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Secondo PWC, il mercato delle tecnologie dei semiconduttori sta crescendo — lo scorso anno ha raggiunto il traguardo di 481 miliardi di dollari. Tuttavia, il suo tasso di crescita recentemente . Tra le cause di questo calo vi sono la complessità dei processi di progettazione dei dispositivi e la mancanza di automazione.
Qualche anno fa, gli ingegneri di Intel , che nella creazione di un microprocessore ad alte prestazioni è necessario utilizzare da 100 a 150 strumenti software separati (). La situazione può aggravarsi nel caso di dispositivi eterogenei, la cui architettura include diversi tipi di circuiti integrati — ASIC, FPGA, CPU o GPU. Ne conseguono errori nella progettazione, che ritardano il rilascio dei prodotti.
Nonostante l'elevato numero di strumenti ausiliari, parte del lavoro gli ingegneri continuano a doverla svolgere manualmente. Gli autori del libro «» affermano che a volte i progettisti scrivono script in Skill o Python di due milioni di righe per generare librerie contenenti .
. Vengono anche scritti script per analizzare i rapporti generati dai sistemi EDA. Nella progettazione di un chip con tecnologia a 22 nm, questi rapporti possono occupare fino a 30 terabyte.
Per risolvere la situazione e cercare di standardizzare i processi di progettazione, DARPA ha preso iniziativa. Anche nell'agenzia si , che i metodi esistenti per la creazione di chip siano superati. L'organizzazione un programma di cinque anni , il cui obiettivo è sviluppare nuovi strumenti per l'automazione dei processi di progettazione dei circuiti integrati.
Che cos'è il programma
Il programma coinvolge diversi progetti che utilizzano l'apprendimento automatico e tecnologie cloud per automatizzare le singole fasi nella creazione di chip. Nell'ambito dell'iniziativa (schema 1) più di dieci strumenti. Di seguito parleremo più nel dettaglio di alcuni di essi: Flow Runner, RePlAce, TritonCTS, OpenSTA.
Flow Runner — è uno strumento per la gestione delle librerie RTL e GDSII. Queste ultime sono file di database che rappresentano uno standard industriale per lo scambio di informazioni su circuiti integrati e le loro topologie. Alla base della soluzione c'è la tecnologia di container Docker. Flow Runner può essere avviato sia in ambiente cloud che localmente. Il manuale di installazione è disponibile nel repository ufficiale .
RePlAce — è una soluzione cloud basata su machine learning, responsabile della disposizione dei componenti sul chip e dell'automazione del routing. Secondo , gli algoritmi intelligenti aumentano l'efficienza dello strumento dal 2 al 10% rispetto ai sistemi classici. Inoltre, la realizzazione in cloud semplifica la scalabilità. La guida per l'installazione e la configurazione è anch'essa disponibile .
TritonCTS — è un'utilità per l'ottimizzazione dei segnali di clock inviati al chip. Aiuta a instradare i segnali di sincronizzazione a tutte le parti del dispositivo con ritardi uniformi. Il principio di funzionamento è basato su . Questo approccio l'efficienza della distribuzione dei segnali del 30% rispetto ai metodi tradizionali. Gli sviluppatori affermano che, nel lungo periodo, questo valore potrebbe aumentare fino al 56%. Il codice sorgente e gli script di TritonCTS sono .
OpenSTA — è un motore per analisi temporale statica. Permette agli sviluppatori di verificare la funzionalità del chip prima ancora della sua assemblaggio effettiva. Un esempio di codice in OpenSTA il seguente.
@@ -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
L'utilità supporta descrizioni netlist in codice Verilog, librerie in formato Liberty, file SDC e altro.
Vantaggi e svantaggi
Gli esperti di IBM e IEEE , che le tecnologie cloud e il machine learning devono essere utilizzati nella produzione di circuiti integrati. Secondo loro, il progetto DARPA potrebbe diventare un esempio riuscito di attuazione di questa idea e il via a cambiamenti nel settore.
Si prevede anche che la natura aperta di OpenROAD permetterà di formare una potente comunità attorno agli strumenti e attirerà nuove startup.
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Ci sono già partecipanti — un laboratorio che si occupa dello sviluppo di chip presso l'Università del Michigan, , chi testerà gli strumenti open source OpenROAD. Ma al momento non è chiaro se le nuove soluzioni avranno un impatto significativo sul costo dei prodotti finali.
In generale, ci si aspetta che gli strumenti sviluppati sotto la direzione della DARPA abbiano un impatto positivo sull'industria dei processori, portando alla nascita di sempre più nuovi progetti in questo settore. Un esempio è lo strumento — consente di progettare chip con un numero illimitato di componenti. gEDA include strumenti per l'editing e la modellazione di circuiti integrati e per il tracciamento delle schede. La soluzione è stata sviluppata per piattaforme UNIX, ma alcuni dei suoi componenti funzionano anche su Windows. La guida all'uso può essere trovata .
Gli strumenti open source offrono maggiori opportunità a organizzazioni indipendenti e startup. C'è la possibilità che, nel tempo, i nuovi approcci di OpenROAD allo sviluppo degli strumenti EDA e alla creazione di chip possano diventare uno standard del settore.
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Fonte: habr.com
