--Ото - — CC BY
Na PWC, trh s polovodičovými technologiemi roste – loni dosáhl 481 miliard dolarů. Ale jeho tempo růstu v poslední době . Mezi důvody poklesu patří matoucí procesy návrhu zařízení a nedostatek automatizace.
Před pár lety inženýři z Intelu že při vytváření vysoce výkonného mikroprocesoru musíte použít 100–150 samostatných softwarových nástrojů (). Situace se může zhoršit v případě heterogenních zařízení, jejichž architektura zahrnuje několik různých typů čipů - ASIC, FPGA, CPU nebo GPU. V důsledku toho dochází k chybám v návrhu, které zdržují vydání produktů.
I přes velké množství pomocných nástrojů jsou inženýři stále nuceni vykonávat některé práce ručně. Autoři knihy"„Říkají, že někdy návrháři pište skripty v jazyce Skill nebo Python o dvou milionech řádků, pomocí kterých můžete vytvářet knihovny .
Skripty jsou také psány pro analýzu zpráv generovaných systémy EDA. Při vývoji čipu pomocí 22nm procesní technologie mohou tyto zprávy zabrat až 30 terabajtů.
DARPA se rozhodla situaci napravit a pokusit se standardizovat konstrukční procesy. I v agentuře že stávající metody vytváření čipů jsou zastaralé. Organizace pětiletý program , jejímž cílem je vývoj nových nástrojů pro automatizaci procesů návrhu čipů.
Jaký druh programu
Program zahrnuje několik projektů, které využívají strojové učení a cloudové technologie k automatizaci jednotlivých fází tvorby čipu. V rámci iniciativy (schéma 1) více než deset nástrojů. Dále si povíme podrobněji o některých z nich: Flow Runner, RePlAce, TritonCTS, OpenSTA.
Flow Runner je nástroj pro správu RTL a GDSII knihoven. Poslední jmenované jsou databázové soubory, které jsou průmyslovým standardem pro výměnu informací o integrovaných obvodech a jejich topologiích. Řešení je založeno na kontejnerové technologii Docker. Flow Runner můžete spustit jak v cloudu, tak lokálně. Instalační příručka je v oficiálním úložišti .
Nahradit je cloudové řešení založené na strojovém učení, které zodpovídá za umístění komponent na čip a automatizaci směrování. Podle Inteligentní algoritmy zvyšují účinnost nástroje o 2–10 % oproti klasickým systémům. Implementace v cloudu navíc usnadňuje škálování. K dispozici je také průvodce instalací a konfigurací .
TritonCTS — nástroj pro optimalizaci hodinových impulsů dodávaných do čipu. Pomáhá směrovat signály hodin do všech částí zařízení se stejným zpožděním. Princip fungování je založen na . Tento přístup účinnost distribuce signálu je 30 % ve srovnání s tradičními metodami. Vývojáři říkají, že v budoucnu může být toto číslo zvýšeno na 56%. TritonCTS zdrojový kód a dostupné skripty .
OpenSTA — motor pro analýzu statického časování. Dává konstruktérovi možnost zkontrolovat funkčnost čipu před jeho skutečným složením. Příklad kódu v OpenSTA takhle.
@@ -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
Nástroj podporuje netlist popisy kódu Verilog, knihoven formátu Liberty, souborů SDC atd.
Výhody a nevýhody
Odborníci z IBM a IEEE že cloudové technologie a strojové učení jsou již dávno pro použití ve výrobě čipů. Podle jejich názoru se projekt DARPA může stát úspěšným příkladem realizace této myšlenky a začátek změn v oboru.
Očekává se také, že otevřená povaha OpenROAD vytvoří silnou komunitu kolem nástrojů a přiláká nové startupy.
--Ото - — CC BY
Již jsou zde účastníci – laboratoř vyvíjející čipy založená na University of Michigan, , který bude testovat open source nástroje OpenROAD. Zatím ale není známo, zda nová řešení budou moci mít znatelný vliv na cenu finálních produktů.
Celkově se očekává, že nástroje vyvíjené pod vedením DARPA budou mít pozitivní dopad na zpracovatelský průmysl a v této oblasti začnou vznikat další nové projekty. Příkladem může být nástroj — umožňuje navrhovat čipy s neomezeným počtem součástek. gEDA obsahuje nástroje pro úpravu a modelování mikroobvodů a směrování desek. Řešení bylo vyvinuto pro platformy UNIX, ale řada jeho komponent funguje i pod Windows. Návod na práci s nimi lze nalézt .
Volně dostupné nástroje dávají nezávislým organizacím a startupům více možností. Je možné, že postupem času by se nové přístupy OpenROAD k vývoji nástrojů EDA a návrhu čipů mohly stát průmyslovým standardem.
O čem píšeme na našem firemním blogu:
Zdroj: www.habr.com