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EDA(電子設計自動化)とは?

電子設計自動化(EDA)とは、集積回路やプリント基板などの電子システムの設計に使用されるツールのカテゴリーをさします。これらのツールは、概念化、設計仕様、レイアウト、検証など、設計プロセス全体を支援します。EDA は、近代的な電子システムの複雑さを管理する上で非常に重要な役割を担っており、不可能ではないにしても、手動で作成することは現実的ではないであろうコンピュータ・チップ回路の設計を可能にします。

EDA が重要な理由

EDA は半導体設計において非常に重要な役割を果たしており、以下を支援します。

複雑さの低減

近代的な電子システム、特に集積回路やプリント基板は非常に複雑です。EDA ツールは、エンジニアがこの複雑さを管理できるようにし、手動では作成できない高度なシステムの設計と製造を可能にします。

時間とコスト効率

EDA は、電子システムの設計と検証に要する時間を大幅に削減します。多くの設計ステップの自動化により、物理的なプロトタイプや設計の繰り返しの必要性を最小限に抑え、市場投入までの時間を短縮し、全体的なコストを削減できます。

正確性と信頼性

EDA ツールは、設計プロセスの早い段階でエラーを検出して修正し、最終製品が要求仕様と性能基準を満たしていることを確認します。

最適化

EDA ツールは、性能、消費電力、面積などのさまざまなパラメータの設計を最適化します。この最適化は、モバイル・コンピューティング、自動車エレクトロニクス、高性能コンピューティングなどの分野で、近代的な電子機器の厳しい要件を満たすために不可欠です。

検証とテスト

設計が正しく機能するようにすることは、設計プロセスの重要な部分です。EDA ツールは、堅牢なシミュレーション、検証、テスト機能を提供し、製造前に機能、タイミング、消費電力を検証できます。これにより、製造後のエラーが発生するリスクが軽減されます。

イノベーションとスケーラビリティ

EDA ツールは、設計者が新しいアーキテクチャや技術を試すことを可能にし、イノベーションを可能にします。また、設計のスケーラビリティもサポートし、技術の進歩に伴い、より大規模で複雑なシステムを容易に構築できます。

標準化と再利用

EDA は、標準化された設計プラクティスと再利用可能な設計コンポーネントの使用を容易にします。これにより、さまざまなプロジェクトやチームで効率性と一貫性が促進され、生産性と品質管理が向上します。

業界要件

自動車、航空宇宙、家電などの業界は、特定の設計や製造要件を満たすために EDA ツールに大きく依存しています。EDA ツールは、設計ルールの施行、仕様への準拠の検証、電子システムの正確性と信頼性の確保など、業界標準や規制の遵守を支援します。また、これらのツールは、信号の完全性、電磁干渉、熱性能に関する基準に対する検証プロセスを自動化し、コンプライアンス違反のリスクを低減し、認証プロセスを促進します。

EDA ツールの種類

EDA は、シミュレーション、検証、設計の 3 つの主要カテゴリに分類されるさまざまなツールを介して動作します。

シミュレーション・ツールは、物理的なプロトタイプを作成する前に、電子設計の動作をシミュレートし、機能と性能を検証します。

シミュレーション・ツールには、次のような種類があります。

  • 機能シミュレーション:設計の論理的正確性をテストします。
  • タイミング・シミュレーション:設計がタイミングの制約と性能要件を満たしていることを検証します。
  • アナログ・シミュレーション:アナログ回路をシミュレーションし、経時的な動作を検証します。

検証ツールは、さまざまな方法で設計が全ての仕様と制約を満たすことを保証します。

検証ツールには、次のような種類があります。

  • フォーマル検証:設計の正確性を数学的に証明します。
  • スタティック・タイミング解析:動作をシミュレートすることなく、タイミング違反がないか設計をチェックします。
  • パワー解析:設計の電力消費を評価し、電力予算を満たしていることを確認します。
     

最後に、設計ツールは、コンポーネントの配置と接続ルーティングを自動化し、性能、面積、消費電力を最適化し、設計ルールを確実に遵守します。

設計ツールの種類には、次のようなものがあります。

  • DFT(Design-For-Test)ツール:設計者はテスト可能性機能を設計に組み込むことができ、製造されたハードウェアの障害のテストや診断が容易になります。
  • アナログ/ミックスドシグナル設計ツール:アナログ/ミックスドシグナル回路の設計とシミュレーション用に設計されています。
  • システムレベル設計ツール:設計者は、より高度な抽象レベルで作業し、システム全体のモデリングとシミュレーションを行い、詳細な設計を開始する前に性能と相互作用を評価することができます。


EDA 製品は、通常、ソフトウェアですが、企業が極めて高い性能を必要とする場合は、ハードウェアを使用するのが一般的です。

イノベーションのリーダー

AI が大躍進するなか、ピュア・ストレージは、AI ブレークスルー・アワードの「ビッグデータのためのベスト AI ソリューション」に選出されました。

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EDA の動向と課題

EDA ツールは、うまく機能するためにデータに依存しており、他の全てのデータ関連ツールと同様に、膨大なデータ量やさまざまなデータを常に把握する上で EDA ツールは課題に直面することがよくあります。

これらの課題は、EDA のメーカーやベンダーに次のような形で影響が及びます。

  • 構築やリグレッションに時間がかかりすぎるため、市場投入までの時間が遅くなる
  • 管理の複雑さと、IT チームのリソースの制約による生産性の低下
  • EDA ワークロードに対する容量を持たないレガシー・ストレージ上で実行されるアプリケーション・インフラによるコストの増加

これらの課題は、EDA の現状を変化させており、EDA メーカーやベンダーが業務方法を再考するよう導いています。

また、特定の傾向を考慮する必要があります。

AI と EDA

EDA の最大のトレンドは、AI の組み込みであり、他の課題にもつながっています。

AI で強化された電子設計自動化(EDA)ワークフローでは、設計検証時に可変ストレージ性能が求められます。ストレージに過剰な負荷がかかると、遅延が発生し、開発プロセスが妨げられる可能性があります。さらに、AI 運用と集中的な GPU の使用により、データセンターの設置面積と消費電力が増加し、ラックスペースの超過によるコスト増とサービス中断のリスクを招きます。従来のデータセンター・インフラは、近代的な AI 駆動型アプリケーションに必要な動的なワークロードのサポートに苦労しています。

これらを考慮すると、IT 部門は、スケーラビリティを高めるためにインフラがオーバープロビジョニングされるにつれて、より多くの支出を費やしています。10nm 未満のチップ設計が標準になりましたが、このプロセスでは、ワークフローのさまざまな段階で大量のファイルが生成されます。これらのファイルには、高性能と大容量のデータ・ストレージが必要です。また、検証やシミュレーションのジョブ完了時間が予測不可能になり、設計の複雑さが増し、ハイブリッド・クラウド環境で設計ワークロードが実行されます。

これら全てが、EDA 企業がデータを保存し、管理する方法を新たに見直す必要があるという、まさに完璧な状況を生み出しています。

関連記事:近代的なデータ・プラットフォームで EDA ワークロードのパワーを高める

ピュア・ストレージと EDA

Silicon Labs のような企業がピュア・ストレージを使用するのには、理由があります 上記のような EDA の課題を解決する方法を熟知しているからです。ピュア・ストレージの FlashBlade//S は、より多くの半導体設計プロジェクトを並行して実行することで、EDA の構築、リグレッション、テープアウト・サイクルを加速します。

FlashBlade のモジュラー・アーキテクチャは、ストレージの追加やコンピューティングを個別にオンデマンドで実行し、ラック・スペースあたりの性能を最大化します。スケーラビリティが向上し、オーバープロビジョニングが排除されます。

FlashBlade は、ジョブ完了時間を半分に短縮し、より多くのプロジェクトを実行し、ソフトウェア・ツール・ライセンスから最大限の価値を得ることを可能にし、総コストを削減し、市場投入までの時間を短縮します。

ピュア・ストレージがチップの設計と提供を加速し、EDA コストを最小化する方法について詳しく解説しています。

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