揭秘Python与TestWorkflow如何实现强强联合,提高芯片设计效率

EETOP 2023-06-08 11:37

随着人工智能、智能汽车等新应用的出现,下一代芯片的复杂性正不断提升,使工艺开发愈发具有挑战性、且成本更高。工作效率是保持领先优势并确保按时交付项目的关键。


01

易用且功能强大的Python


芯片设计是一项高度复杂和困难的任务,比如芯片设计需要使用多种设计工具和软件,而使用最合适的工具是可以高效完成开发任务的。如使用编程语言来构建所需要的内容,或者使用现成即用的软件来减少开发工作。Python是一种易于学习且功能强大的通用编程语言,因其渐进式学习曲线、零使用成本和强大的数据分析能力,已经成为人工智能技术的主流选择,得到了广泛的应用。

 

Python中包含具有高效计算能力的机器学习框架,开发者可以利用这些框架来解决图像、语音、自然语言处理和其它类型的数据分析问题。此外,Python还有一些简单易用的机器学习库,可以帮助开发者轻松解决数据处理和数据分析等问题,如基本的统计算法和数据可视化;此外还能提供便捷的数据结构和函数库等。


我们都知道,设计和测试都是芯片设计中不可缺少的环节。美国国家仪器(NI)的Test Workflow,可以与Python等其他编程语言结合使用。它是NI的一款热门测试软件套件,囊括仪器自动化、测试序列生成、数据分析等专用工具。除了可以使用Test Workflow软件预先构建好的功能,为开发节省时间之外,还可以使用Python进行高级定制和实现自动化。


02

Python与Test Workflow相得益彰


Test Workflow软件包括LabVIEW图形化编程环境、TestStand测试执行软件、G Web开发软件、FlexLogger无代码应用软件、DIAdem测量数据分析工具等专用工具。为了提高芯片设计的效率,可以使用Test Workflow中每种工具最强大的功能并复用现成的功能,如可以复用现有程序将它们集成到LabVIEW和TestStand中,或者使用G Web开发软件为Python程序构建Web界面,这样就无需再花时间重新开发Python代码。


  • 在LabVIEW中调用Python函数


LabVIEW是一种图形化编程环境,可帮助工程师开发自动化测试系统。其强大之处在于可实现仪器的自动化,并通过内置的用户界面来监测测试。


据了解,在LabVIEW 2018 中,NI引入了Python节点,使用户能够在执行LabVIEW 程序时调用Python文件。譬如,您想利用另一位同事使用Python编写的现有数据分析库,同时利用LabVIEW出色的仪器连接性。那就可以只使用Python,但在连接到硬件时可能会遇到问题。这时,LabVIEW中引入的Python节点就为两种语言之间的互操作提供了有效的方法。


图1:显示器上显示了LabVIEW正在调用一个Python脚本


  • TestStand中的Python代码序列生成


TestStand是工程师用于开发自动化测试序列的测试执行软件。它提供了一个用于创建测试序列的交互式开发环境,以及测试执行程序的所有功能:单元跟踪、报表生成、并行测试执行等。


借助TestStand Python Adapter,用户可以调用Python代码模块,将其作为测试序列的一部分。虽然Python也可以用来构建测试执行程序,但需要花费大量的时间。而TestStand恰好可提供此功能。因此,将两者的优势相结合,就可以在TestStand中复用所有现有的测试代码,无需从零开始。


“ TestStand提供了一种现成即用的解决方案,诸多关键特性有助于缩短开发时间,而LabVIEW提供的本地功能则可帮助控制必要的测试系统硬件。”


-Dillon Glissmann, DISTek Integration, Inc.


  • 基于G Web远程访问Python测试


G Web开发软件是一个图形化编程环境,专为开发基于Web的测试用户界面而优化。虽然很多人已经是技术娴熟的编程人员,但这些技能并不一定能够满足使用HTML或JavaScript进行Web开发的需求。这正是G Web的最强大之处。因为它是一个交互式环境,提供了用于数据显示和用户控制的预构建对象。


对于使用Python编写的现有测试应用程序,G Web包含可简化数据传输和通信的预打包API。无需具备高级Web开发知识即可将Python测试系统部署到Web。

图2:显示器上显示了G Web开发软件,智能手机显示了Web应用程序


  • FlexLogger中的自动化数据釆集


FlexLogger是一款无代码应用软件,用于结合NI DAQ硬件执行数据采集。该应用程序可直观地设置测试和存储数据,从而缩短了首次测量的时间。虽然也可结合硬件使用NI提供的Python API执行测试,但FlexLogger提供了更高的灵活性, 只需单击几下即可修改测试。


可以使用FlexLogger中的FlexLogger Python API来实现自动化的简化设置,进而提高工作效率。它可控制任务的执行,并通过编程更改Python代码中的配置。

“我们的报表生成和分析时间减少了95%,并成功地使用一键式DIAdem解决方案替代当前的多步骤流程。”


-Jim Knuff, Raytheon Missile Systems


  • DIAdem中的脚本数据分析和报表生成


DIAdem是一款测量数据分析工具,用于查看和分析数据并生成报表。DIAdem包含了用于索引目录以查找数据的高级工具、 用于分析的内置函数以及用于查看数据的图表和图形。


此外,还可使用Python编写的脚本实现从导入到报表生成整个过程的自动化。与其在不同的程序中构建分析库或生成报表,不如选择DIAdem,一步到位!


技能熟练的Python编程人员还可以扩展Test Workflow的功能来实现高级自动化。如使用FlexLogger和DIAdem的内置功能来简化测试设置和数据分析,然后迁移到Python来实现未来流程的自动化。


Python与Test Workflow的结合使用是否真的这么得心应手?用了就知道啦!



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还可下载免费试用版Test Workflow

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