Prospettive di mercato per il 2023: quattro macro-tendenze da monitorare nella progettazione degli IC

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Di Joe Sawicki, Executive Vice President of IC EDA – SIEMENS

Nonostante le incertezze legate all’attuale contesto economico e geopolitico, il 2022 è stato un anno stellare per l’innovazione in campo elettronico, e sono sicuro che nel 2023 assisteremo ad ulteriori progressi dell’innovazione nel settore della progettazione degli IC e dei sistemi elettronici. Elenco, in questo documento, alcune macro-tendenze già presenti nel settore che secondo me varrà la pena di tenere sotto osservazione nel prossimo anno.

Megatrend 1 – Il crescente numero di produttori di sistemi elettronici che si integrano verticalmente, progettando i propri IC

Dieci anni fa, gli IC progettati direttamente da aziende produttrici di sistemi elettronici non arrivavano a coprire l’1% della capacità produttiva complessiva delle fonderie. Oggi questo valore ha superato il 20%. Un maggior numero di produttori di sistemi, operanti in un più ampio spettro di settori di mercato, sviluppa oggi autonomamente i propri IC. Perché?

Sono due le motivazioni principali che inducono i produttori di sistemi a effettuare in proprio la progettazione degli IC. La prima è legata a considerazioni di tipo strettamente economico. Una percentuale crescente del valore complessivo del sistema risiede ora nei semiconduttori; vi è quindi, da parte dei produttori di sistemi, un naturale desiderio di possedere una maggior porzione di quel valore, occupandosi anche della progettazione dei propri IC.

La seconda – e probabilmente più importante – motivazione è costituita dall’opportunità, che la progettazione interna dei semiconduttori offre, di aumentare il valore del sistema creandone una quota aggiuntiva legata all’innovazione e alla differenziazione del prodotto. Partiamo dalla considerazione che tutti gli odierni sistemi elettronici avanzati, ormai, sono “smart.” Ma le modalità con cui quell’intelligenza integrata viene applicata, o con cui le prestazioni dei dispositivi vengono ottimizzate per ottenere tale intelligenza, costituiscono dei fattori chiave sia per differenziare il prodotto che per migliorarne la profittabilità. Un esempio illuminante di come la progettazione diretta dei propri IC possa incrementare il valore di un sistema è rappresentato dal caso di Apple. Anni fa l’azienda fu la prima a decidere di passare all’elaborazione a 64-bit nei propri dispositivi mobili, anticipando tutti gli altri produttori di applicazioni. Ma non lo ha fatto tanto per lo spazio di indirizzamento aggiuntivo offerto dai 64-bit, quanto piuttosto per ottenere un accesso alla memoria più efficiente e meno energivoro. In altre parole, questa scelta le ha consentito di realizzare dispositivi mobili più veloci e dotati di maggiore autonomia rispetto a quelli prodotti dalla concorrenza. E i concorrenti non hanno potuto fare altro che imitarla.

Molte aziende stanno ora rivolgendosi all’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale (AI) e del Machine Learning (ML) in tutti i livelli della progettazione dei sistemi, al fine di inserire nei propri prodotti un maggior livello di differenziazione, capace in sostanza di renderli più smart rispetto ai prodotti offerti dalla concorrenza. Man mano che vediamo aumentare la quantità di AI presente all’interno dei dispositivi edge-based, notiamo anche che le aziende leader di questo settore riescono a realizzare gradi più elevati di differenziazione realizzando autonomamente i propri acceleratori di AI ottimizzati, invece di utilizzare gli acceleratori di AI già pronti disponibili sul mercato, basati su IP non customizzata. Ciò consente a queste aziende di ottimizzare i propri sistemi per ottenere le migliori funzionalità complessive ed i migliori consumi possibili, rendendo inoltre più difficoltoso per le aziende concorrenti tenere il passo, realizzando sistemi analoghi in tempi rapidi.

Megatrend 2 – L’approccio olistico alla progettazione di sistema (con la convergenza degli ambiti relativi all’elettronica, alla meccanica ed al software verso i digital twin omnicomprensivi)

Lo sviluppo di sistemi elettronici “più smart” (come quelli menzionati sopra) sta, in misura crescente, avvenendo all’interno di un contesto sistemico che sia significativamente rappresentativo del mondo reale. Sia che si tratti di applicazioni come la guida autonoma dei veicoli, oppure delle reti 5G, o ancora di iniziative del tipo “dal chip alla città” rivolte all’integrazione tra i dispositivi e le infrastrutture pubbliche, la possibilità di sapere in anticipo come il sistema si comporterà (rispetto alle aspettative) in presenza degli input e degli output complessi del mondo reale sicuramente consente di realizzare maggiori livelli di differenziazione. I due ostacoli più significativi con cui l’industria degli IC si deve confrontare per la realizzazione della guida totalmente autonoma, ad esempio, sono costituiti dai consumi energetici e dalla determinazione della quantità di elaborazione che sarà necessaria nel momento in cui il veicolo si muoverà all’interno di un ambiente complesso come quello del mondo reale. Queste sfide, a loro volta, rinforzano la necessità di avere a disposizione dei digital twin estremamente completi, in grado di modellizzare il modo in cui sistemi elettro-meccanici complessi si comporteranno una volta immersi nell’ancora più complesso ambiente reale. In uno scenario di autonomia totale, il detto sistema elettro-meccanico complesso, governato da software, dovrà funzionare in connessione con un più vasto network di altri sistemi – all’interno di un ecosistema estremamente complesso. Sarà indispensabile testarlo in modo esaustivo nel mondo virtuale prima di poterlo testare anche nel mondo reale e di poterlo, successivamente, distribuire commercialmente. Su questo fronte, nell’anno che verrà ci si possono aspettare sia un crescente impegno che ulteriori avanzamenti.

Megatrend 3 – La transizione degli IC 3D verso una disponibilità pervasiva e la potenziale ascesa dei chiplet

La progettazione degli IC 3D offre senz’altro motivi di grande interesse, a diversi livelli. A livello dell’IC stesso, può infatti consentire ai produttori dei chip di sviluppare dei die di dimensioni più ridotte, ottenendo migliori rese in termini di die privi di difetti per ogni wafer, in quanto si ridurrà la percentuale di die negativamente impattati dalle difettosità di tipo randomico. A livello di sistema, gli IC 3D permettono invece alle aziende di realizzare nuovi livelli di miniaturizzazione e di ridurre i costi delle BOM. Infine, ed è di gran lunga la ricaduta più importante, gli IC 3D consentono ai team di progettazione di accostare o di impilare tipologie differenti di IC – come SoC, IC analogici e IC di memoria (ciascuno implementato nel proprio nodo di processo ideale) – al fine di ottenere migliori livelli sia delle prestazioni che delle funzionalità del sistema rispetto a quanto sia invece possibile mediante le configurazioni convenzionali dei PCB o perfino dei SoC.

I team di progettazione si stanno inoltre rendendo conto che la progettazione degli IC 3D richiede una transizione verso una differente impostazione mentale, marcatamente più orientata ad aspetti architetturali del sistema complessivo. Si rendono infatti necessarie non solo una pianificazione a livello di sistema relativa a molteplici substrati, ma anche la disponibilità di una soluzione integrata di sviluppo in grado di abbracciare la progettazione, l’analisi ed il testing a livello di IC, di package e di PCB; e ciò non solo singolarmente ad ogni livello (IC, interposer, package e PCB) della fase di progettazione, bensì tutte queste contemporaneamente, con un approccio di tipo olistico. Sarebbe poi ideale disporre di una soluzione capace di considerare anche altri elementi, come gli stress meccanici, o le supply chain, consentendo il tracciamento ed una gestione integrata di tutti questi dati. È quindi evidente quanto sia opportuno valutare attentamente i vari prodotti presenti sul mercato, per verificare quali produttori offrano la soluzione olistica per gli IC 3D più completa, in grado di coprire la progettazione, l‘analisi ed il testing di IC, di interposer, di package e di PCB, nonché gli ulteriori elementi relativi agli aspetti meccanici, alla supply chain e ad una loro gestione di livello enterprise.

Con l’aumentare della diffusione degli IC 3D, sta inoltre emergendo un forte interesse da parte di tutto il settore verso la creazione di un nuovo apposito standard normativo relativo ai chiplet – piccoli IC che possono essere facilmente collegati mediante degli interposer standardizzati per realizzare una progettazione “2.5D” degli IC, oppure posizionati uno sopra l’altro in configurazioni 3D (alla stregua di mattoncini LEGO di silicio). Nel corso del 2022 sono stati in effetti costituiti degli appositi organismi di standardizzazione, come ad esempio l’UCIe, con il compito di sviluppare un ecosistema in grado, auspicabilmente, di trasformare in realtà le aspettative riposte nelle capacità plug-and-play offerte dai chiplet. Per le aziende del settore EDA è imperativo impegnarsi attivamente in questi sforzi tesi a garantire che le loro suite di strumenti per gli IC semplifichino la creazione di chiplet conformi a precisi standard e collegabili via socket, nonché la loro integrazione nelle più estese soluzioni per gli IC 3D. Per le aziende operanti nella progettazione EDA le sfide da affrontare sono molteplici, ma c’è la speranza che le lezioni duramente apprese alla fine degli anni ’90, in occasione della nascita dell’ambito relativo alla IP, si possano tradurre in una rapida definizione di standard formali, che consentano di avviare un nuovo florido settore legato ai chiplet, in grado di produrre ulteriori innovazioni dei sistemi guidate dall’integrazione degli IC 3D.

Megatrend 4 – L’AI ed il ML ormai onnipresenti all’interno degli strumenti EDA, che promettono di stimolare ulteriore innovazione

È ormai evidente che le tecniche di AI e di ML sono oggi diventati un significativo toolkit di algoritmi cui le aziende del settore EDA possono ricorrere per risolvere i problemi dei propri clienti. Gli utilizzi sono molteplici e spaziano da aspetti di innovazione vera e propria – come la creazione di prodotti che sarebbero stati irrealizzabili in precedenza – fino a migliorie di minore importanza nelle quali l’AI può essere proficuamente usata per aggirare alcuni problemi degli approcci tradizionali già esistenti. Un esempio di questa ultima casistica è rappresentato da quelle situazioni in cui le aziende utilizzano AI e ML per compensare le carenze che i propri strumenti manifestano quando non sono intrinsecamente ben correlati alle specifiche regole di processo di una determinata fonderia. Ci si può aspettare che questo utilizzo di AI e ML prosegua, diventando semplicemente uno dei tanti elementi della strumentazione che siamo tutti abituati ad usare per i nostri sviluppi. Sarà però interessante verificare se AI e ML potranno iniziare ad assumere anche quel ruolo che la gente tende a volergli attribuire – che è quello di diventare non solo un modo migliore per effettuare l’analisi velocemente, o una modalità più rapida per esplorare lo spazio progettuale, bensì uno strumento capace di rendere davvero possibile la creazione di progetti – qualcosa di analogo alla progettazione generativa nell’ambito della meccanica. Siamo ancora agli albori, in questo contesto, ma è senz’altro qualcosa da tenere d’occhio, nel 2023.

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