对话芯华章谢仲辉：车规EDA已经与芯擎、黑芝麻等芯片企业实现合作

NE时代新能源 · 公众号 · 科技自媒体 · 2024-12-27 07:00

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相比于消费芯片，车规芯片有着特殊的要求，主要包括功能安全（ISO26262）、信息安全等，对车规级芯片的质量、可靠性等多方面提出高标准。而要满足这些要求都必须要从正向设计开始，这也就意味着从工具端也就是EDA软件，就需要满足相应的要求，对应的便是TCL标准要求。

TCL的全称是Tool Confidence Level，即工具信赖度。TCL引入的意义是确保开发过程中不会将软件工具所出现的故障带入到产品中。按照工具影响（TI）和工具错误检测（TD）两个标准可以将TCL分为三类，其中TCL2和TCL3June支持ASIL-D的功能安全要求。

图源：《教你读懂ISO 26262汽车功能安全标准》

去年芯华章便获得德国莱茵TÜV集团ISO 26262 TCL3功能安全工具认证，支持车规最高ASIL-D的芯片开发验证，是率先在汽车电子做垂直行业布局的中国EDA公司。

芯华章专注于数字验证EDA领域，目前已形成完整的数字验证EDA全流程工具链，积累超过200件专利申请。为进一步探讨车规EDA要求，在ICCAD 2024期间，NE时代有幸与芯华章首席市场战略官谢仲辉展开交流，就车规EDA要求以及AI对车规EDA的帮助等话题深入探讨。

芯华章首席市场战略官谢仲辉

01.

除工具优化外，可溯源要求也是车规EDA的关键之一

对于车规芯片对EDA工具的要求，此前芯华章做过详细描述。

重点是对EDA工具中仿真器的要求。为了满足功能安全的要求，EDA工具需提供数据支撑。尤其是ISO26262认证所需的定量分析，即失效模式影响与诊断分析 (Failure Mode Effect and Diagnostic Analysis，简称FMEDA)。

在进行车规芯片设计时，FMEDA常用的手段就是对芯片进行有意的故障注入(intentional fault injection)，然后再分析错误注入引起的功能故障概率（失效率），以此评定车规芯片的安全完整性等级。

对于EDA工具而言，需要能够产生各种故障模型（fault model）的测试激励。但传统的仿真工具引擎更多专注于功能验证，很难支撑巨大的错误数量和错误种类的注入， 因此就需要EDA工具设计一种特殊的仿真器引擎，从而提高故障注入仿真效率。 在实际应用时，还需要仿真器能够通过形式化的方式发现一些规则，从而减少不必要的注入的数量，从另外一个方面提升仿真效率。

除仿真器要求外，其他工具中如形式验证也需要针对功能安全做一定的增强和优化。

除上述工具要求之外，本次谢仲辉还重点提到了一个关键的特性，那就是可溯源。当芯片出现问题后，要能够很快定位问题所在，进而快速解决，并且能够持续优化改进。

谢仲辉透露，目前芯华章车规EDA工具已经交付芯擎、黑芝麻都国内车规芯片企业，支持其车规芯片产品的开发工作。

02.

AI能够解决场景泛化问题，提升车规芯片开发速度

对于EDA而言，车规另外一个挑战在于越来越快的整车开发周期不断压缩车规芯片的开发周期。

在传统的车规级芯片开发模式下，从研发到落地到最终上车往往需要5年之久。如今在这么长的时间内，整车平台甚至已经完成了迭代，这也就意味着往往只能采用上一代的芯片产品。如今整车开发节奏越来越快，出于产品差异化的考虑，OEM对芯片首发的诉求越来越强烈。

因此这就需要芯片企业与OEM企业尽可能进行同步开发。产品同步开发面临一个较大的挑战，那就是如何统一需求。主要表现在芯片的泛化能力中。

传统采用的是采用特定数据集的特定模型进行泛化测试，而更多的场景适应能力往往需要到量产之后装车的实际表现来评估。这也就是为什么，量产装车后的数据也是评估芯片能力的一个重要指标。也正因如此，OEM往往倾向于采用更加成熟的芯片产品。

对于车载大算力芯片而言，尤其是座舱、自动驾驶领域所用到的芯片，特定的模型无法满足其复杂的场景需求。

因此就需要用到AI大模型，通过对道路数据的整理和提取，建立一个适合车载应用的泛化模型。通过AI技术的引入，在自动芯片的测试中，芯华章建立了一个可以模拟不同算力，不同自动驾驶级别的泛化测试模型，使其测试更加精细化。

还可以将泛化的模型导入到验证环节中，作为桥梁连通OEM和芯片。谢仲辉提到了现在芯片的痛点，不仅是芯片的性能，更希望在流片之前看到芯片完整的应用场景。目前芯华章已经和深圳本地的新能源汽车企业合作构建完整的芯片应用场景，提升验证的完整性，降低对应的成本。

对话芯华章谢仲辉：车规EDA已经与芯擎、黑芝麻等芯片企业实现合作

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