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軟件定義硬件可能是最終的左移方法，因為芯片設計比以往任何時候都更接近真正的協同設計，潛在容量嵌入硬件，更強大的功能通過無線或軟件更新提供。這標志著追求更低功耗的又一進步，這一進步具有革命性，顛覆了基于模型的系統工程 的傳統觀念。

Arteris產品管理與戰略營銷高級總監 Guillaume Boillet 表示:“軟件定義硬件是 ASIC 與 FPGA 設計的中間點。對于需要經常重新配置計算的場景，這是一種特別有吸引力的解決方案。它的使用在算法快速發展的領域特別有吸引力。如今，它對于國防、物聯網和人工智能應用也非常重要。”

傳統上，軟件和硬件是分開開發的，然后集成在一起。軟件定義硬件從設計過程一開始就解決了集成問題。軟件定義系統所需的功能，而硅片必須具有足夠的可塑性，以便設計團隊針對該功能優化硬件。

西門子 EDA營銷總監 Neil Hand 表示:“在現代軟件定義產品中，算法幾乎定義了電子和物理系統的各個方面。在信息物理系統中，軟件決定硬件選擇、電子選擇，決定一切。從最早期的系統架構開始，EDA 就有助于量化算法分解為物理系統和電子系統的過程。然后，當你分解電子部分時，你會看到合成工作負載，以了解要做出的選擇。”

這為芯片架構的更多定制和優化打開了大門，這對于日益特定于領域和異構性的前沿設計來說尤為必要。Cadence 產品管理總監 Rob Knoth 表示:“現在，您可以在軟件定義的環境中完成以前不可能完成的任務。您可以對新情況做出反應，并添加最初未計劃的功能，這非常強大。”

向左轉，轉變思維方式

在這個新世界里，需要轉變的不僅僅是設計規劃。據《消費者報告》報道，汽車的平均壽命現在已達到 20 萬英里。

Arteris 的 Boillet 表示:“延長的消費產品升級周期和長達十年的汽車電子產品使用壽命無疑推動了 SDH 方法的采用。”

事實上，汽車行業正在從軟件和硬件生命周期都很短的思維模式轉變為更傾向于太空/軍事思維模式，硬件升級成本高昂，不容小覷。普通消費者不太可能僅僅因為制造商試圖推動 ADAS 升級而購買新車。

Hand 表示:“如果有必要，你可以更換一張卡，這樣設備就可以擁有一個新接口，而不必改變網絡堆棧。例如，在汽車中，你可以更新其中一個 ECU，使其更強大。事實上，你甚至可以看到一些已經上市的特斯拉汽車，雖然全自動駕駛硬件需要硬件更新，但它仍然是一個軟件定義的系統。”

但消費者會去經銷商處升級硬件多少次？這可能是一個沒有實際意義的問題，因為也有證據表明，電氣化程度的提高可能會縮短汽車的使用壽命。這就是軟件定義架構的優勢顯而易見的地方。

“你不必購買一輛全新的汽車，只需支付訂閱費即可解鎖新功能，”諾斯說。“想想這對制造總成本的影響。如果制造商不必在倉庫中維護庫存單位，它可以帶來大量利潤，同時還可以減少對環境的影響，因為消費者不會扔掉舊設備，而且它可以更好地工作。隨著算法根據來自道路上更多汽車的更多訓練數據變得更加智能，安全性將遠遠超過購買汽車時的水平。”

另一個問題，尤其是出于安全考慮，是廣泛而迅速的采用。擔心成千上萬的消費者在零日漏洞出現之前沒有升級瀏覽器是一回事。而擔心成千上萬的車主沒有進行軟件/硬件維護檢查則是另一回事。

“如果你的設備是軟件定義的，那么就意味著可以非常私密地訪問操作該設備的所有功能，包括允許無線更新來重新編程，”諾斯說。“你必須在每一步都考慮安全性，因為你剛剛打開了一個巨大的后門。”

不過，軟件定義硬件的安全性缺點可能與安全性優點相匹配。“你可以對最初沒有計劃的新功能做出反應。隨著算法基于來自道路上更多汽車的更多訓練數據而變得更加智能，安全系統可以超越消費者購買汽車時的水平，”諾斯說。

整個生態系統的設計決策

從開發的角度來看，設計選擇必須超越僅僅平衡硬件/軟件的權衡，還要考慮機械問題。“例如，你的汽車有緊急制動或防行人制動功能，”Hand 說。“如果你構建了該設計的數字孿生，并且在測試它時發現你將錯過一米的制動距離 - 并且汽車現在停在碰撞測試假人上而不是停下來 - 你有很多選擇。你可以使用更大的剎車、更強的液壓系統、更快的執行器，甚至更好的傳感器和更快的計算速度來節省這幾毫秒。這成為一種權衡，并且該設計環境的整個生態系統需要共同努力來找到最有效的解決方案，因為結果可能表明它最好通過機械方式解決，而不是通過軟件或硬件。”

這種方法在半導體行業并不罕見，但在其他行業可能會有截然不同的看法。“許多機械系統公司才剛剛開始學習更多我們半導體行業認為理所當然的技術，”Knoth 說。“我們生產的系統在相互作用上極其復雜，我們能夠在制造之前模擬所有這些。如果你是一個物理系統的制造商，并且想要開始向左移動，那么你就需要在設計過程的早期就擁有更多可用的東西，并使用更多的輔助工具，例如 CFD 建模和數字孿生。這些行業還有很多東西需要比傳統行業更早成熟，這會讓事情變得極具挑戰性。你將在一個以前從未需要過的系統中增加大量的成本、復雜性和風險。”

這也意味著要重新考慮可靠性，這可能需要更多的自我監控來檢測設備中的問題，而這些設備的使用壽命可以通過軟件更新延長。這利用了一些為容錯汽車硬件開發的技術，并使用人工智能進行預測性維護。

“你持有某件物品的時間越長，可靠性就越令人擔憂，”諾斯說。“此外，物品的安全要求越高，可靠性就越令人擔憂。因此，隨著電子產品越來越普及——無論是進入自動駕駛汽車或工業自動化等更安全的應用領域，還是你擔心電子垃圾并試圖讓人們更長時間地持有他們的設備——你就越需要考慮可靠性。雖然軟件定義的趨勢似乎會使可靠性變得更糟，但它實際上可以有所幫助，因為你現在假設產品將使用更長時間。設備上的軟件可以收集和利用數據，在設備可能磨損時向你發出早期警告，并主動提供有關維護的信息，或者關閉一些可能看起來像它們所運行的硬件開始磨損的功能。消費者可能不會得到那么多花哨的功能，但核心設備仍然可以工作。我們已與該領域的一些合作伙伴展開合作，利用設備上的傳感器、輕量級智能產品診斷和人工智能來幫助感知數據中的模式。所有這些都有助于盡可能地防止可靠性問題。”

可靠性和可擴展性需要進行非平凡的設計計算，以確定哪些是有用的額外功能，哪些只是浪費的過度設計。數字孿生可以在這方面提供幫助，因為它們允許交互式建模和更新。芯片組也可以通過提供模塊化和靈活性來實現這一點。如今，基于芯片組的參考流程和設計允許進行更多模塊化系統架構探索，包括創建軟件數字孿生，以便可以利用更多的模擬、軟件開發、軟件測試和其他技術。

以噴氣發動機為例。“數字孿生意味著每個具有特定序列號的特定發動機在總部都有一個模型在運行，” Ansys產品營銷總監 Marc Swinnen 解釋道。“每次飛機起飛和降落時，所有這些信息都會被發回并輸入到模型中，因此他們可以根據飛機飛行的頻率和飛行條件預測發動機何時出現故障。”

在軟件定義的硬件環境中，該信息可用于創建無線更新。

這就是軟件定義硬件在汽車設計中如此突出的原因之一。“在 2024 年汽車計算大會上，梅賽德斯展示了‘自動駕駛單元’的概念，這是一種擺脫傳統計算塊組裝、充分利用異構架構的方法，”Synopsys 戰略項目、系統解決方案執行總監 Frank Schirrmeister表示。

它還增加了對嵌入式 FPGA 技術的關注。“在最近的 Chiplet 峰會上，討論的重點是保留一些協議層、片上網絡 (NoC) 適配器和 Chiplet 的 eFPGA 區域中的一些實際功能，”Schirrmeister 說。“其中一個原因是在快速發展的 Chiplet 接口環境中面向未來，將最終配置留給軟件。時間會證明一切。”

隨著技術的不斷發展，基于芯片的參考流程和設計已經能夠進行更加模塊化的系統架構探索，包括創建軟件數字孿生，以便執行更多的模擬、軟件開發、軟件測試和其他技術。

Boillet 表示:“如果多芯片生態系統蓬勃發展的愿景成為現實，那么可以期待主流芯片作為軟件定義的硬件構建模塊以及相關的軟件可重構解決方案的出現。這可能會加速領先解決方案的標準化。”

重新思考 MBSE

向軟件定義硬件的轉變也引發了人們對傳統 MBSE 的重新思考。

“如今基于模型的系統工程已經不再適用，因為軟件組件的興起，”西門子的 Hand 說道。“我們將其稱為‘基于模型的電子系統工程’，因為電子概念處于堆棧的頂部。它不再是分解。它是所有不同系統的持續協同設計，因為任何變化都可能影響任何其他系統，你無法忽略它們。如果你等到進行傳統的分解、實施、集成和測試，那就太晚了。”

在基于模型的系統中，設計汽車的設計師知道需要哪些組件、參數和其他硬件/性能要求，所有這些都可以通過系統建模軟件進行跟蹤。有了這些標準元素以及特定要求，設計師就可以決定所需的組件，并對其功能及其如何融入整個系統做出黑箱假設。

Hand 表示:“傳統上，在系統設計中，你要確保滿足需求，只要滿足了，世界就會變得美好。但在軟件定義硬件的新現實中，當軟件組件過多時，這個過程就會開始崩潰。現在，你要在流程的后期將軟件與硬件集成，只有那時你才能意識到問題。但如果你只是在飛機無法正確控制表面時才意識到問題，那么抽象就是行不通的。在軟件定義的系統中，需求本身會驅動一組系統管理需求，這些需求遍布整個設備。這反過來可能會帶來額外的系統管理需求。例如，汽車有電池管理，它有控制電池的電子設備，然后影響電池本身，進而影響封裝，進而影響底盤設計。電池管理中的軟件細微變化可能會直接影響底盤設計，因此你不能再抽象低級模塊，因為低級模塊的變化可能會改變頂級設計要求。”

為了解決這一新挑戰，電子工程必須同時連接所有這些領域。“你不能將它們串行化，”漢德說。它們都在并行工作，但你必須將它們重新組合在一起。當你開始進入這些基于模型的電子系統時，你會從平臺到計算再到 3D-IC 進行分解，你需要一種方法來將需求一直推下去，同時確保項目仍然按預期運行。你有一個架構模型，它是你的黃金模型，然后進入一組需求和參數，我們稱之為驗證捕獲點。然后，當你向下推時，它們保持一致。但你檢查的是層次特定的。

因此，你可以開始接受這樣的想法:“無論我在測試什么，它都會插入這個整體建模環境，這使我們能夠了解我們在任何給定點的位置以及整個系統是如何組合在一起的。” Cybertronic 系統的理念是，軟件、硬件、電氣系統、機械系統和多領域物理的融合將推動系統的發展，你必須開始全面審視它們。你可以通過構建數字孿生來實現這一點。一旦你有了數字孿生，你就需要跨多個領域進行驗證可追溯性。這是跨所有不同系統的持續協同設計，因為任何變化都可能影響任何其他系統，你不能忽略它們。如果你等待按照傳統順序執行傳統步驟，那就太晚了。”

數據管理及其他影響

將所有這些領域聯系在一起的是數據，這就引出了數據管理的世界。“如果我要驗證 2,000 個需求，那么有些需求我可以在模擬中驗證，但無法在硬件測試中驗證，因為我無法探測硬件芯片的每個點，”Keysight 新機遇業務經理 Chris Mueth 說。“這很昂貴。有些東西在硬件測試領域進行驗證更有意義，因為模擬需要很長時間。因此，大多數驗證程序都具備這兩個元素，它們從中取出一部分數據，試圖將數據拼湊在一起并使其有意義。他們還希望做的是將所有東西都推到左邊，并在設計驗證中做更多工作，因為一旦開始制造某些東西，成本就很昂貴。根據我們進行的調查，大約 95% 的受訪客戶表示他們希望將設計和硬件測試結果關聯在一起，但現在他們要處理一組指數級的數據。在這兩個空間之間，當你將這個過程數字化并進入虛擬硬件世界時，你會通過工作流以數字狀態傳遞需求、計劃、流程和 IP。當你回來時，你會從模擬、測試中得到大量結果數據，你正在進行分析和建模。這些東西會飛回到虛擬狀態來更新這些系統。”

下游人員能用這些數據做什么？“一部分是更新這些模型，”Mueth 說。“另一部分是關聯并確保我的設計和測試結果匹配。如果它們不匹配，我就會遇到大麻煩。要么是我沒有正確建模，要么是設計出了問題，我最好弄清楚。我們有許多客戶表示，如果他們錯過了關聯，他們會停止整個流程，直到他們弄清楚發生了什么。所以這一點非常重要。然后，將這些事情聯系在一起，你可以通過工程生命周期管理來完成，并跨不同層進行工作。在任務級別，我可能會處理任務的功能需求，‘如果我的通話在給定的通信場景中中斷怎么辦？’而在很多 EDA 公司參與的子系統領域，他們大多會說，‘給我電氣或機械要求，我會模擬它。’這是一個層次結構堆棧，它跨不同領域工作。對于系統中的數據分析，您需要處理多個學科，包括機械、軟件、電氣。在那里生成和收集的所有數據都需要進行分析。”

還有其他問題需要考慮。“從歷史上看，有多個專有計劃進行硬件/軟件協同設計，”Boillet 說。“今天，隨著對稱多處理和可配置指令集擴展的出現，越來越多的主流流程正在出現，以使硬件適應軟件工作負載。在電子復興計劃 (ERI) 的背景下，DARPA 也為如何實現軟件定義的硬件做出了貢獻。一般來說，最終的設計是巨大的處理器結構，這些結構需要高度可配置的互連。”

還有一個重要因素也不容忽視。“軟件定義的硬件可配置性也會影響在重新定義的硬件上執行的軟件，”Schirrmeister 說。“在某種程度上，這兩項都需要穩定并相互配合。因此，更有效地更新和管理所需的硬件抽象層將成為一個重要主題。”

結論

最好通過結合半導體知識和領域知識來解決軟件定義硬件的挑戰，并可以借鑒眾多制造商的其他方法。

“我們都積極地想要解決這個問題。如果你在汽車 OEM 工作，你不必自己想辦法。你可以看看其他行業，”Knoth 說。“這不是一件小事，但對于設計挑戰來說，這是一個令人著迷的領域。這是一個美麗的問題，因為計算系統、線束、傳感器，所有這些都會在整個應用程序中產生連鎖反應。而且，你需要一個非常精準的水晶球才能知道你在哪些方面是面向未來的，哪些方面只是在提高汽車的成本。”

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