Üzerinde Göre PWC yarı iletken teknolojisi pazarı büyüyor; geçen yıl 481 milyar dolara ulaştı. Ancak son zamanlarda büyüme hızı azalma. Düşüşün nedenleri arasında kafa karıştırıcı cihaz tasarım süreçleri ve otomasyon eksikliği yer alıyor.
Birkaç yıl önce Intel'den mühendisler писалиyüksek performanslı bir mikroişlemci oluştururken 100-150 ayrı yazılım aracı kullanmanız gerektiğini (VE DAN). Mimarisi birkaç farklı yonga türü (ASIC, FPGA, CPU veya GPU) içeren heterojen cihazlar durumunda durum daha da kötüleşebilir. Bunun sonucunda ürünlerin piyasaya sürülmesini geciktiren tasarım hataları ortaya çıkıyor.
Çok sayıda yardımcı alete rağmen mühendisler hâlâ bazı işleri manuel olarak yapmak zorunda kalıyor. Kitabın yazarları "Gelişmiş Mantık Sentezi"bazen tasarımcıların zorunda olmak kütüphaneler oluşturmak için Skill veya Python'da iki milyon satırlık komut dosyaları yazın hücreler.
Komut dosyaları ayrıca EDA sistemleri tarafından oluşturulan raporları ayrıştırmak için de yazılır. 22nm işlem teknolojisini kullanan bir çip geliştirirken bu raporlar 30 terabayta kadar yer kaplayabilir.
DARPA durumu düzeltmeye ve tasarım süreçlerini standartlaştırmaya karar verdi. Ajansta da düşünmekÇip oluşturmak için mevcut yöntemlerin modası geçmiş olduğu. Organizasyon başlattı beş yıllık program Açık yolçip tasarım süreçlerini otomatikleştirmek için yeni araçlar geliştirmeyi amaçlıyor.
Ne tür bir program
Program, çip oluşturmanın bireysel aşamalarını otomatikleştirmek için makine öğrenimi ve bulut teknolojilerini kullanan çeşitli projeleri içeriyor. Girişimin bir parçası olarak geliştiriliyor (diyagram 1) ondan fazla alet. Daha sonra bunlardan bazıları hakkında daha detaylı konuşacağız: Flow Runner, RePlAce, TritonCTS, OpenSTA.
Akış Koşucusu RTL ve GDSII kitaplıklarını yönetmek için bir araçtır. İkincisi, entegre devreler ve topolojileri hakkında bilgi alışverişi için endüstri standardı olan veritabanı dosyalarıdır. Çözüm Docker konteyner teknolojisine dayanıyor. Flow Runner'ı hem bulutta hem de yerel olarak çalıştırabilirsiniz. Kurulum kılavuzu resmi depodadır GitHub'da.
Yer değiştirmek bileşenleri bir çipe yerleştirmekten ve yönlendirmeyi otomatikleştirmekten sorumlu, makine öğrenimine dayalı bir bulut çözümüdür. İle birkaç veriAkıllı algoritmalar, aracın verimliliğini klasik sistemlere göre %2–10 oranında artırır. Ayrıca bulutta uygulama ölçeklendirmeyi kolaylaştırır. Kurulum ve konfigürasyon kılavuzu da mevcuttur depoda.
TritonCTS - çipe sağlanan saat darbelerini optimize etmek için bir yardımcı program. Saat sinyallerini cihazın tüm parçalarına aynı gecikmelerle yönlendirmeye yardımcı olur. Çalışma prensibi dayanmaktadır H-ağaçları. Bu yaklaşım artar Geleneksel yöntemlere göre %30 oranında sinyal dağıtım verimliliği. Geliştiriciler gelecekte bu rakamın %56'ya çıkarılabileceğini söylüyor. TritonCTS kaynak kodu ve komut dosyaları mevcut GitHub'da.
AçıkSTA - statik zamanlama analizi için bir motor. Tasarımcıya çipin işlevselliğini, aslında monte edilmeden önce kontrol etme fırsatı verir. OpenSTA'daki örnek kod gibi görünüyor böyle
Yardımcı program, Verilog kodunun, Liberty format kitaplıklarının, SDC dosyalarının vb. netlist açıklamalarını destekler.
Avantajler ve Dezavantajlar
IBM ve IEEE'den uzmanlar işaretBulut teknolojilerinin ve makine öğreniminin çip üretiminde kullanılmasının çoktan geciktiğini düşünüyoruz. Onlara göre DARPA projesi bu fikrin uygulanmasının başarılı bir örneği olabilir ve koyacak sektörde değişimlerin başlangıcı.
OpenROAD'un açık yapısının, araçlar etrafında güçlü bir topluluk yaratması ve yeni girişimleri çekmesi de bekleniyor.
Fotoğraf - Pexels — CC TARAFINDAN
Halihazırda katılımcılar var; Michigan Üniversitesi'nde çip geliştiren bir laboratuvar. ilk olacakOpenROAD açık kaynak araçlarını kim test edecek? Ancak yeni çözümlerin nihai ürünlerin maliyeti üzerinde gözle görülür bir etki yaratıp yaratmayacağı henüz bilinmiyor.
Genel olarak DARPA'nın liderliğinde geliştirilen araçların işlemci sektörüne olumlu etki yapması ve bu alanda daha fazla yeni projenin ortaya çıkmaya başlaması bekleniyor. Bir örnek bir araç olabilir Geda — sınırsız sayıda bileşene sahip çipler tasarlamanıza olanak tanır. gEDA, mikro devreleri ve kart yönlendirmeyi düzenlemek ve modellemek için yardımcı programlar içerir. Çözüm UNIX platformları için geliştirildi ancak bazı bileşenleri Windows altında da çalışıyor. Onlarla çalışmaya yönelik bir kılavuz bulunabilir proje web sitesindeki belgelerde.
Ücretsiz olarak kullanılabilen araçlar, bağımsız kuruluşlara ve yeni kurulan şirketlere daha fazla seçenek sunar. OpenROAD'ın EDA araç geliştirme ve çip tasarımına yönelik yeni yaklaşımlarının zamanla bir endüstri standardı haline gelmesi mümkündür.