Enfoque shift-left y stretch-right para fabricar chips correctos de primera
Cómo las empresas de semiconductores pueden acelerar el desarrollo, afianzar el adopción de diseño y aportar valor durante todo el ciclo de vida del producto
En el desarrollo de semiconductores, fabricar chips correctos de primera no consiste solo en alcanzar un hito técnico, sino también un resultado de negocio. Depende de lanzar al mercado el producto adecuado, en el momento adecuado, con el coste adecuado, afianzar la adopción de diseño a gran escala y prestar soporte eficaz a clientes durante todo el ciclo de vida del producto. Hoy en día, los clientes de semiconductores esperan más de sus proveedores. Realizan más simulaciones y adoptan enfoques de desarrollo virtual y esperan más modelos de componentes, ejemplos de referencia, herramientas de diseño virtual y software listo para producción que ayuden a reducir riesgos y avanzar más rápido.
Una estrategia shift-left y stretch-right aborda ambos aspectos de este desafío. Shift-left utiliza modelado y simulación para fabricar chips correctos de primera mediante validación anticipada y reutilización de recursos de ingeniería, como modelos, en todo el flujo de desarrollo. Stretch-right amplía esos mismos recursos a clientes para ayudar a evaluar, integrar y evolucionar productos con mayor eficiencia. Este enfoque ayuda a los clientes a aplicar su propio enfoque shift-left.
La estrategia “shift-left, stretch-right” implica adelantar el modelado y la verificación en el flujo de diseño al tiempo que se amplía la reutilización de modelos a clientes.
La IA acelera aún más esta estrategia shift-left y stretch-right. Reforzando los flujos de trabajo de modelado y simulación, la IA ayuda a reducir la configuración manual, automatizar la generación de pruebas y converger más rápido hacia los objetivos de diseño, lo que potencia las prácticas de shift-left. Los flujos de trabajo y modelos basados en IA también se pueden empaquetar y reutilizar como parte de componentes entregables dirigidos a clientes, lo que amplía su valor más allá del desarrollo interno. De este modo, la IA no solo mejora la productividad de ingeniería, sino que también potencia las ventajas de reutilización y capacitación de clientes en las que se basa un enfoque stretch-right exitoso.
Este documento analiza cómo NXP, Nokia, STMicroelectronics, Intel e Infineon han aplicado estos principios para mejorar la eficiencia de la verificación, acelerar la adopción por parte de clientes y crear recursos de ingeniería reutilizables que aportan valor durante todo el ciclo de vida del producto.
Muchas empresas de semiconductores siguen trabajando con flujos de trabajo fragmentados. La especificación, arquitectura, implementación y verificación suelen distribuirse entre distintos equipos y herramientas, lo que dificulta mantener la coherencia del diseño desde el concepto hasta la aprobación interna. El coste subyacente de esta fragmentación puede ser alto: los errores de diseño introducidos durante el desarrollo y el impacto de los cambios de requisitos durante el proyecto suelen acarrear retrasos e iteraciones de ASIC.
Según el estudio 2024 Siemens EDA/Wilson Research Group Functional Verification Study, solo el 14% de los proyectos de ASIC/SoC lograron fabricar chips correctos de primera.
Un flujo de trabajo basado en modelos ayuda a abordar esta fragmentación con un enfoque unificado en el que los modelos se reutilizan como referencias de arquitectura, estímulos de verificación y fuentes de implementación en actividades de diseño y verificación analógicas y digitales. En lugar de recrear repetidamente el diseño en distintos lenguajes y entornos, se pueden utilizar artefactos técnicos compartidos para mejorar la coherencia y acelerar las iteraciones. Este enfoque reduce la duplicación de trabajo y alinea a los equipos con una "fuente única de referencia".
El resultado va más allá de mejorar la eficiencia de ingeniería. Es una forma mejor y más ágil de responder a los cambios impulsados por clientes. Cuando los equipos de trabajo pueden actualizar modelos, volver a ejecutar pruebas realistas y propagar los cambios a flujos de trabajo posteriores más rápido, están mejor preparados para cumplir con requisitos cambiantes sin sorpresas de última hora.
Shift-left: verificación anticipada y más relevante
El enfoque shift-left suele describirse como verificar anticipadamente, pero las implementaciones más eficaces van más allá. El objetivo es validar los comportamientos adecuados, con los escenarios adecuados, con recursos como modelos y casos de prueba que sigan siendo útiles durante todo el ciclo de diseño.
Para los equipos de semiconductores, esto significa evaluar los diseños con las métricas que importan a sus clientes y utilizar entradas obtenidas de condiciones de funcionamiento realistas en lugar de patrones de prueba abstractos. Estos modelos y casos de prueba se crean una vez para reutilizarlos durante el diseño de sistemas, la implementación y la verificación del chip después de su fabricación.
Resultados de clientes: shift-left en la práctica
Un ejemplo práctico de shift-left es el trabajo de NXP con radares de automoción, descrito en el artículo “Verificación environment-in-the-loop de diseños de circuitos integrados de radares de automoción”. El equipo de trabajo desarrolló una metodología que alinea la verificación interna con métricas definidas por clientes, como la relación señal-ruido (SNR) y la distorsión armónica total (THD). En lugar de basarse únicamente en patrones de prueba abstractos de bajo nivel, NXP generó estímulos de verificación a partir de escenarios de conducción realistas de Euro NCAP y utilizó esos escenarios en la validación en nivel de sistema en etapas iniciales. Este enfoque permitió realizar pruebas de campo virtuales un año antes de disponer del primer chip, además de la reutilización en las fases de sistema, RTL y posterior a la fabricación del chip.
Esquema de bloques de un circuito integrado de sensor de radar de 38-40,5 GHz con cuatro canales de recepción, tres canales de transmisión, un PLL generador de chirps y bloques de control auxiliares.
La lección es que shift-left aporta el máximo valor cuando reduce la brecha entre la aprobación interna de ingeniería y las condiciones de uso reales de clientes. Aunque la verificación en etapas iniciales es útil, verificar anticipadamente aspectos relevantes para clientes es aún más eficaz. Validar anticipadamente en contextos de funcionamiento realistas permite reducir el riesgo de discrepancias en etapas posteriores y centrar los esfuerzos en los aspectos que tienen mayor relevancia comercial.
“El uso de modelos de DPI-C generados a partir de MATLAB permite calcular métricas de rendimiento y funcionales en múltiples interfaces del entorno de verificación de HDL de Cadence. Podemos separar la implementación del diseño de la verificación y realizar pruebas en un nivel de abstracción más estrechamente relacionado con las métricas que interesan a nuestros clientes”.
Otros ejemplos documentados refuerzan el mismo principio. STMicroelectronics utilizó Simulink® y HDL Verifier™ para reutilizar modelos de sistema en la verificación en nivel de chip. Según los resultados publicados, el tiempo de verificación de RTL de los diseños basados en Simulink se redujo a la mitad. Además, dado que los artefactos de verificación se reutilizan en distintas etapas de diseño, se redujo significativamente la duplicación de esfuerzos entre la verificación en nivel de sistema y en nivel de RTL.
Nokia aplicó la misma idea de otra forma y adoptó el diseño basado en modelos con Simulink en todo un flujo de diseño de extremo frontal digital 5G. Según Sami Repo, de Nokia, este enfoque aportó “flexibilidad, visibilidad y capacidad de reacción” en todo el flujo de trabajo, con una ejecución más rápida, mejor exploración de arquitecturas, mayor comunicación entre equipos de trabajo y mejoras de calidad.
En conjunto, estos ejemplos muestran que el éxito del enfoque shift-left depende no solo de ejecutar anticipadamente, sino también de reducir la duplicación de trabajo y crear un lenguaje técnico común entre equipos.
“[Este enfoque de diseño y verificación] también permite disponer de una única fuente de casos de prueba para los estímulos que se ejecutan en nivel de sistema y en nivel de RTL. En consecuencia, el tiempo de verificación de RTL se ha reducido a la mitad”.
Resultados de clientes
En estos ejemplos, shift-left aporta el máximo valor cuando la verificación anticipada también es más relevante para clientes y más reutilizable.
| Empresa | Enfoque | Resultados |
|---|---|---|
| NXP | Generó estímulos de verificación de radares de automoción a partir de escenarios de conducción realistas de Euro NCAP y los validó con las métricas de diseño de clientes SNR y THD. | Realizó pruebas de campo virtuales un año antes de disponer del primer chip y reutilizó los mismos recursos en las fases de sistema, RTL y posterior a la fabricación del chip. |
| STMicroelectronics | Reutilizó modelos de Simulink en nivel de sistema directamente en la verificación de UVM en nivel de chip. | Redujo el tiempo de verificación de RTL a la mitad y eliminó la duplicación de esfuerzos entre la verificación en nivel de sistema y en nivel de RTL. |
| Nokia | Estandarizó el uso de una plataforma común de modelado con Simulink en todo el flujo de diseño de extremo frontal digital 5G. | Logró una ejecución y exploración de arquitecturas más rápidas, además de mejoras de calidad. |
Stretch-right: conversión de recursos de ingeniería en una ventaja para clientes
Mientras que shift-left mejora la ejecución interna, el enfoque stretch-right amplía las mismas inversiones en ingeniería convirtiéndolas en recursos reutilizables para clientes. En la práctica, esto implica proporcionar recursos reutilizables, como modelos de componentes, plataformas de procesadores virtuales, herramientas de configuración y diseño, componentes de software listos para producción y modelos de referencia para aplicaciones clave.
Esto es importante, porque los clientes también quieren aplicar un enforque shift-left a sus propios procesos de desarrollo. En programas de vehículos definidos por software y otros sistemas con uso intensivo de software, los clientes quieren comenzar el desarrollo antes de disponer del hardware y seguir mejorando los sistemas después del despliegue. Las empresas de semiconductores que ofrecen mejores recursos virtuales e infraestructura de soporte ayudan a sus clientes a comenzar antes, integrar la tecnología con mayor rapidez y reducir los riesgos de sus proyectos.
Resultados de clientes: stretch-right en la práctica
Una reciente colaboración entre MathWorks y NXP en sistemas de gestión de baterías (BMS) ofrece un claro ejemplo práctico del enfoque stretch-right. Con la introducción de una versión de Model-Based Design Toolbox específica para BMS, el equipo de ingeniería puede desarrollar, validar y desplegar automáticamente algoritmos de control desde MATLAB® y Simulink directamente en procesadores de NXP, lo que conecta el diseño en nivel de sistema con la implementación en producción. Este enfoque permite el despliegue en hardware objetivo, incluyendo generación de código optimizado, acceso a periféricos integrados en chip y pruebas de processor-in-the-loop. Estas prestaciones permiten a los clientes pasar con eficiencia del modelado y simulación a pruebas e implementación en el mundo real, reutilizar algoritmos sin recodificación manual y validarlos en escenarios de funcionamiento realistas. El resultado es menos fricción en la integración, plazo de comercialización más rápido, y menos barreras entre concepto y despliegue, al tiempo que se mejora el ecosistema general de dispositivos y se amplía el valor de las plataformas de semiconductores más allá del chip. Los ejecutivos de NXP expresan el beneficio en términos comerciales. CTO, Lars Reger, menciona “iteraciones de diseño más rápidas que permiten identificar y corregir problemas desde el principio”, además de un menor plazo de comercialización para clientes que desarrollan productos con chips de NXP.
Infineon ofrece otra prueba clara de los resultados de stretch-right. La empresa utilizó MATLAB y Simulink para desarrollar, verificar y entregar un modelo IBIS-AMI completo a un cliente con un exigente plazo de dos semanas. Además de cumplir el plazo fijado por el cliente, aceleraron la puesta en marcha interna y desarrollaron una capacidad interna que se puede reutilizar en programas futuros.
“El flujo de trabajo que seguimos con SerDes Toolbox fue el camino más rápido y corto para entregar un modelo IBIS-AMI a nuestro cliente. Además, ahora tenemos las competencias y la capacidad para reutilizar partes del modelo para producir modelos IBIS-AMI para otros diseños y clientes”.
Para las empresas de semiconductores, esto va más allá del modelado. Es una cuestión de adopción de diseño, ya que los modelos precisos dirigidos a clientes pueden acortar los ciclos de evaluación y reducir la fricción en la interacción técnica sin exponer propiedad intelectual interna. Stretch-right no es solo una cuestión de asistencia posterior a la fabricación del chip, sino que actúa como motor de crecimiento. Cuanto mejores sean los recursos reutilizables, más fácil será que clientes adopten la plataforma, la escalen a distintos programas y sigan utilizándola durante más tiempo.
Vistas superior e inferior de un chip semiconductor de encapsulado QFN de Infineon.
Resultados de clientes
Estos ejemplos muestran cómo stretch-right funciona como motor de crecimiento, ya que convierte recursos de ingeniería internos en herramientas que permiten a clientes avanzar más rápido y con más fidelidad.
| Empresa | Enfoque | Resultados |
|---|---|---|
| NXP | Desarrolló una versión de Model-Based Design Toolbox para BMS que despliega algoritmos de control directamente desde MATLAB y Simulink en procesadores de NXP. | Eliminó la recodificación manual y la fricción en la integración, lo que permitió a sus clientes pasar más rápidamente del concepto al despliegue en chip. |
| Infineon | Desarrollo, verificación y entrega de un modelo SerDes IBIS-AMI completo para un cliente en un plazo de dos semanas. | Cumplimiento de un plazo exigente junto con el establecimiento de una capacidad interna de modelado reutilizable para futuros diseños y clientes. |
En el desarrollo de semiconductores, la IA aporta el máximo valor cuando refuerza una estrategia shift-left y stretch-right. Este enfoque ayuda a reducir la configuración manual, acortar los ciclos de simulación, y disminuir los procesos de prueba y error en flujos de trabajo de diseño y verificación. En la práctica, esto incluye copilotos que asisten al equipo de ingeniería, flujos de trabajo con agentes que facilitan ciclos iterativos de ingeniería, modelos de Machine Learning que impulsan emulación y optimización, y flujos de trabajo que despliegan algoritmos de IA en aceleradores de hardware.
Resultados de clientes: IA como factor multiplicador
Un caso de uso es la IA como flujo de trabajo de ingeniería autónomo. Intel describe un flujo de trabajo de IA multiagente que ejecuta una aprobación completa de integridad de señal para interconexiones PCIe posteriores al diseño. El diseño está centrado en agentes deliberadamente. Un agente coordinador de tareas interpreta el objetivo y gestiona agentes de trabajo especializados en extracción, conformidad y generación de informes, y ejecuta un flujo de ingeniería aprobado como máquina de estados determinística para que los resultados sean reproducibles en lugar de improvisados. El rol del ingeniero pasa de ejecutar solucionadores y generar informes a definir objetivos, restricciones y criterios de éxito, así como validar el resultado, que es precisamente lo que un enfoque shift-left stretch-right delega a la IA.
“La función del equipo de ingeniería cambia y pasa de ejecución a definición de objetivos y validación”.
Otro caso práctico es la IA para mejorar la eficiencia de la verificación. Nokia utilizó MATLAB para desarrollar un enfoque de Machine Learning que redujo a la mitad el número de pruebas necesarias para lograr una cobertura adecuada y mejoró la calidad de la verificación reduciendo casos de prueba redundantes. Este es un claro ejemplo de shift-left, ya que la IA ayudó al equipo de trabajo a lograr los objetivos de cobertura con menos pruebas y menos simulaciones redundantes.
Un tercer caso práctico es implementar IA como parte del producto final. NXP entrenó una red neuronal en MATLAB para corregir errores de ADC a posteriori, y luego generó y verificó la implementación de HDL correspondiente. Una vez implementada en ASIC, la red necesitó el 15% del área del ADC y consumió aproximadamente 16 veces menos energía en condiciones de funcionamiento normales. Este ejemplo muestra que la IA contribuye directamente a la arquitectura de hardware, no solo a la productividad de la ingeniería.
Resultados de clientes
Estos ejemplos muestran cómo la IA refuerza la estrategia shift-left y stretch-right, desde la eficiencia de la verificación hasta aprobación reproducible y chips con IA integrada.
| Empresa | Enfoque | Resultados |
|---|---|---|
| Intel | Desarrolló un flujo de trabajo de IA multiagente que ejecuta una aprobación completa de integridad de señal para interconexiones PCIe posteriores al diseño. | Logró que la aprobación fuera reproducible y transformó la función del equipo de ingeniería, que pasó de ejecutar solvers a definir objetivos y validar resultados. |
| Nokia | Aplicó un enfoque de Machine Learning para seleccionar pruebas de algoritmos de 5G. | Alcanzó una cobertura adecuada con hasta la mitad de pruebas y menos simulaciones redundantes. |
| NXP | Entrenó una red neuronal en MATLAB para corregir errores de ADC a posteriori, y luego generó y verificó el código HDL para chip. | Corrigió errores de ADC utilizando solo el 15% del área del ADC y aproximadamente 16 veces menos energía. |
Resumen: Primeros pasos
Un punto de partida práctico es considerar la estrategia shift-left y stretch-right no como iniciativas aisladas, sino como una evolución estratégica del modelo operativo de ingeniería. Los ejecutivos deben identificar dónde una verificación anticipada puede reducir considerablemente el riesgo o acelerar el desarrollo, y evaluar qué modelos, flujos de trabajo y recursos de ingeniería se pueden ampliar para aportar valor más allá del desarrollo interno. Las oportunidades de mayor impacto suelen ser las que vinculan resultados de ingeniería y resultados de negocio: reducir el riesgo en etapas finales, acelerar la evaluación por parte de clientes, acortar los ciclos de adopción de diseño, y simplificar el soporte y la evolución de productos. Las preguntas clave son sencillas: ¿Qué riesgos se pueden abordar antes? ¿Qué recursos internos pueden convertirse en prestaciones escalables para capacitar a clientes? ¿Qué flujos de trabajo piloto pueden demostrar un valor comercial cuantificable e impulsar una adopción más amplia?
Fabricar chips correctos de primera depende de dos capacidades interrelacionadas: mejorar anticipadamente los resultados de ingeniería internos y mejorar los resultados de clientes después y durante más tiempo. El enfoque shift-left aumenta la confianza en la arquitectura, acelera las iteraciones y logra que la verificación sea más relevante. El enfoque stretch-right convierte los mismos recursos de ingeniería en herramientas dirigidas a clientes que aceleran la adopción de diseño y reducen la fricción durante el ciclo de vida.
Para las empresas de semiconductores que se enfrentan a una complejidad creciente y plazos más ajustados, es una estrategia práctica y escalable. Modelado anticipado, validación realista, recursos de verificación reutilizables, modelos de simulación listos para clientes y flujos de trabajo compatibles con hardware objetivo contribuyen a reforzar la posición competitiva. Las empresas que hagan esto no solo mejorarán sus procesos de desarrollo de chips, sino también toda la experiencia de clientes creando productos basados en esos chips.
