Keysight и Synopsys представили ИИ-ориентированный рабочий процесс для перехода в RF-дизайне на техпроцесс N4P

Компании Keysight и Synopsys совместно представили инновационный рабочий процесс, в который встроены инструменты на базе искусственного интеллекта, призванные облегчить переход с проверенного временем техпроцесса TSMC N6RF+ на более современный и производительный технологический узел N4P. Последний ориентирован на разработку интегральных схем, предназначенных для использования в беспроводных коммуникационных системах следующего поколения, где критичны не только скорость и энергоэффективность, но и минимальные задержки в передаче данных.

Внедрение такого рабочего процесса стало возможным благодаря существующей платформе Analog Design Migration (ADM) от TSMC, на базе которой построено новое решение с использованием передовых программных и симуляционных технологий обеих компаний. Оно направлено на то, чтобы сократить время редизайна, облегчить адаптацию к новым стандартам RF-процесса N4P и снизить ресурсные затраты на инженерную проработку пассивных компонентов и их топологий.

Ключевая особенность нового подхода — использование искусственного интеллекта для автоматизации рутинных задач, которые ранее выполнялись вручную и требовали значительных усилий со стороны специалистов. Благодаря внедрению ИИ в процесс миграции, появляется возможность автоматически адаптировать схемные решения под параметры нового техпроцесса, избегая длительного и сложного этапа перебора конфигураций. Это особенно актуально для аналоговых и радиочастотных схем, где точность и соответствие спецификациям играют решающую роль. Инженеры, участвующие в проектировании, получают возможность сосредоточиться на задачах более высокого уровня, поскольку большая часть предварительной настройки передаётся на "плечи" интеллектуальных алгоритмов.

С технической точки зрения, рабочий процесс представляет собой интеграцию возможностей RF-симуляции, предоставляемой Keysight, с интеллектуальными проектировочными инструментами Synopsys. Последняя компания вносит в совместное решение такие компоненты, как Custom Compiler — гибкую платформу для разработки аналоговых схем, оснащённую мощным ИИ-движком ASO.ai, специально предназначенным для переноса схем между техпроцессами.

Также используется продвинутый симулятор PrimeSim, обеспечивающий высокоточную и надёжную проверку работоспособности схем на этапе виртуального тестирования. Инструментарий Keysight дополняет эту связку средой RFPro — специализированной системой для электромагнитного моделирования и тонкой настройки пассивных компонентов. Она позволяет обновлять существующие модели, настраивать параметры под изменившиеся условия и проводить адаптацию без необходимости полного пересмотра всей топологии.

Один из ключевых кейсов — перенос схем малошумящих усилителей (LNA) с N6RF+ на N4P с целью использования преимуществ нового техпроцесса. ИИ позволяет быстро находить оптимальные наборы параметров, обеспечивая переход с минимальными ручными корректировками и исключая длительные этапы перебора.

Представители компаний отметили, что переход на новые техпроцессы всегда был узким местом в аналоговом и RF-дизайне из-за сложности перенастройки пассивных компонентов, таких как индуктивности и конденсаторы. Однако благодаря совместному рабочему потоку становится возможным практичное и эффективное повторное использование библиотек N6RF+, что позволяет переносить ранее разработанные IP-блоки на N4P, сохраняя инвестиции и повышая рентабельность предыдущих разработок.

Процесс устраняет затраты времени на согласование между различными этапами проектирования, создавая более согласованную среду. Комбинируя ИИ-инструменты Synopsys с симуляционными возможностями Keysight, рабочий процесс обеспечивает точную подгонку компонентов и более быстрое достижение оптимального дизайна даже в условиях новых физических и эксплуатационных ограничений.

Инициатива поддерживается TSMC в рамках платформы Open Innovation Platform, что подчёркивает стремление экосистемы упростить доступ к передовым техпроцессам. Возможность эффективно переосмысливать сложные RF-компоненты при одновременном достижении целей по мощности, производительности и площади (PPA) делает это ИИ-решение мощным инструментом для ускорения разработки и вывода высокопроизводительных беспроводных продуктов на рынок.