Die „Shift Left“-Philosophie – die kritische Überprüfungen und Analysen zu einem früheren Zeitpunkt im Designprozess vorsieht – hat das digitale Design bereits verändert und findet nun auch im AMS-Bereich Anwendung. Dieser Ansatz erfordert ein grundlegendes Umdenken im Entwicklungsprozess und stellt traditionelle Arbeitsabläufe, die seit Jahrzehnten im Halbleiterdesign vorherrschen, infrage.
Meiner Erfahrung nach bedeutet „Shift Left“ weit mehr als nur eine frühere Überprüfung. Es erfordert eine Neuaufsetzung des gesamten Designprozesses, sodass potenzielle Probleme schon in der frühestmöglichen Phase erkannt werden. AMS-Designer, die bisher erst spät auf detaillierte Schaltungssimulationen setzten, sehen sich dadurch neuen Herausforderungen gegenüber, haben aber auch die Chance, ihre Effizienz und Innovationskraft zu steigern.
Die Notwendigkeit des Wandels
Der Hauptgrund, warum Unternehmen nach alternativen Methoden suchen, sind die beispiellos hohen Anforderungen an die Auslegung moderner AMS-Designs. Bei fortschrittlichen Knoten unter 7 nm können schon die Kosten für eine einzige Designiteration in die Millionen gehen – durch den immensen Ressourcenaufwand und die entgangenen Marktchancen.
Gleichzeitig werden die Marktfenster immer kleiner: Ein verspätetes Produkt kann heute ganze Geschäftszyklen kosten. Die zunehmend engen Wechselwirkungen zwischen analogen und digitalen Schaltungen verstärken zudem die Folgen, wenn analoge Probleme erst in späten Entwicklungsphasen ans Licht kommen.
Besonders anspruchsvoll ist die stetig wachsende Komplexität der multiphysikalischen Effekte. Mit steigenden Schaltungsgeschwindigkeiten und immer raffinierteren Fertigungsprozessen rücken thermische, elektromagnetische und layoutabhängige Phänomene in den Vordergrund, die früher kaum beachtet werden mussten, nun aber über den Erfolg eines Designs entscheiden.
Diese multiphysikalischen Wechselwirkungen stellen neue Herausforderungen an das Design dar, die sich mit herkömmlichen Methoden kaum noch effizient bewältigen lassen.
So kann ein leistungsstarkes AMS-Design beispielsweise dadurch beeinträchtigt werden, dass die thermische Abwärme energieintensiver Digitalblöcke empfindliche analoge Schaltungen stört oder elektromagnetische Kopplungen zwischen Bauteilen zu unerwarteten Leistungseinbußen führen. Ohne eine frühzeitige multiphysikalische Analyse bleiben solche Probleme oft bis zur späten Verifizierungsphase verborgen. Dann führen sie zu teuren Redesigns oder dauerhaften Einschränkungen der Performance.
Der globale Halbleitermarkt, der in diesem Jahr dank Fortschritten in den Bereichen KI, Cloud Computing und Automobilelektronik voraussichtlich ein Volumen von rund 697 Milliarden Dollar erreichen wird, kann sich solche Verzögerungen kaum leisten.
Traditionelle Vorgehensweisen, bei denen detaillierte Analysen erst erfolgen, wenn das Layout nahezu abgeschlossen ist, reichen nicht mehr aus. Das alte Paradigma „zuerst entwerfen, später verifizieren“ ist angesichts wachsender Komplexität und sinkender Margen nicht länger tragfähig. Frühzeitige Leistungsvorhersagen – insbesondere für multiphysikalische Effekte – sind heute ein zentraler Bestandteil von Risikomanagement und Wettbewerbsstrategie.
Technologien zur Früherkennung
Der Kern dieser Shift-Left-Entwicklung sind neue Methoden, die bereits in einer deutlich früheren Phase des Designprozesses Einblicke in die Leistung liefern. Ingenieure nutzen dafür Techniken der Verhaltensmodellierung, um die Eigenschaften von Schaltungen bereits vor der detaillierten Implementierung zu erfassen. Diese Modelle bieten funktionale Darstellungen, die eine frühzeitige Validierung von Designkonzepten ermöglichen.
Darüber hinaus erlauben fortschrittliche Simulationstechniken Leistungsprognosen bei überschaubarer Rechenlast, sodass sich heute Tausende von Simulationen in der Zeit durchführen lassen, die früher für wenige Dutzend erforderlich war. Designteams können diese erweiterte Abdeckung nutzen, um Grenzfälle und potenzielle Fehlermodi frühzeitig zu identifizieren, während Änderungen noch am kostengünstigsten sind.
Umfassende multiphysikalische Analysefunktionen wirken in diesem Bereich besonders transformativ. Moderne AMS-Designs erfordern die Fähigkeit, thermische, elektromagnetische und elektrostatische Wechselwirkungen, die die Leistung von Schaltungen beeinflussen, gleichzeitig zu modellieren. Durch multiphysikalische Modellierung in einem frühen Stadium können Designer diese komplexen Wechselwirkungen antizipieren, bevor sie zu Problemen führen. So tragen sie von Anfang an zu robusteren Architekturen bei.
Was die Erwartungen in diesem Bereich wirklich verändert, ist die Rolle von KI und maschinellem Lernen. Diese Werkzeuge wirkten noch vor nicht allzu langer Zeit wie Science-Fiction. KI-Modelle, die auf früheren Designs trainiert wurden, können inzwischen anhand von hochrangigen Spezifikationen das Verhalten vorhersagen und so eine schnelle Bewertung mehrerer Architekturoptionen ermöglichen. Diese Fähigkeit revolutioniert die Explorationsphase des Designs und ermöglicht es den Teams, weitaus mehr Alternativen zu prüfen, als dies mit herkömmlichen Ansätzen möglich wäre.
In der frühen Analysephase besteht die inhärente Spannung zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit. Bei einer früh durchgeführten Analyse stehen weniger detaillierte Informationen zur Verfügung, was möglicherweise zu einer geringeren Genauigkeit führt. Erfolgreiche Shift-Left-Strategien umgehen diesen Kompromiss jedoch durch progressive Verfeinerungsansätze. Sie kombinieren schnelle Näherungsmethoden mit selektiven, hochgenauen Techniken und nutzen statistische Analysen, die Unsicherheiten quantifizieren, anstatt sie zu ignorieren.
Auswirkungen auf die reale Welt
Die Vorteile von Shift-Left-Methoden gehen weit über das frühzeitige Auffinden von Fehlern hinaus. Designs, die unter Einbeziehung einer frühzeitigen Leistungsprognose entwickelt werden, sind in der Regel robuster, energieeffizienter und besser herstellbar. Diese Eigenschaften sind letztlich entscheidend für den Erfolg eines Produkts in anspruchsvollen Anwendungen wie dem autonomen Fahren oder der Kommunikation der nächsten Generation.
Ein weiterer entscheidender Faktor für Unternehmen, die diesen Ansatz verfolgen, ist der finanzielle Nutzen. In dem heutigen Wettbewerbsumfeld kann die erste Markteinführung den Unterschied zwischen einer Führungsposition in der Kategorie und einer Aufholjagd ausmachen. Wenn Neukonstruktionen Millionen kosten und Produkteinführungen um Monate verzögern, liefert eine frühzeitige Verifizierung einen klaren Return on Investment. Unternehmen, die diese Methoden implementieren, berichten durchweg von verkürzten Designzyklen und weniger Überraschungen in der Endphase, die teure Korrekturen erfordern würden.
Implementierungsstrategien
Unternehmen, die Shift-Left-Methoden für das AMS-Design einführen möchten, sollten mehrere zentrale Strategien verfolgen, die zusammen einen umfassenden Ansatz ergeben.
Die Grundlage bildet die Verhaltensmodellierung, für die Investitionen in die Tool-Infrastruktur ebenso erforderlich sind wie in die Schulung der Teams. Ingenieure, die an detailliertes Schaltungsdesign gewöhnt sind, müssen oft neue Fähigkeiten in Abstraktions- und Modellierungstechniken entwickeln, um diese Ansätze auszuschöpfen.
Hand in Hand mit dieser Investition geht die Entwicklung einer progressiven Verifizierungsmethodik, die für jede Designphase geeignete Analysen definiert – einschließlich klarer Richtlinien, wann schnelle Näherungen und wann detaillierte Simulationen einzusetzen sind.
Der Aufbau einer Wissensdatenbank mit wiederverwendbaren Verifikationskomponenten und -modellen beschleunigt den Prozess und gewährleistet die Konsistenz zwischen den Projekten.
Ebenso entscheidend ist die enge Zusammenarbeit zwischen analogen und digitalen Teams, die den für den Erfolg notwendigen kulturellen Wandel trägt. Bei der Shift-Left-Entwicklung geht es nicht nur um Technologie, sondern auch um funktionsübergreifende Teams mit gemeinsamen Zielen. Diese nutzen ihre jeweiligen Stärken, um Probleme so früh wie möglich zu erkennen und zu lösen.
Schließlich wird das Multiphysik-Know-how in den Designteams immer wichtiger. Mit steigenden Schaltungsgeschwindigkeiten und der fortschreitenden Entwicklung der Fertigungstechnologien benötigen die Teams Zugang zu einer breiteren Palette physikalischer Modellierungswerkzeuge, um komplexe Wechselwirkungen präzise zu erfassen. Mit diesem Wissen im eigenen Haus können Unternehmen Multiphysik-Herausforderungen proaktiv statt reaktiv angehen.
Der nächste Schritt
Die immer wettbewerbsintensivere Halbleiterentwicklung zwingt Unternehmen zu deutlich proaktiveren Ansätzen bei Verifikation und Validierung. In einem Markt, der von stetiger Innovation und immer kürzeren Zeitplänen geprägt ist, ist es längst nicht mehr nur wünschenswert, sondern überlebenswichtig, ein Design gleich beim ersten Anlauf korrekt umzusetzen.
Durch den weiteren Fortschritt von Machine-Learning- und KI-Techniken werden noch leistungsfähigere Möglichkeiten zur frühen Leistungsprognose entstehen. Dadurch lässt sich das virtuelle Prototyping kompletter Systeme lange vor der physischen Umsetzung realisieren, wodurch sich die Entwicklungszyklen zusätzlich verkürzen.
KI erweist sich besonders wertvoll bei der Bewältigung der nichtlinearen Verhaltensweisen, die in AMS-Schaltungen häufig auftreten und bislang nur mit erheblichem manuellem Aufwand beherrschbar waren.
Da sich die Innovationszyklen weiter beschleunigen, wird die Fähigkeit, Probleme vorherzusagen und zu verhindern, bevor sie entstehen, zu einer entscheidenden Kompetenz in der Halbleiterentwicklung.
Unternehmen, die Shift-Left-Strategien erfolgreich umsetzen, verwandeln die Verifikation von einem Engpass in einen strategischen Vorteil und positionieren sich an der Spitze einer Branche, in der das Vorausahnen von Herausforderungen ebenso wertvoll ist wie deren Lösung.
