🥇Diskussion: Das OpenROAD-Projekt beabsichtigt, das Problem der Automatisierung des Prozessordesigns zu lösen

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Nach Angaben PWC, der Markt für Halbleitertechnologien wächst – im vergangenen Jahr erreichte er die Marke von 481 Milliarden Dollar. Doch das Wachstumstempo hat sich in letzter Zeit verlangsamt. Zu den Gründen für den Rückgang gehören die Komplexität der Entwurfsprozesse und der Mangel an Automatisierung.

Vor einigen Jahren sagten Ingenieure von Intel geschrieben, dass bei der Entwicklung eines hochleistungsfähigen Mikrochips 100–150 verschiedene Software-Tools eingesetzt werden müssen (EDA). Die Situation kann sich bei heterogenen Geräten verschärfen, deren Architektur verschiedene Arten von Chips umfasst – ASIC, FPGA, CPU oder GPU. Infolgedessen treten Entwurfsfehler auf, die die Markteinführung von Produkten verzögern.

Trotz der Vielzahl an unterstützenden Werkzeugen müssen Ingenieure dennoch einen Teil der Arbeit manuell erledigen. Die Autoren des Buches „Advanced Logic Synthesis“ sagen, dass Entwerfer manchmal entfallen Skripte in Skill oder Python aus zwei Millionen Zeilen schreiben müssen, um Bibliotheken mit Zellen.

zu erstellen. Es werden auch Skripte zum Parsen von Berichten geschrieben, die von EDA-Systemen generiert werden. Bei der Entwicklung eines Chips mit einem 22-nm-Verfahren können diese Berichte bis zu 30 Terabyte groß sein.

Um die Situation zu verbessern und die Entwurfsprozesse zu standardisieren, haben sie sich bei DARPA entschieden. Auch die Agentur ist der Meinung, dass die bestehenden Methoden zur Chip-Herstellung veraltet sind. sehen das so.Die Organisation den startet ein fünfjähriges Programm OpenROAD, dessen Ziel es ist, neue Werkzeuge zur Automatisierung der Entwurfsprozesse von Mikroschips zu entwickeln.

Was ist das Programm

Im Programm sind mehrere Projekte beteiligt, die maschinelles Lernen und Cloud-Technologien zur Automatisierung einzelner Phasen der Chip-Herstellung einsetzen. Im Rahmen der Initiative werden entwickelt (Diagramm 1) mehr als zehn Werkzeuge. Im Folgenden werden wir einige davon näher vorstellen: Flow Runner, RePlAce, TritonCTS, OpenSTA.

Flow Runner ist ein Werkzeug zur Verwaltung von RTL- und GDSII-Bibliotheken. Letztere sind Datenbankdateien, die den Industriestandard für den Austausch von Informationen über integrierte Schaltungen und deren Topologien darstellen. Die Lösung basiert auf der Container-Technologie Docker. Flow Runner kann sowohl in der Cloud-Umgebung als auch lokal ausgeführt werden. Eine Installationsanleitung befindet sich im offiziellen Repository. auf GitHub.

RePlAce — eine cloudbasierte Lösung auf Basis von maschinellem Lernen, die für die Platzierung von Komponenten auf dem Chip und die Automatisierung der Verdrahtung verantwortlich ist. Laut einigen Daten, steigern intelligente Algorithmen die Effizienz des Werkzeugs um 2–10% im Vergleich zu klassischen Systemen. Darüber hinaus vereinfacht die Umsetzung in der Cloud das Skalieren. Ein Leitfaden zur Installation und Konfiguration liegt ebenfalls im Repository.

TritonCTS — ein Werkzeug zur Optimierung der Taktsignale, die an den Chip gesendet werden. Es hilft, die Signalsynchronisation auf alle Teile des Geräts mit identischen Verzögerungen zu routen. Das Funktionsprinzip basiert auf H-Bäume. Dieser Ansatz erhöht die Effizienz der Signalverteilung um 30% im Vergleich zu herkömmlichen Methoden. Die Entwickler behaupten, dass dieser Wert in Zukunft auf 56% gesteigert werden kann. Der Quellcode und die Skripte von TritonCTS sind auf GitHub.

OpenSTA — eine Engine für statische Timing-Analyse. Sie ermöglicht es Entwicklern, die Funktionalität des Chips bereits vor dessen tatsächlicher Montage zu überprüfen. Ein Beispielcode in OpenSTA auf Video aus. sieht so aus.

@@ -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

Das Werkzeug unterstützt Netlist-Beschreibungen in Verilog, Bibliotheken im Liberty-Format, SDC-Dateien usw.

Vor- und Nachteile

Experten von IBM und IEEE , dass die Architektur von Open19 die gesamte Energieeffizienz des Rechenzentrums um 10 % erhöht., dass Cloud-Technologien und maschinelles Lernen längst in der Produktion von Chips eingesetzt werden sollten. Ihrer Meinung nach könnte das DARPA-Projekt ein gelungenes Beispiel für die Umsetzung dieser Idee sein und den Anfang von Veränderungen in der Industrie legen.

Es wird auch erwartet, dass die offene Natur von OpenROAD eine starke Community rund um die Werkzeuge bilden und neue Startups anziehen wird.

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Es gibt bereits Teilnehmer — ein Labor, das an der Entwicklung von Chips an der Universität von Michigan arbeitet, wird das erste, das die offenen Werkzeuge von OpenROAD testet. Aber bisher ist unklar, ob die neuen Lösungen einen spürbaren Einfluss auf die Kosten der Endprodukte haben werden.

Insgesamt wird erwartet, dass die Werkzeuge, die unter der Leitung von DARPA entwickelt werden, einen positiven Einfluss auf die Prozessorindustrie haben und in diesem Bereich immer mehr neue Projekte entstehen werden. Ein Beispiel könnte das Werkzeug gEDA — es ermöglicht, Chips mit unbegrenzt vielen Komponenten zu entwerfen. gEDA umfasst Werkzeuge zur Bearbeitung und Modellierung von Chips sowie zur Leiterplattenspurenverfolgung. Die Lösung wurde für UNIX-Plattformen entwickelt, einige ihrer Komponenten funktionieren jedoch auch unter Windows. Eine Anleitung zur Verwendung finden Sie in der Dokumentation auf der Website des Projekts.

Die frei verteilbaren Werkzeuge bieten unabhängigen Organisationen und Startups mehr Möglichkeiten. Es besteht die Möglichkeit, dass die neuen Ansätze von OpenROAD zur Entwicklung von EDA-Tools und Chipdesign im Laufe der Zeit zum Branchenstandard werden könnten.

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Quelle: habr.com