为了支持早期客户,Rapidus 正在准备于2026年第一季发表其制程开发套件(PDK)的第一个版本,同时也致力于为客户在IIM-1 厂区进行芯片设计原型制作提供所需基础设施。 编辑:芯智讯-林子
import pydeck as pdk import pandas as pd DATA_URL = "https://raw.githubusercontent.com/ajduberstein/ import pydeck as pdk DATA_URL = "https://raw.githubusercontent.com/visgl/deck.gl-data/master/examples (latitude=49.254, longitude=-123.13, zoom=11, max_zoom=16, pitch=45, bearing=0) polygon = pdk.Layer( import pydeck as pdk import pandas as pd # Data from OpenStreetMap, accessed via osmpy DATA_URL = " (data[["lon", "lat"]], 0.1) icon_layer = pdk.Layer( type="IconLayer", data=data, get_icon
——MongoDB 非常高兴 Nebula Graph 能加入 TapData 的 PDK 数据源插件共建计划,助力 PDK 打造具备广泛连接性的数据整合工具,实现数据库间数据的互联互通。 Tapdata PDK 是什么? PDK 开发者遵照开发规范,进行包括数据库、SaaS 产品、自定义数据源在内的新数据源对接开发工作;通过 PDK 文档、 Plugin 模板以及内置的 TDD 测试框架, 一个 Target Plugin GitHub 链接 | 可点击【阅读原文】查看: https://github.com/tapdata/idaas-pdk 基于 PDK Tapdata 现已启动插件共建计划 PDK 的架构设计天然具有极强的开放性 开源自建伙伴:如果您对某种数据库比较熟悉,且有接入需求,可以基于我们已经开源的 PDK ,在 Tapdata PDK 团队的支持下,自主开发数据库插件,成为项目的首批贡献者。
可能有两个障碍阻挡在你的面前——PDK和钱。 首先,你得从芯片制造厂拿到工艺设计套件(PDK)。 PDK就是一组包含芯片的设计规则、模拟模型、单元规格、数据的文件。 你可以使用PDK进行设计,模拟,绘制和验证设计,然后再将设计交还给代工厂生产芯片。 ? 有了它,芯片制造就相当于成功一大半了。 而现在,谷歌的软件工程师Tim Ansell宣布,将与SkyWater合作,将SkyWater PDK开源,这是第一个、可制造的、且开源的PDK了。 那就还有「费用」的问题。 目前,SkyWater开源的PDK已经在GitHub入库。存储库的目标是Sky130过程节点技术,如果这一技术发布成功,那么之后将会有更多的先进的技术。 id=23755693 https://skywater-pdk.readthedocs.io/en/latest/ 开源地址: https://github.com/google/skywater-pdk
在研工具链完整度全流程覆盖点工具突破生态绑定与台积电/ASML深度协同本土代工厂适配中典型依赖场景:某国产GPU设计企业若被断供Cadence工具:现有设计文件可能无法打开无法生成GDSII格式的掩膜版图与台积电的PDK 设计芯片需要EDA但EDA还要解决:晶体管级的”内存泄漏”(漏电流优化)纳米级的”多线程冲突”(信号串扰)比喻3:EDA生态如手机操作系统Android/iOS 需要开发者适配 → EDA 需要代工厂提供PDK 台积电的3nm PDK只完整支持Synopsys工具链,如同某些APP仅限iOS三、国产EDA的突围难点3.1 技术壁垒金字塔算法层:电磁场求解器需要计算数学突破时序分析依赖图论算法优化生态层:中芯国际的 PDK对国产EDA支持度不足设计师习惯国际工具(学习成本阻碍迁移)3.2 数据对比:国内外研发投入公司年度研发费用EDA相关专利Synopsys15亿美元2.3万+华大九天1.2亿美元800+概伦电子0.8 企业不愿共享工艺数据4.2 杭州模式的启示成功要素:人才集聚:阿里系培养了大量基础软件人才资本耐心:地方政府引导基金允许10年回报周期场景开放:城市大脑等项目给国产软件试错机会EDA需要:中芯/长鑫等龙头开放PDK
kafka Pilosa提供了一个PDK(Pilosa Dev Kit),通过该工具我们可以直接从kafka中读取数据,存入Pilosa中进行查询,该工具还提供了其他的一些用例,后续我们也会提到。 这里我们就需要用到kafkagen和kafka这两个命令,主要工作流程如下图所示:pdk kafkagen向kafka中写入测试数据,pdk kafka从kafka中读入数据,按照相应的映射存储到Pilosa 相关流程图如下所示,图片来自PDK源码: 测试环境准备: 下载confluent全家桶,然后依次部署zookeeper、kafka、schema registry、kafka rest proxy 、console center; 安装并启动pilosa服务,编译安装pdk; 准备完成之后,我们就可以通过如下命令向kafka写入测试数据,然后将数据写入Pilosa中: pdk kafkagen 我们在使用pdk ssb导入SSB数据到pilosa的时候,pdk在内部做了这样一个转换,Pilosa对于这种表达式计算需要预先定义好,这点跟kylin有点类似。
在日前的2024年IEEE国际固态电路会议(ISSCC)上,比利时微电子研究中心(imec)推出开放式工艺设计套件(PDK),由EUROPRACTICE平台提供的共训练程序,通过imec开发的2nm虚拟数字设计 目前晶圆厂制程设计套件(PDK)通常会开放给芯片设计人员使用一套经测试与检验的元件库,以满足功能性及可靠性设计,但通常需要技术达到一定生产能力时,才会给生态系统使用。 此设计路径探寻(pathfinding)制程设计套件(PDK)也将协助企业转换到未来节点设计,并帮助防范产品面临微缩瓶颈。 未来,这款工艺设计套件(PDK)平台将扩展到更先进的技术节点,例如1.4纳米(A14)。 而imec推出的工艺设计套件(PDK)是体现业界合作成功扩大开放先进制程技术的绝佳典范,这一代及新一代的设计人员可以借此加速促进半导体创新。
下面是示意图: [image.png] 1) 利用tflite-micro的make工具链生成工程(作为lib的include) #生成 TARGET nrf5340pdk_nrf5340_cpuapp TARGET cortex-m4 的工程 make -f tensorflow/lite/micro/tools/make/Makefile TARGET=nrf5340pdk_nrf5340 generate_hello_world_make_project 2) 利用生成 zephyr 编译库(参考build log) libtensorflow-microlite.a west -vvv build -b nrf5340pdk_nrf5340 _cpuapp -p 3) 生成的工程路径 tensorflow/lite/micro/tools/make/gen/ ├── nrf5340pdk_nrf5340_cpuapp_cortex-m33 │ ├── lib │ │ └── libtensorflow-microlite.a │ └── obj │ └── tensorflow ├── nrf5340pdk_nrf5340
全流程闭环,制造深赋能 五款新品/升级产品以形式验证、物理验证、可靠性、PDK自动化开发验证四大技术平台为支柱,补全国微芯设计端到制造端的全流程工具版图,精准覆盖芯片设计制造核心痛点场景。 (四)精铸工艺,无缝衔接 新品聚焦 · EssePDK 国微芯EssePDK基于深厚行业经验形成的方法论,直击PDK开发效率与质量方面的痛点,提供PDK组件全流程验证系统、PDK设计流程验证系统、验证库自动生成系统及代码辅助开发系统等 ,用于实现PDK开发的全面自动化及验证,从而帮助国内晶圆代工厂构建一套高效且精确的标准化PDK开发验证体系。 客户评价—— 芯联-研发总监 李宗正:“EssePDK自动化开发验证工具,为我们构建高质量、高可靠性PDK提供了关键助力。 这些功能协同作用,在严格保障PDK交付质量的前提下,有效缩短整体开发周期,实现了开发验证效率的显著跃升。”
以下列出这些流片厂提供的PDK参数,便于大家参考与比较。有些平台的器件参数,例如STMicroelectronics,小豆芽没有收集到,就没有列出来。 对于更复杂的MUX结构,涉及到专利问题,foundry一般不提供PDK。 ? 表格中的/ 表示fab没有提供相关的器件参数。 Mach-Zehnder调制器,其带宽在20GHz左右,插损在5dB左右,V_pi*L为2V*cm左右 3)Ge探测器的带宽在30GHz左右,响应率大约0.7A/W, 暗电流小于100nA 除了上述的PDK 除了使用foundry提供的PDK外,用户也可以根据他们提供的technology文件,进行器件的独立设计。 流片厂负责底层器件的优化,用户只需使用这些PDK去搭建集成光路即可。目前有硅光产品的公司,大都拥有自己独立的硅光工艺线。 文章中如果有任何错误和不严谨之处,还望大家不吝指出,欢迎大家留言讨论。
GF采用90nm的CMOS工艺,不仅提供了光学元件的PDK,而且提供了用于模拟/数字控制电路的电学元件。 Mux/DeMux是GF的特色之一,其他Foundry都没有提供类似的PDK。电学元件包括:RF无源器件、ESD保护电路、e-fuse嵌入式存储器、标准的CMOS元件。 (图片来自文献1) GF提供了Mach-Zehnder型调制器的PDK, 采用travelling wave电极,可以实现14GHz/20GHz的调制速率,V_pi*L约为1.54V.cm。 (图片来自文献1) 对于每个元器件,GF提供的PDK并不都是最优的。但是它提供了详实的数据,给出了同一wafer不同die上器件的统计数据,这一点对于产品的yield分析非常重要。 此外GF还提供了Mux/DeMux的PDK, 这也是其特色之一。GF下一步将推出45nm的硅光工艺。 ?
郭明錤透露,苹果公司此前已经与英特尔签署了NDA,并取得Intel 18A先进制程的PDK 0.9.1GA,目前关键模拟与研究项目(如:PPA等)进展符合预期,并正等待英特尔预计在2026年一季度发布的 PDK 1.0/1.1。 苹果的规划是英特尔最快在2027年二季度和三季度开始出货采用Intel 18AP先进制程的新一代M系列中的低端处理器,但实际状况须视取得PDK 1.0/1.1后的开发进展而定。
同时OpenLight也提供PDK,支持客户基于他们的异质集成PDK设计和定制化流片。 OpenLight还提供了一个开放平台的PDK(工艺设计套件),允许客户设计1.6T PASIC,用于他们自己的独特应用,或者利用OpenLight的内部设计服务。 PDK拥有一个全面的标准光子组件库,可以添加到PASIC中,包括硅/SiN波导和无源组件、片上集成度mPD和温度传感器等。 不过OpenLight提供了PDK支持客户自己开发,可以联合Tower进行mpw流片,希望通过扩大用户群体,来进一步达到规模效应。用的人多了,成本就更加有空间了。
运行通过 PDK API 扩展自定义的值转换 i. 当发现模型推演效果不佳时, 可以通过提高或者修改 PDK 数据源的 Json 类型描述的准确度,快速高效地解决问题。参数配置填得越精细,匹配精度也会越高。 我们将更详细地提供更多参数,让 PDK 开发者能够更细粒度地描述这些类行差异性。从而通过更细节的权重算分,让算法得以越来越精准、越来越精准。 Connector 时,我们会先把这些 TypeValue 再转换成为各自的原始值,让 PDK 的开发者把数据真实地写到目标库。 PDK 开发者们就需要用这个方式来描述我们的数据类型表达式的匹配关系。
1) 对schematic的加法 PDK总能cover到我们想要的么?什么情况下Schematic Model做加法呢? 图3 Critical Part Model A、Critical Part Model 工艺PDK也是一种Model,它是经Fab验证的较精准的Model。 PDK上给出常用的范围内的数据是比较准确的,当超出时,例如电流太小时,PDK曲线上的数据)会导致Model和实际的silicon之间不吻合。 当要求低功耗减小电流的时,必须考虑PDK建Model时数据的真实性;而不是表达式外推憶断(extrapolate)的虚假数值而已。 图5 VerilogA Model A、VerilogA 如果不涉及工艺PDK,VerilogA比Schematic要快。
Atlassian Software Systems Pty Ltd" url="http://www.atlassian.com"/> </plugin-info> <servlet-filter name="<em>pdk</em> install" key="<em>pdk</em>-install" class="com.atlassian.pdkinstall.PdkInstallFilter" location="before-decoration <url-pattern>/admin/uploadplugin.action</url-pattern> </servlet-filter> <servlet-filter name="pdk manage" key="pdk-manage" class="com.atlassian.pdkinstall.PdkPluginsFilter" location="before-decoration
https://github.com/sfmth/OpenSpike OpenSpike 是一种尖峰神经网络 (SNN) 加速器,使用完全开源的 EDA 工具、流程设计工具包 (PDK) 和使用OpenRAM spiking neural network (SNN) accelerator made using fully open-source EDA tools, process design kit (PDK
PDK 我们开发了一个带有全面O波段光子器件库和参数化单元(p - cell)的PDK,以及在25 - 105°C范围内的相应s - 参数模型。 PDK包括布局设计规则检查、端口连接错误验证和Verilog - A电路设计支持。图5总结了PDK器件库中的器件,接下来的两节将讨论一些关键器件。 ◆ 无源器件 1. 硅波导 通过模拟、实验验证和工艺优化的迭代,作为PDK的一部分,提供了一组在1290 - 1330nm波长范围内的高带宽、低损耗WG、GC、边缘耦合器(EC)、多模干涉仪(MMI)和定向耦合器
四、全功能 PDK:从设计到制造的无缝衔接支撑 为推动 300-mm 硅光子平台的产业化应用,三星配套开发了符合代工厂标准的全功能 PDK,该 PDK 与行业标准电子设计自动化(EDA)工具深度集成,覆盖光子集成电路设计 PDK 的核心能力体现在三大方面:一是丰富的器件模型库,包含超 40 种光互连核心光子器件的 SPICE 兼容光学仿真模型,为光电路设计提供了标准化基础模块;二是全维度的仿真能力,支持纯光学仿真与光 - 针对 MRM 等核心器件的复杂物理特性,PDK 的器件模型框架进行了精细化建模,涵盖 25℃至 85℃的环境温度依赖性、PN 结电学特性,以及自由载流子吸收(FCA)引发的自热效应、基于光peaking 通过将 MRM 的电光小信号响应建模为基于方程的 RLC 等效电路,PDK 可精准复现所有参数化单元(P-cells)的硬件行为,其模拟的 50 Gbaud PAM4 信号眼图,可清晰展现 3-dB 与
◆ 量产化支撑:硅光子PDK与工艺优化 量产化硅光子技术的核心是成熟的工艺设计套件(PDK),台积电的SiPH PDK提供了覆盖O波段的完整Si/SiN无源与有源光器件库,其中SiN器件具备低损耗 PDK的核心能力包括经过物理定义与硅验证的SPICE TMI-SiPh模型(台积电模型接口),支持完整的光电联合仿真、原理图连通性检查、器件API调用、背向反射导致的输出纹波分析、器件老化模型仿真,同时支持单波长与多波长的瞬态仿真 ◆ 结论 台积电的COUPE硅光子学平台,提供了完整的光芯粒设计与封装服务,实现了N7及更先进工艺节点EIC与基于硅、氮化硅波导的PIC的堆叠集成,配套的PDK提供了全面的设计与仿真能力, 通过在PDK、器件性能、工艺均匀性方面的持续创新,台积电的硅光子学平台正在支撑下一代高速、高能效光通信系统的发展,其应用场景覆盖了当前AI服务器的scale-out、scale-up互联,以及未来的片内光通信