的重复性任务，为实验室工程师节省宝贵的时间。此外，在开放平台上构建的标准化解决方案可提供多供应商硬件支持，并在可能的情况下提供多语言软件支持，进而满足未来需求。再者，借助标准化解决方案，工程师可以灵活地执行各种测量以验证最终产品的设计。 

以下标准化流程和创新技术可以帮助工程师专注于处理他们的核心验证任务，尽可能提高他们的产出。

“启动”(Bring-up)包括为新芯片供电、建立通信，并在高电平下验证芯片的所有主要元件是否可以正常工作。其重点在于控制多个仪器和源，以及大部分寄存器的通信。 为了验证设备是否按预期工作，工程师需要对测量数据进行可视化并加以分析。借助有效的启动工具，工程师可以在不编写任何代码的情况下执行所有这些活动。 此外，在产生意料之外的数据结果时，工程师也可以进行各种实验来调试设备。这款工具可以让工程师高效地执行所有实验，但不影响多功能性。

图2.在可用时间减少的情况下，设备启动过程中的主要关注点有哪些？

图3.支持零编程即可启动和调试的功能

在启动和调试之后，工程师需要执行自动化代码，在整个输入和环境条件范围内收集数据。这个过程称为工艺－电压－温度(PVT)特性分析。PVT自动化代码涉及按正确的顺序排列众多单独的操作（步骤）。单个测量可能包含如下步骤：

• 确保环境条件达到所需状态 
• 配置源
• 通过写入设备寄存器将设备设置为指定模式  
• 打开源 
• 通过读取仪器数据测量设备输出

工程师必须通过扫描产品规范中包含的所有相关控制/输入参数，重复每次测量。这一整套测量必须针对多个设备重复进行，才可对工艺变化进行特性分析。 然后，工程师必须检查从所有扫描中收集的测量数据是否存在异常、确定根本原因，并加以纠正。接着，对最后一组良好数据进行统计分析后，得出产品规范，将其列入数据表中。 

必须尽可能地自动化执行这个复杂的过程，以减少所需时间和精力。通过对可扩展的开放式自动化基础结构实施标准化，实验室工程师可以专注于执行具有高价值的验证任务，最大程度上减少花费在软件开发和调试上的时间。 

如果工具调试和自动化环境都能引用该仪器，那么自动化工程师可以在自动化代码开发期间无缝、高效地游走于两个环境之间。 数据收集可能会持续数小时，甚至数天。一旦数据看起来存在问题，工程师必须马上暂停整个过程来检查和修复调试工具，然后再继续，以确保不错过任何一个小问题。

图4.实验室工作站中软件部署的挑战和解决方案
 

抽象层设计的选择是验证软件过程中最重要的步骤之一。它决定了要适应验证期间必须完成的典型修改所涉及的工作量和时间。正确实现抽象层后，可以通过更改配置来完成最常见的修改，无需重写代码。抽象层还增加了可以跨产品线复用的软件数量。典型的抽象层包括仪器、设备通信、测量和测试参数。

设计抽象层时，工程师不仅必须考虑初始开发成本，还必须考虑资产维护成本和调试的易用性，同时还要保持对较低层的访问权限。 因此，他们必须制定一种有效的仪器标准化策略以及人员与产品策略。

工程师可以从最显而易见的选择开始，逐步扩大范围，但不应过度分析策略和设计方案。

图5.测试序列中的抽象层

硬件设计和仪器连接是验证周期的重要部分。工程师必须投入大量的时间来获得最可靠的数据，以确保硬件符合规范。

工程师使用硬件板卡将待测设备(DUT)引脚映射到仪器、DUT专用的定制测量或信号调理电路，对仪器进行多路复用，以实现支持多站点功能的通道复用等。 缺少标准化则会导致每个团队需要为每个产品重新制作硬件板卡，降低工作效率。而标准化的硬件基础结构可以节省大量的硬件开发和调试时间及成本。

利用一块基础主板和适用于各个设备的插入式子板即可实现硬件板卡的标准化，从而验证一系列设备。这种方法促进了同一主板在一系列产品中的复用。只需要为每个设备设计一个子板，就可以缩短硬件板卡的设计和调试时间。

系列板卡的标准化技术包括以下内容：

• 适用于设置中所有仪器的一套标准连接器
• 主板级的标准测量或信号调理电路
• 有足够的钩连点和测试点用于系统级调试
• 用于将仪器多路复用到子板的开关，可灵活适应不同产品
• 子板上的钩连点可将仪器连接至DUT附近
• DUT硬件板卡上具有插槽，易于按需更换DUT

标准硬件基础结构具有以下优势：

• 标准仪器连接，可大大减少硬件设计时间和成本
• 可跨产品系列高效复用软件测量模块
• 加快DUT专用子板的周转时间 
• 可选择将仪器靠近DUT连接，实现灵敏测量，无需为每一次设备验证重新设计，也无需维护呆滞库存

在NPD过程中，许多团队会根据共享的最新产品规范版本协同工作。但是在长达数月的开发过程中，规范通常会进行多次更新。因此一款能确保各个团队都根据最新规范集工作的工具将会非常宝贵，可以节省大量浪费的精力，避免最后一刻返工。

验证工程师表示，他们分析数据和生成报表所需的时间在验证时间中所占比例不低于40%。 具体包括 

• 分析数据，检查其是否符合产品规范、  
• 将其与NPD其他阶段生成的数据相关联， 
• 以及生成必要的合规报表和数据表。  

鉴于各种测试参数产生的信息量之庞大，工程师收集的数据很快就会让他们不堪重负。如果增强数据管理和报表生成的自动化程度，可以显著提高工作效率。 通过标准化产品规范的编写方式以及测量数据及其相关元数据的捕获、存储和分析方式，可以提高自动化程度。 如此一来，不仅简化了工作内容，更易于搜索和查找测试数据，而且使流程更高级，比如提供产品规范合规性实时仪表板（可以在实验室收集数据时自动更新），以及实时警报（可以在收集数据存在异常或者与仿真数据不一致时发出警报），优势明显。 此外，也可以向这些标准化工作中添加诸如自动数据表生成等功能。

分享最佳实践，更快提供支持
随着采用验证框架及其工具的用户日益增加，用户论坛的价值呈指数级增长（社群效应)。在线论坛和用户社区的面对面会议可更快地提供支持、分享最佳实践、针对工具改进集思广益，以及讨论代码库最新的用户贡献，产生了巨大的价值。

培训与认证
如果许多工程师广泛使用一套标准工具和流程，那么组织就有能力投资编撰精心设计的培训材料，以优化培训流程，减轻团队其他成员的培训负担。即使工程师从一个团队调任到另一个团队，标准化也可以确保他们能够立即在新的岗位上发挥自身价值。 认证也可以激励工程师认真学习材料，从而基于后续的最佳实践编写出优质代码。

使用精心设计的初始模板通常可以生成更优质的代码。

测试方法和代码共享
许多测试在仿真、验证和生产过程中会有重叠。但是，由于在这些阶段中使用的硬件和软件工具有所不同，传统上，测试代码是在独立的环境中独立编写的。这导致不同领域之间无法共享或复用代码。而通过对这些阶段中使用的工具进行标准化，设计人员（参与启动）、验证工程师、可靠性和合规性测试工程师、应用工程师及生产测试开发工程师都可以实现代码复用。从而节省了各个阶段中记录、交流以及编写同一程序代码的时间。

图6.因测试团队重叠产生的代码复用机会
 

贯穿特性分析到生产过程的优势
生产过程中的诸多测试都属于特性分析期间使用的测试。这两个测试环境之间的代码具有可移植性，可节省大量的工程工作。将代码从特性分析阶段无缝转移到生产阶段可以节省多达80%的测试程序开发时间。这需要从根本上改变特性分析中驱动程序的一些调用和使用方式。但是，可以将这种复杂性隐藏，这样验证工程师可以照常进行他们的工作。 

数据的相关性
在NPD过程中，设计仿真、设计验证和测试程序开发阶段均会生成数据。这些阶段生成的数据相互关联，可确保设备性能符合预期。不幸的是，各不相同的数据存储格式不利于数据之间的相互关联。要将相应的数据相互映射，并应用一种可以进行比较和关联的格式，需要执行许多手动步骤。 如果有一种工具能够将每个阶段的数据映射到相应的规范，并以尽可能少的手动步骤实现各阶段之间的关联性，便可以提高NPD过程的效率。 

只要管理组织中不同产品线的工程师采用标准、可扩展的开放式实验室验证基础结构来构建代码，就无需从头开始建码。组织某个小部门设计的有效解决方案也可以迅速被其他团队采用。中央代码库和验证社区的知识共享站点可为组织带来巨大的价值，这种价值可随着时间的推移而不断增加。

确定了捕获和存储数据的标准方法后，就可使用数据挖掘技术挖掘数据以获得有用信息。这些数据还可以用来训练ML模型，以用于目前未知的应用领域。 高效测试组织的一项关键策略在于确保准备好数据资产，以便应对即将到来的大量数据挖掘和ML应用需求。 仅需数年，AI助手也许能给验证工程师发送这样的提示消息：“您刚刚捕获的波形异常，外观与项目XYZ中出现的相似，该例中出现这种情况的根本原因如下。”

NI和Soliton公司在帮助半导体客户提高效率、加快产品上市速度方面有数十年的合作经验。Soliton公司拥有100多名LabVIEW和TestStand工程师，赢得了20多个NI技术奖项，能够提供独树一帜的工程服务，为NI的各种产品和解决方案锦上添花。作为NI现代化实验室、STS和SystemLink™的半导体专业合作伙伴，Soliton公司专为流片后验证开发专用平台解决方案，可以通过强大的工具和标准化技术大幅提高工程效率。

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