Фото - — CC BY
Na PWC, rynek technologii półprzewodników rośnie – w ubiegłym roku osiągnął 481 miliardów dolarów. Ale ostatnio tempo wzrostu . Przyczyny spadku obejmują mylące procesy projektowania urządzeń i brak automatyzacji.
Kilka lat temu inżynierowie z Intela że podczas tworzenia wysokowydajnego mikroprocesora trzeba użyć 100–150 oddzielnych narzędzi programowych (). Sytuację może pogorszyć się w przypadku urządzeń heterogenicznych, których architektura obejmuje kilka różnych typów chipów – ASIC, FPGA, CPU czy GPU. W rezultacie pojawiają się błędy projektowe, które opóźniają wypuszczenie produktów na rynek.
Pomimo dużej liczby narzędzi pomocniczych inżynierowie nadal zmuszeni są wykonywać niektóre prace ręcznie. Autorzy książki „„mówią tak czasami projektanci pisz skrypty w Skill lub Python składające się z dwóch milionów linii, za pomocą których możesz tworzyć biblioteki .
Pisze się także skrypty umożliwiające analizę raportów generowanych przez systemy EDA. Podczas opracowywania chipa w procesie technologicznym 22 nm raporty te mogą zająć do 30 terabajtów.
DARPA postanowiła naprawić sytuację i spróbować ujednolicić procesy projektowe. W agencji też że istniejące metody tworzenia chipów są przestarzałe. Organizacja program pięcioletni , którego celem jest opracowanie nowych narzędzi automatyzujących procesy projektowania układów scalonych.
Jaki program
Program obejmuje kilka projektów, które wykorzystują technologie uczenia maszynowego i chmury do automatyzacji poszczególnych etapów tworzenia chipów. W ramach inicjatywy (schemat 1) więcej niż dziesięć instrumentów. Następnie porozmawiamy bardziej szczegółowo o niektórych z nich: Flow Runner, RePlAce, TritonCTS, OpenSTA.
Biegacz przepływu to narzędzie do zarządzania bibliotekami RTL i GDSII. Te ostatnie to pliki baz danych, które stanowią branżowy standard wymiany informacji o układach scalonych i ich topologiach. Rozwiązanie opiera się na technologii kontenerów Docker. Możesz uruchomić Flow Runner zarówno w chmurze, jak i lokalnie. Instrukcja instalacji znajduje się w oficjalnym repozytorium .
Zastępować to rozwiązanie chmurowe oparte na uczeniu maszynowym, które odpowiada za umieszczanie komponentów na chipie i automatyzację routingu. Przez inteligentne algorytmy zwiększają efektywność narzędzia o 2–10% w porównaniu do klasycznych systemów. Dodatkowo wdrożenie w chmurze ułatwia skalowanie. Dostępny jest także podręcznik instalacji i konfiguracji .
TritonCTS — narzędzie do optymalizacji impulsów zegarowych dostarczanych do chipa. Pomaga kierować sygnały zegara do wszystkich części urządzenia z tymi samymi opóźnieniami. Zasada działania opiera się na . To podejście efektywność dystrybucji sygnału o 30% w porównaniu do metod tradycyjnych. Twórcy twierdzą, że w przyszłości liczba ta może zostać zwiększona do 56%. Dostępny kod źródłowy i skrypty TritonCTS .
OtwórzSTA — silnik do statycznej analizy taktowania. Daje to projektantowi możliwość sprawdzenia funkcjonalności chipa przed jego faktycznym złożeniem. Przykładowy kod w OpenSTA lubię to.
@@ -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
Narzędzie obsługuje opisy list sieci kodu Verilog, bibliotek formatu Liberty, plików SDC itp.
Zalety i wady
Eksperci z IBM i IEEE że technologie chmurowe i uczenie maszynowe już dawno powinny zostać zastosowane w produkcji chipów. Ich zdaniem projekt DARPA może stać się udanym przykładem realizacji tej idei i początek zmian w branży.
Oczekuje się również, że otwarty charakter OpenROAD stworzy potężną społeczność wokół narzędzi i przyciągnie nowe startupy.
Фото - — CC BY
Są już uczestnicy – laboratorium opracowujące chipy z siedzibą na Uniwersytecie Michigan, , który przetestuje narzędzia open source OpenROAD. Nie wiadomo jednak jeszcze, czy nowe rozwiązania będą mogły w zauważalny sposób wpłynąć na koszt finalnych produktów.
Ogólnie rzecz biorąc, oczekuje się, że narzędzia opracowywane pod przewodnictwem DARPA będą miały pozytywny wpływ na przemysł procesorowy i w tym obszarze zacznie pojawiać się więcej nowych projektów. Przykładem może być narzędzie — pozwala projektować chipy z nieograniczoną liczbą komponentów. gEDA zawiera narzędzia do edycji i modelowania mikroukładów oraz routingu płytek. Rozwiązanie zostało opracowane dla platform UNIX, jednak szereg jego komponentów działa także pod systemem Windows. Można znaleźć wskazówki dotyczące pracy z nimi .
Wolno dostępne narzędzia dają niezależnym organizacjom i startupom więcej możliwości. Możliwe, że z biegiem czasu nowe podejście OpenROAD do rozwoju narzędzi EDA i projektowania chipów może stać się standardem branżowym.
O czym piszemy na naszym firmowym blogu:
Źródło: www.habr.com