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Por PWC, el mercado de la tecnología de semiconductores está en crecimiento: el año pasado alcanzó los 481 mil millones de dólares. Sin embargo, el ritmo de crecimiento ha . Entre las razones de esta desaceleración se encuentran la complejidad de los procesos de diseño de dispositivos y la falta de automatización.
Hace unos años, ingenieros de Intel , al crear un microprocesador de alto rendimiento, debían utilizar entre 100 y 150 herramientas de software independientes (). La situación puede agravarse en el caso de dispositivos heterogéneos, cuya arquitectura incluye varios tipos diferentes de chips: ASIC, FPGA, CPU o GPU. Como resultado, se producen errores en el diseño que retrasan el lanzamiento de los productos.
A pesar de la gran cantidad de herramientas auxiliares, parte del trabajo los ingenieros aún deben realizarlo manualmente. Los autores del libro "" dicen que, en ocasiones, los diseñadores tienen que escribir scripts en Skill o Python de dos millones de líneas para formar bibliotecas con .
. También se escriben scripts para analizar informes generados por sistemas EDA. Al desarrollar un chip utilizando un proceso tecnológico de 22 nm, estos informes pueden ocupar hasta 30 terabytes.
Para solucionar esta situación y tratar de estandarizar los procesos de diseño, han decidido actuar en DARPA. En la agencia también , que los métodos existentes para crear chips están obsoletos. La organización tiene un programa de cinco años llamado , cuyo objetivo es desarrollar nuevas herramientas para la automatización de los procesos de diseño de circuitos integrados.
¿Qué es este programa?
El programa incluye varios proyectos que utilizan aprendizaje automático y tecnologías en la nube para automatizar etapas individuales de la creación de chips. Dentro de esta iniciativa (esquema 1) hay más de diez herramientas. A continuación, hablaremos en detalle sobre algunas de ellas: Flow Runner, RePlAce, TritonCTS, OpenSTA.
Flow Runner es una herramienta para la gestión de bibliotecas RTL y GDSII. Estos últimos son archivos de base de datos que son el estándar de la industria para el intercambio de información sobre circuitos integrados y sus topologías. La solución se basa en la tecnología de contenedores Docker. Flow Runner se puede ejecutar tanto en la nube como localmente. La guía de instalación está disponible en el repositorio oficial. .
RePlAce — una solución en la nube basada en aprendizaje automático que se encarga de la colocación de componentes en el chip y la automatización del trazado. Según , los algoritmos inteligentes aumentan la eficiencia de la herramienta entre un 2 y un 10% en comparación con los sistemas clásicos. Además, la implementación en la nube simplifica la escalabilidad. La guía de instalación y configuración también está .
TritonCTS — una utilidad para optimizar los pulsos de reloj enviados al chip. Ayuda a enrutar las señales de sincronización a todas las partes del dispositivo con retardos iguales. El principio de funcionamiento se basa en . Este enfoque la eficiencia de la distribución de señales en un 30% en comparación con los métodos tradicionales. Los desarrolladores dicen que en el futuro este indicador podría aumentarse hasta un 56%. El código fuente y los scripts de TritonCTS están .
OpenSTA — un motor para análisis estático de temporización. Permite al desarrollador verificar la funcionalidad del chip incluso antes de su ensamblaje real. Un ejemplo de código en OpenSTA es así.
@@ -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
La utilidad admite descripciones de netlist en Verilog, bibliotecas en formato Liberty, archivos SDC, entre otros.
Ventajas y desventajas
Expertos de IBM e IEEE , coinciden en que las tecnologías en la nube y el aprendizaje automático han llegado el momento de ser utilizadas en la producción de chips. Según ellos, el proyecto DARPA podría ser un ejemplo exitoso de la implementación de esta idea y el inicio de los cambios en la industria.
También se espera que la naturaleza abierta de OpenROAD permita formar una poderosa comunidad en torno a las herramientas y atraiga nuevas startups.
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Ya hay participantes: un laboratorio que se dedica al desarrollo de chips en la Universidad de Michigan, en probar las herramientas abiertas de OpenROAD. Pero aún se desconoce si las nuevas soluciones lograrán tener un efecto notable en el costo de los productos finales.
En general, se espera que las herramientas desarrolladas bajo la dirección de DARPA tengan un impacto positivo en la industria de los procesadores, y en este ámbito comenzarán a surgir cada vez más nuevos proyectos. Un ejemplo puede ser la herramienta — permite diseñar chips con un número ilimitado de componentes. gEDA incluye utilidades para editar y modelar circuitos integrados y trazar placas. La solución se desarrolló para plataformas UNIX, pero varios de sus componentes funcionan también en Windows. La guía para trabajar con ellos se puede encontrar .
Las herramientas de código abierto brindan a organizaciones independientes y startups más oportunidades. Existe la posibilidad de que, con el tiempo, los nuevos enfoques de OpenROAD para el desarrollo de herramientas EDA y la creación de chips se conviertan en un estándar de la industria.
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Fuente: habr.com
