반도체(Semiconductors)

반도체 기술의 지속적 발전으로 인공지능(AI), 머신 러닝, 5G, 자동차, 네트워킹, 클라우드, 에지 컴퓨팅 애플리케이션을 위한 혁신적인 제품을 이용할 수 있습니다. 유비쿼터스 연결, 짧은 지연 시간 및 더 빠른 데이터 전송 속도 덕분에 수십억 개 이상의 스마트 기기를 사용할 수 있습니다. 이러한 장치는 필수 전력, 성능, 영역 및 신뢰성 메트릭스를 제공하기 위해 고급 저전력 FinFET 설계와 최첨단 2.5D/3D 집적회로(IC) 패키징 기술에 의존합니다.

설계자가 첨단 공정 기술과 고밀도 2.5D/3D 패키징 기술을 채택하기 때문에 칩의 성능과 신뢰성을 증명할 때는 계속 증가하는 물리적 효과의 영향을 고려해야 합니다. Ansys는 전력 무결성, 열, 가변성, 전자기, 기계 및 기타 물리적 현상을 정확히 분석하기 위해 폭 넓고 다양한 다중물리 제품 세트를 개발해 왔으며, 이는 최초의 실리콘과 시스템의 성공을 촉진시키기 위한 칩, 패키지 및 시스템 전반에 걸쳐 복잡한 상호 종속성을 포착하는 방식으로 진행되었습니다.

시스템 인지 IC 전력 효율성, 전력 무결성 및 신뢰성

모든 전자 시스템의 핵심에는 고성능, 기능성 증대, 전력 효율, 신뢰성 및 비용 절감과 같은 여러 상충하는 요건을 충족해야 하는 칩이 자리 잡고 있습니다. 칩이 독립형 부품 및 전자 시스템의 일부로서 전력 효율성, 전력 무결성 및 신뢰성 요건을 충족하도록 보장하기 위해서는 시스템을 고려한 칩 설계 방법론이 필요합니다. Ansys는 유일하게 칩 패키지 시스템(CPS) 설계 플로우를 지원하기 위한 모든 다중스케일, 다중물리 솔루션을 제공합니다.

Ansys 시뮬레이션 및 모델링 도구는 IC 사인오프에 필요한 고효율 설계 결정 및 파운드리 인증 정밀성을 위한 초기 전력 예산 책정 분석을 제공합니다. 전력 효율성, 전력 무결성 및 신뢰성 솔루션으로 구성된 Ansys 반도체 포트폴리오는 ISO 26262 “Tool Confidence Level 1”(TCL1) 인증을 획득했습니다. 이 인증을 통해 자동차 IC 설계자는 ADAS 및 자율 주행 애플리케이션에 대한 엄격한 안전 요건을 충족시킬 수 있습니다. 자동차 칩 제조사는 모든 자동차 안전 무결성 레벨에서 모든 ISO 26262 안전 관련 개발 프로젝트를 위해 Ansys PowerArtist, Ansys Totem 및 Ansys RedHawk 다중물리 시뮬레이션 제품군을 활용할 수 있습니다.

분산된 빅 데이터 인프라를 활용한 탄력적인 컴퓨팅

칩 복잡도는 10억 개 이상의 인스턴스로 계속 증가하는 반면, 7nm/5nm 이하의 고급 실리콘 기술은 더욱 상세한 모델링을 통해 보다 정밀한 정확도를 요구합니다. Ansys는 RedHawk-SC 및 반도체 포트폴리오의 다른 주요 툴에서 사용할 Ansys SeaScape 탄성 컴퓨팅 인프라를 개발하여 대응해 왔습니다. SeaScape 인프라는 머신 러닝 응용 분야에 사용되는 컴퓨팅에 대한 빅 데이터 접근 방식을 기반으로 하며 이 경우 전자 장치 설계에 최적화되어 있습니다. 매우 높은 용량과 처리량을 위해 무제한 탄성 컴퓨팅과 병렬 처리를 제공합니다. 유연한 Python 인터페이스를 통해 여러 물리학적 데이터를 단일 뷰에서 쉽게 통합하고 분석할 수 있습니다.

파운드리 인증 정확성

고급 실리콘 공정을 갖춘 칩을 설계하는 데 엄청난 비용이 들었으며, 한 번만에 작동하는 실리콘을 만들어내야 합니다. IC 설계자는 가장 정확한 시뮬레이션 솔루션이 필요하며 파운드리 인증은 정확성의 궁극적 지표로 간주됩니다. Ansys 반도체 솔루션은 2006년 이래 업계를 선도하는 모든 파운드리에서 인증을 받았습니다.

생산 단계에서 증명된 솔루션

당사의 소프트웨어는 다양한 기술 분야, 설계 스타일 및 패키징 기술에서 수천 건의 성공적 제품 출시를 가능하게 만들었습니다.

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Big Data Elastic Compute Infrastructure for Ultrahigh Capacity and Throughput

Analyzing complex chips at high accuracy across multiple physics (IR-drop, thermal, EM, mechanical, etc.) is not practically feasible with traditional EDA data structures. By adopting the distributed and elastic compute infrastructure similar to that found in leading big data applications like Google Maps™, Ansys RedHawk-SC and other tools deliver a scalable methodology for the future.

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