Фото - — CC BY
On A PWC, a félvezető technológiai piac növekszik – tavaly elérte a 481 milliárd dollárt. De növekedési üteme a közelmúltban . A visszaesés okai között szerepel a zavaros eszköztervezési folyamatok és az automatizálás hiánya.
Néhány évvel ezelőtt az Intel mérnökei hogy egy nagy teljesítményű mikroprocesszor létrehozásakor 100-150 különálló szoftvereszközt kell használni (). A helyzetet súlyosbíthatja a heterogén eszközök, amelyek architektúrája többféle chipet tartalmaz - ASIC, FPGA, CPU vagy GPU. Ennek eredményeként tervezési hibák lépnek fel, amelyek késleltetik a termékek kiadását.
A segédszerszámok nagy száma ellenére a mérnökök még mindig kénytelenek kézi munkát végezni. A könyv szerzői""Azt mondják, hogy néha a tervezők kétmillió sorból álló szkripteket írhat Skill vagy Python nyelven, amellyel könyvtárakat hozhat létre .
Szkriptek is íródnak az EDA rendszerek által generált jelentések elemzésére. Amikor egy chipet 22 nm-es folyamattechnológiával fejlesztenek, ezek a jelentések akár 30 terabájtot is igénybe vehetnek.
A DARPA úgy döntött, hogy kijavítja a helyzetet, és megpróbálja szabványosítani a tervezési folyamatokat. Az ügynökségnél is hogy a chipek létrehozásának meglévő módszerei elavultak. Szervezet öt éves program , melynek célja új eszközök kifejlesztése a chiptervezési folyamatok automatizálására.
Milyen program
A program több olyan projektet is magában foglal, amelyek gépi tanulást és felhőtechnológiákat használnak a chipkészítés egyes szakaszainak automatizálására. A kezdeményezés részeként (1. diagram) több mint tíz hangszer. A következőkben néhányról részletesebben beszélünk: Flow Runner, RePlAce, TritonCTS, OpenSTA.
Flow Runner egy eszköz az RTL és GDSII könyvtárak kezelésére. Ez utóbbiak olyan adatbázisfájlok, amelyek az integrált áramkörökről és azok topológiáiról szóló információcserére vonatkozó ipari szabványok. A megoldás a Docker konténertechnológián alapul. A Flow Runnert felhőben és helyileg is futtathatja. A telepítési útmutató a hivatalos adattárban található .
Csere egy gépi tanuláson alapuló felhőmegoldás, amely a komponensek chipre történő elhelyezéséért és az útválasztás automatizálásáért felelős. Által , az intelligens algoritmusok 2-10%-kal növelik az eszköz hatékonyságát a klasszikus rendszerekhez képest. Ezenkívül a felhőben való megvalósítás megkönnyíti a méretezést. Telepítési és konfigurációs útmutató is elérhető .
TritonCTS — segédprogram a chipnek szállított óraimpulzusok optimalizálására. Segíti az órajelek továbbítását a készülék minden részéhez azonos késleltetéssel. A működési elv azon alapul . Ez a megközelítés jelelosztási hatékonyság 30%-kal a hagyományos módszerekhez képest. A fejlesztők szerint a jövőben ez a szám 56%-ra növelhető. TritonCTS forráskód és szkriptek elérhetők .
OpenSTA — egy motor statikus időzítés elemzéséhez. Lehetőséget ad a tervezőnek, hogy ellenőrizze a chip működőképességét, mielőtt ténylegesen összeszerelné. Példakód az OpenSTA-ban mint ez.
@@ -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
A segédprogram támogatja a Verilog kód, Liberty formátumú könyvtárak, SDC fájlok stb. netlist leírását.
Előnyök és hátrányok
Az IBM és az IEEE szakértői hogy a felhőtechnológiák és a gépi tanulás régóta esedékes a chipgyártásban való felhasználása. Véleményük szerint a DARPA projekt sikeres példája lehet ennek az ötletnek a megvalósításának és változások kezdete az iparágban.
Az is várható, hogy az OpenROAD nyitott jellege erőteljes közösséget hoz létre az eszközök körül, és új induló vállalkozásokat vonz majd.
Фото - — CC BY
Már vannak résztvevők – egy chipeket fejlesztő laboratórium a Michigani Egyetemen, , aki az OpenROAD nyílt forráskódú eszközeit fogja tesztelni. Azt azonban még nem tudni, hogy az új megoldások képesek lesznek-e érezhetően befolyásolni a végtermékek költségeit.
Összességében elmondható, hogy a DARPA vezetése alatt kifejlesztett eszközök várhatóan pozitív hatással lesznek a processzoriparra, és további új projektek fognak megjelenni ezen a területen. Példa lehet egy eszköz — lehetővé teszi chipek tervezését korlátlan számú komponensből. A gEDA segédprogramokat tartalmaz a mikroáramkörök szerkesztéséhez és modellezéséhez, valamint a kártyaútválasztáshoz. A megoldást UNIX platformokra fejlesztették ki, de számos összetevője Windows alatt is működik. Útmutató a velük való munkához található .
A szabadon elérhető eszközök több lehetőséget biztosítanak a független szervezeteknek és startupoknak. Lehetséges, hogy idővel az OpenROAD új EDA-eszközfejlesztési és chiptervezési megközelítései iparági szabvánnyá válhatnak.
Amiről céges blogunkban írunk:
Forrás: will.com