🥇Дискусия: проектът OpenROAD цели да реши проблема с автоматизацията на проектирането на процесори

Снимка — Pexels — CC BY

Според данните PWC, пазарът на полупроводникови технологии расте — миналата година достигна 481 милиарда долара. Но темпът на растежа му напоследък намалява. Сред причините за спада е сложността на проектирането на устройството и недостатъчната автоматизация.

Преди няколко години инженерите от Intel писахме, че при създаването на високопроизводителен микропроцесор е необходимо да се използват 100–150 отделни софтуерни инструмента (EDA). Ситуацията може да се влоши, когато става дума за хетерогенни устройства, чиято архитектура включва няколко различни типа микрочипове — ASIC, FPGA, CPU или GPU. В резултат на това възникват грешки в проектирането, които забавят пускането на продуктите.

Въпреки голямото количество помощни инструменти, част от работата инженерите все още са принудени да я извършват ръчно. Авторите на книгата „Advanced Logic Synthesis“ казват, че понякога проектантите трябва да пишат скриптове на Skill или Python от два милиона реда за генериране на библиотеки с клетки.

. Също така се пишат скриптове за парсинг на отчети, генерирани от EDA системите. При проектиране на чип по 22nm технология тези отчети могат да заемат до 30 терабайта.

Да се реши ситуацията и да се опитат да се стандартизират процесите на проектиране решиха в DARPA. В агенцията също смятат, че съществуващите методи за създаване на чипове са остарели. Организацията стартира петгодишна програма OpenROAD, чиято цел е да разработи нови инструменти за автоматизиране на процесите на проектиране на микрочипове.

Каква е програмата

В програмата се включват няколко проекта, които използват машинно обучение и облачни технологии за автоматизиране на отделни етапи от създаването на чипове. В рамките на инициативата се разработват (схема 1) над десет инструмента. По-късно ще разкажем по-подробно за някои от тях: Flow Runner, RePlAce, TritonCTS, OpenSTA.

Flow Runner — това е инструмент за управление на библиотеките RTL и GDSII. Последните представляват бази данни, които са индустриален стандарт за обмен на информация за интегрални схеми и техните топологии. В основата на решението лежи контейнерната технология Docker. Flow Runner може да се стартира както в облачна среда, така и локално. Ръководството за инсталиране е налично в официалното хранилище на GitHub.

RePlAce — облачно решение на база машинно обучение, което отговаря за разпределението на компонентите на микросхемата и автоматизацията на трасировката. По некои данни, интелигентните алгоритми повишават ефективността на инструмента с 2–10% в сравнение с класическите системи. Освен това, внедряването в облака опростява мащабирането. Ръководството за инсталиране и настройка също се намира в репозитория.

TritonCTS — утилита за оптимизация на подаваните на чипа тактови импулси. Помага при маршрутизиране на синхросигнали към всички части на устройството с еднакви забавяния. Принципът на действие е основан на H-деревья. Този подход повишава ефективността на разпределението на сигналите с 30% в сравнение с традиционните методи. Разработчиците споделят, че в перспектива този показател може да достигне 56%. Източният код и скриптовете на TritonCTS са налични на GitHub.

OpenSTA — движок за статичен времеви анализ. Той дава на разработчика възможност да провери работоспособността на чипа още преди неговото фактическо сглобяване. Примерът на кода в OpenSTA изглежда така.

@@ -6,7 +6,7 @@ read_liberty -corner ff example1_fast.lib
read_verilog example1.v
link_design top
set_timing_derate -early 0.9
set_timing_derate -early 1.1
set_timing_derate -late 1.1
create_clock -name clk -period 10 {clk1 clk2 clk3}
set_input_delay -clock clk 0 {in1 in2}
# report all corners

Утилитата поддържа netlist-описания на код на Verilog, библиотеки в формат Liberty, SDC-файлове и др.

Предимства и недостатъци

Експерти от IBM и IEEE отбелязват, че облачните технологии и машинното обучение отдавна трябва да бъдат използвани в производството на микросхеми. Според тях проектът DARPA може да бъде успешен пример за реализиране на тази идея и полага началото на промени в индустрията.

Също така се очаква, че откритата структура на OpenROAD ще позволи създаването на мощна общност около инструментите и ще привлече нови стартъпи.

Снимка — Pexels — CC BY

Вече има участници — лаборатория, занимаваща се с разработка на чипове на база на Мичиганския университет, ще бъде първата, която ще тества отворените инструменти OpenROAD. Но все още не е ясно дали новите решения ще окажат значително влияние върху цената на крайния продукт.

В общи линии, очаква се инструментите, разработвани под ръководството на DARPA, да окажат положително влияние върху индустрията на процесорите, и в тази сфера ще започват да се появяват все повече нови проекти. Пример за това може да бъде инструментът gEDA — той позволява проектиране на чипове с неограничен брой компоненти. gEDA включва утилити за редактиране и моделиране на микросхеми и трасировка на платки. Решението е разработено за UNIX платформи, но някои от компонентите му работят и под Windows. Ръководство за работа с тях можете да намерите в документацията на сайта на проекта.

Свободно разпространяемите инструменти предоставят на независимите организации и стартиращи компании повече възможности. Има вероятност, че с времето новите подходи OpenROAD за разработка на EDA инструменти и създаване на микросхеми да станат индустриален стандарт.

За какво пишем в нашия корпоративен блог:

Източник: habr.com