随着芯片设计复杂度的不断增长，有效的设计数据管理已成为半导体行业的关键挑战。本文基于 Keysight 产品营销经理 Emily Yan 于 2024 年 4 月发布的技术文章，详细介绍半导体设计数据管理的 16 条最佳实践，涵盖数据可访问性、版本控制和设计可追溯性三大核心领域。

核心要点

关键洞察

  • 传统的软件版本控制系统（如 Git、Perforce）无法有效处理半导体设计每周产生的数百GB数据
  • 专为半导体设计打造的数据管理（DDM）工具能够增强安全性，并与 EDA 工作流无缝集成
  • 半导体设计团队必须选择可扩展且安全的 DDM 解决方案，以支持多地点协作和日益复杂的异构设计需求

本文目录

行业背景与挑战

半导体设计的复杂性

根据 Gartner 2023 年的数据，全球半导体市场规模高达 5330 亿美元。半导体芯片作为现代技术的基石，从智能手机到火星探测器无处不在。芯片设计领域包括物理集成电路（IC）和相关软件的创造，占到各行业研发投资总额的相当大比例。

IC 设计流程的挑战

根据国际商业战略（IBS）的研究，开发单个大规模 2nm 级芯片的成本约为 7.25 亿美元。现代 IC 设计工作流程极其复杂，涉及多个关键阶段：

  • 设计规格（Design Specifications）
  • 架构设计（Architectural Design）
  • 功能设计（Functional Design）
  • 逻辑设计（Logic Design）
  • 电路设计（Circuit Design）
  • 物理设计（Physical Design）
  • 仿真（Simulation）
  • 验证（Verification）
  • 样品制作（Prototyping）
  • 测试与制造（Testing and Manufacturing）

数据管理的核心需求

当今的 IC 设计团队面临三大核心挑战：

  1. 处理庞大的设计数据
    • 需要专门为半导体设计优化的数据管理解决方案
  2. 确保数据安全
    • 在多地点协作环境中保护敏感设计信息
  3. 与 EDA 工具集成
    • 无缝集成各种电子设计自动化（EDA）工作流
    • 需要强大、安全且可扩展的 IC 设计基础设施

什么是半导体设计数据管理

半导体设计数据管理（DDM） 是指在整个 IC 设计生命周期中，对设计数据进行系统化的组织、存储、版本控制和访问管理的过程。

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核心组成部分：

  • 测试向量（Test Vectors）
  • 时序分析数据（Timing Analysis）
  • 功耗分析（Power Analysis）
  • 热分析（Thermal Analysis）
  • 电磁干扰/电磁兼容性分析（EMI/EMC Analysis）

DDM 不仅仅是文件存储，而是一个综合性的管理框架，确保设计数据的完整性、可追溯性和安全性，同时支持多团队协作和跨地域开发。

关键利益相关者

半导体设计数据管理涉及行业内的多个关键参与者：

利益相关者 角色与需求
Fabless 公司 专注于设计，需要强大的数据管理和 IP 保护
IDM（集成设备制造商） 涵盖设计到制造全流程，需要端到端的数据管理
OEM（原始设备制造商） 定制芯片需求，需要可靠的设计数据交付
EDA/IP 供应商 提供工具和 IP，需要与 DDM 系统深度集成

影响行业的四大关键趋势

当前半导体行业正经历四大变革性趋势，这些趋势对设计数据管理提出了新的挑战和要求：

1. Shift-Left 和仿真数据增加

趋势描述：验证工作前移（Shift-Left），在设计早期阶段进行更多仿真和验证。

数据管理挑战：

  • 仿真数据量呈指数级增长
  • 需要高效存储和快速访问大型波形文件
  • 要求版本控制系统能够处理 GB 级别的仿真结果

2. AI 增强设计

趋势描述：人工智能和机器学习技术被广泛应用于芯片设计优化。

数据管理挑战：

  • AI 训练需要大量历史设计数据
  • 需要结构化的数据标记和元数据管理
  • 要求数据管理系统支持机器学习工具的集成

3. Chiplet 和异构集成

趋势描述：采用 Chiplet 架构和异构集成技术，将多个芯片组合成单一封装。

数据管理挑战：

  • 需要管理来自不同供应商的多个设计数据
  • 要求更复杂的版本控制和接口管理
  • 必须确保跨团队、跨公司的数据一致性

4. 安全设计数据

趋势描述：随着知识产权（IP）价值不断提升，设计数据安全成为首要关注点。

数据管理挑战：

  • 实施多层级的访问控制和加密
  • 防止内部泄露和外部攻击
  • 符合国际数据安全标准和法规要求

提升设计数据可访问性的 5 条最佳实践

为了增强可访问性并管理半导体设计数据的复杂性，企业可以采用以下五条最佳实践：

1. 集中化存储库（Centralize Repositories）

核心价值
通过将设计数据存储在集中式设计数据管理系统中，企业可以创建单一真实数据源（Single Source of Truth）。

实施要点

  • 确保所有设计团队，无论其地理位置如何，都能访问一致且准确的数据
  • 消除因数据分散导致的版本混乱问题
  • 为全球协作提供统一的数据基础

预期效果

  • 减少因数据不一致导致的设计错误
  • 提高跨地域团队的协作效率
  • 简化数据治理和合规性管理

2. 提升数据访问速度（Enhance Data Access Speed）

核心价值
通过在每个站点设置缓存服务器并启用自动同步，设计工程师可以更快地访问大型图形文件。

实施要点

  • 在各个设计中心部署本地缓存服务器
  • 配置自动同步机制，确保数据一致性
  • 建立低延迟的数据访问视图

预期效果

  • 显著减少大型 GDS 文件的加载时间
  • 改善远程站点的工作体验
  • 提高设计迭代速度

3. 自动化数据备份（Automated Data Backups）

核心价值
为整个设计数据管理系统实施自动化备份，防止数据损坏和丢失。

实施要点

  • 定期执行全量和增量备份
  • 自动测试还原工作流的有效性
  • 实施清理策略以管理存储空间
  • 确保系统能够快速恢复

预期效果

  • 防止关键设计数据的永久丢失
  • 缩短数据恢复时间（RTO）
  • 满足合规性和审计要求

4. 持续监控和调整网络存储（Monitor and Adjust Network Storage Continuously）

核心价值
主动监控网络存储并跨站点调整存储策略，使企业能够优化性能并避免潜在瓶颈。

实施要点

  • 部署存储性能监控工具
  • 分析各站点的存储使用模式
  • 动态调整存储资源分配
  • 识别并解决性能瓶颈

预期效果

  • 优化存储投资回报率（ROI）
  • 防止因存储不足导致的工作中断
  • 提高整体系统性能

5. 利用云解决方案（Utilize Cloud Solutions）

核心价值
云存储解决方案可以补充本地部署选项，提供可扩展性、灾难恢复、持久性和各种数据同步解决方案等优势。

实施要点

  • 评估混合云架构的可行性
  • 利用云存储的弹性扩展能力
  • 实施云端灾难恢复策略
  • 选择合适的数据同步方案

预期效果

  • 灵活应对设计数据增长
  • 降低基础设施资本支出（CapEx）
  • 提高业务连续性能力

简化版本控制的 7 条最佳实践

增强半导体设计流程中的版本控制对于管理复杂设计至关重要。以下是专门针对简化版本控制的七条最佳实践：

6. 集中化设计数据（Centralize Design Data）

核心价值
将设计数据集中到单一平台上，确保每个人都能访问最新文件，同时保留旧版本以供审计跟踪或审查。

实施要点

  • 建立统一的版本控制平台
  • 确保所有设计文件都纳入版本管理
  • 保留完整的版本历史记录
  • 提供便捷的历史版本访问机制

与数据可访问性的关系

  • 与第 1 条实践（集中化存储库）相辅相成
  • 在集中存储的基础上增加版本管理能力

7. 采用结构化版本策略（Adopt Structured Versioning Policies）

核心价值
实施结构化的版本策略，例如语义化版本控制（Semantic Versioning）。

实施要点

  • 定义清晰的版本编号规则（如主版本号.次版本号.修订号）
  • 高效管理工程变更单（ECO）
  • 确保设计可追溯性
  • 符合行业标准（如 ISO 26262）

预期效果

  • 清晰表达版本之间的关系
  • 简化变更管理流程
  • 满足安全关键应用的合规要求

8. 自动化签入签出触发器（Automate Check-in and Check-out Triggers）

核心价值
建立在签入和签出时激活的工作流，防止并发修改，避免冲突或数据丢失。

实施要点

  • 实施文件锁定机制
  • 自动检测潜在冲突
  • 配置签入前的验证规则
  • 提供清晰的文件占用状态提示

预期效果

  • 消除因并发编辑导致的数据覆盖
  • 减少合并冲突的发生
  • 提高多人协作的安全性

9. 将可视化差异工具集成到设计工作流（Incorporate Visual Diff Tools into Design Workflows）

核心价值
鉴于半导体设计的高度可视化特性，将专用的可视化工具（如 Keysight Visual Design Diff）集成到工作流中，帮助工程师以图形方式识别原理图和版图中的变化。

技术亮点

  • 图形化比较原理图（Schematics）
  • 可视化版图（Layouts）差异
  • 快速识别设计变更点
  • 支持大规模设计文件的比较

与传统文本 Diff 的区别

  • 传统 Git/Perforce 等工具主要针对文本文件
  • IC 设计需要专门的图形化比较工具
  • 更直观地理解设计变化的影响

10. 简化审批工作流（Streamline Approval Workflows）

核心价值
在版本发布前自动触发审查和批准工作流，确保所有变更都经过高效且彻底的审查。

实施要点

  • 定义多级审批流程
  • 根据变更类型自动路由审批请求
  • 设置审批时限和升级机制
  • 保留完整的审批记录

预期效果

  • 加快设计验证周期
  • 确保设计质量一致性
  • 满足审计和合规要求

11. 实施安全控制（Implement Security Controls）

核心价值
通过强大的数据安全措施增强版本控制。通过为每个用户定义角色和权限来实施访问控制，管理谁可以读取、修改、审查和批准变更。

实施要点

  • 实施基于角色的访问控制（RBAC）
  • 定义细粒度的权限矩阵
  • 审计所有数据访问和修改操作
  • 保护敏感知识产权（IP）

安全层级示例

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4

- 查看权限：所有团队成员
- 修改权限：指定设计工程师
- 审查权限：高级工程师和技术主管
- 批准权限：项目经理和质量负责人

12. 与设计和开发工具集成（Integrate with Design and Development Tools）

核心价值
将版本控制系统与其他设计和开发工具无缝集成，确保所有工具都使用最新数据，降低因数据不匹配导致的错误风险。

集成对象

根据原文，Keysight SOS 原生集成以下主流 EDA 工具：

  • Keysight ADS - 射频/微波设计工具
  • Cadence Virtuoso Studio - 模拟/定制设计平台
  • Empyrean Aether - 中国本土 EDA 工具
  • MATLAB - 算法开发和数值计算
  • Siemens (Pyxis/Tanner) - 模拟 IC 设计工具
  • Silvaco Gateway - 半导体工艺和器件仿真
  • Synopsys (Custom Compiler/Laker) - 定制设计解决方案

此外还支持集成：

  • 仿真工具（HSPICE、Spectre 等）
  • 验证工具（Calibre、ICV 等）
  • 项目管理和 PLM 系统
  • ERP 企业资源规划系统

预期效果

  • 消除手动数据传输
  • 减少工具间的数据不一致
  • 提高设计流程的自动化程度

增强设计可追溯性的 4 条最佳实践

增强 IC 设计中的设计可追溯性对于维护设计流程的完整性和问责制至关重要。以下是四条可以有效增强半导体设计数据可追溯性的最佳实践：

13. 按层次结构组织设计数据（Organize Design Data Hierarchically）

核心价值
采用镜像项目工作流或组织结构的层次文件夹结构，有助于简化文件搜索和检索。

实施要点

  • 按项目、模块、子系统建立文件夹层次
  • 定义统一的目录结构标准
  • 使团队成员快速找到所需文件
  • 基于特定属性（项目名称、修改日期、设计参数）实现精细搜索

目录结构示例

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Project_Name/
├── Specifications/
├── Architecture/
├── RTL_Design/
│   ├── Module_A/
│   ├── Module_B/
│   └── Integration/
├── Physical_Design/
│   ├── Floorplan/
│   ├── Placement/
│   └── Routing/
└── Verification/

14. 使用信息丰富的元数据（Use Informative Metadata）

核心价值
对文件进行元数据标记，基于特定属性（如项目名称、修改日期和设计参数）实现精细搜索，减少在海量数据中导航的时间。

关键元数据字段

  • 项目名称（Project Name）
  • 设计者（Designer）
  • 修改日期（Date Modified）
  • 设计参数（Design Parameters）
  • 工艺节点（Technology Node）
  • 设计状态（Design Status）
  • 关联 ECO 编号（Related ECO Numbers）

预期效果

  • 实现高级搜索和过滤功能
  • 快速定位特定设计迭代
  • 自动生成报告和统计数据

15. 实施标签管理（Implement Labeling）

核心价值
跟踪对设计文件所做的变更，包括谁做了变更、何时做的、为什么做。强制要求每次变更都使用标签、标记和变更描述，以促进透明度和问责制。

实施要点

  • 定义标签命名规范
  • 要求填写详细的变更说明
  • 关联任务单或问题跟踪系统
  • 记录变更的业务原因

变更记录模板示例

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变更标签：ECO-2024-0123
变更者：张工程师
变更时间：2024-04-15 14:30
变更原因：修复时序违规问题
影响范围：模块 A 的时钟树
审批人：李主管

16. 采用一致的文件命名约定（Adopt Consistent File Naming Conventions）

核心价值
在所有项目中采用标准化、描述性、简洁的命名约定，包含项目名称、版本、文件类型和修订号等详细信息，以防止混淆。

命名约定示例

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格式：<项目名>_<模块>_<类型>_<版本>_<修订号>.<扩展名>

示例：
- ProjectX_CPU_Schematic_v2.3_r05.sch
- ProjectX_CPU_Layout_v2.3_r05.gds
- ProjectX_Memory_Netlist_v1.0_r12.sp
- ProjectX_IO_Simulation_v1.5_r03.vec

命名规则要点

  • 项目名称：清晰标识所属项目
  • 模块名称：指明设计层次
  • 文件类型：说明文件性质（原理图、版图、网表等）
  • 版本号：主版本.次版本格式
  • 修订号：细粒度变更追踪

预期效果

  • 一目了然识别文件内容
  • 避免文件重命名导致的混乱
  • 简化自动化脚本的文件处理

Keysight 设计数据管理解决方案

Keysight SOS (Design Data Management) 的优势

文章指出，Keysight 设计数据管理（SOS） 实施了所有上述最佳实践，有效增强了整个工程生命周期的效率和数据安全性。

针对大型设计文件的优化

与传统的软件配置管理工具（如 Git 或 Perforce）不同，Keysight SOS 专门针对处理大型 IC 设计文件进行了优化，例如：

  • GDS（Graphic Design System）文件
  • 仿真波形文件

传统工具主要为小型文本文件量身定制，而 Keysight SOS 使用高效的存储方法和归档策略来优化大文件的处理，确保在不影响数据完整性的情况下最佳地使用归档空间。

EDA 工具集成

随着设计项目日益复杂，Keysight SOS 可以无缝扩展以与 EDA 工作流集成，提供以下能力：

  • 原生集成主流 EDA 工具（见上文详细列表）
  • 支持分布式多站点协作
  • 提供专门的可视化差异工具
  • 优化大型二进制文件的版本控制

高级功能特性

Keysight SOS 提供了一系列针对半导体设计优化的高级功能：

1. 符号链接到缓存（Symbolic Links to Caches）

  • 通过符号链接机制实现高效的本地缓存访问
  • 减少大型 GDSII 文件的网络传输开销
  • 支持透明的缓存同步和更新

2. 高效的 IP 重用（Efficient IP Reuse）

  • 简化设计 IP 块的共享和重用流程
  • 支持 IP 版本管理和依赖关系追踪
  • 加速基于 IP 的设计开发

3. 高级版本控制能力

  • 审计报告（Audit Reports）：自动生成详细的设计变更审计记录
  • 实时指标（Real-time Metrics）：监控版本控制系统的使用情况和性能
  • ERP/PLM 集成：与企业资源规划和产品生命周期管理系统无缝对接

经验积累

文章强调，凭借数十年的经验，Keysight SOS 已成为数千家半导体设计公司的关键工具，帮助它们在整个工程生命周期中管理和简化设计数据流，从概念到流片。

总结

三大核心领域

半导体设计数据管理的 16 条最佳实践涵盖三大核心领域：

领域 实践数量 核心目标
数据可访问性 5 条 集中存储、快速访问、自动备份、持续监控、云端扩展
版本控制 7 条 集中管理、结构化策略、自动化流程、可视化比较、安全控制
设计可追溯性 4 条 层次组织、元数据管理、标签追踪、命名规范

实施价值

通过采用这些最佳实践，半导体设计团队可以：

  1. 提高设计效率
    • 减少数据查找和访问时间
    • 加快设计迭代速度
    • 优化多站点协作
  2. 增强数据安全
    • 防止数据丢失和损坏
    • 实施精细的访问控制
    • 保护知识产权
  3. 确保合规性
    • 满足行业标准要求（如 ISO 26262）
    • 提供完整的审计跟踪
    • 支持质量管理体系
  4. 降低成本
    • 减少因数据问题导致的返工
    • 优化存储资源利用
    • 提高工具投资回报率

选择专业工具的重要性

文章强调，传统的软件版本控制工具（如 Git、Perforce）虽然在软件开发领域表现出色，但并不适合半导体 IC 设计的特殊需求：

  • 文件规模差异：IC 设计文件（GDS、波形）通常达到 GB 级别
  • 文件类型差异：二进制图形文件需要专门的比较工具
  • 工作流差异：需要与 EDA 工具深度集成

因此，选择像 Keysight SOS 这样专门为半导体设计优化的数据管理解决方案至关重要。

持续改进

随着芯片设计复杂度的持续增长和先进封装技术（如 Chiplet）的兴起，设计数据管理的重要性将进一步凸显。企业应：

  • 定期审查和更新数据管理策略
  • 关注新兴技术和工具
  • 培训团队成员遵循最佳实践
  • 与供应商保持沟通，了解产品路线图

参考资源

本文内容基于以下资料：

相关资源：

关键词： 半导体设计, IC 设计, 数据管理, 版本控制, 设计可追溯性, EDA 工具, Keysight SOS, GDS 文件, 最佳实践, 设计效率