Fortschritte im Chipdesign mit iEDA
iEDA bietet eine Open-Source-Plattform für vereinfachte Chip-Design-Prozesse an.
― 6 min Lesedauer
Inhaltsverzeichnis
Die Welt der Technologie verändert sich ständig, und ein wichtiger Bereich ist die Herstellung von Chips, die essentielle Teile vieler Geräte sind. Mit dem Wachstum der Technologie steigt die Nachfrage nach besseren Chips. Um dieser Nachfrage gerecht zu werden, brauchen wir bessere Werkzeuge zur Gestaltung von Chips. Ein solches Werkzeug heisst iEDA, eine Open-Source-Plattform, die darauf abzielt, den Leuten das Designen von Chips einfacher und kostengünstiger zu machen.
Was ist iEDA?
iEDA steht für Intelligent Electronic Design Automation. Es ist ein Toolkit, das allen zur Verfügung steht und es Ingenieuren und Designern ermöglicht, effizienter an Chip-Designs zu arbeiten. Das Ziel von iEDA ist es, eine starke Grundlage für die Entwicklung von EDA-Tools zu schaffen. Diese Werkzeuge helfen Nutzern aus der Industrie und der Wissenschaft, einfacher zusammenzuarbeiten und Ideen auszutauschen.
iEDA deckt einen kompletten Prozess für Chip-Design ab, der Physisches Design genannt wird und wichtige Schritte umfasst, wie die Planung des Layouts des Chips, das Platzieren von Teilen, das Management von Timing, das Routing von Verbindungen und die Optimierung der Performance.
Warum Open-Source-Werkzeuge wichtig sind
Open-Source-Tools wie iEDA sind wichtig, weil sie es jedem ermöglichen, sie kostenlos zu nutzen und zu verbessern. Das kann zu neuen Ideen und Innovationen führen, die das Chip-Design schneller und günstiger machen. Bestehende Werkzeuge kommen oft mit hohen Kosten daher und sind häufig nur für die zugänglich, die sich das leisten können. Open-Source-Tools öffnen Türen für Studierende, Forscher und kleinere Unternehmen, um sich am Chip-Design zu beteiligen.
Der Chip-Design-Prozess
Der Chip-Design-Prozess umfasst mehrere entscheidende Schritte. Ausgehend von einem Konzept müssen Ingenieure einen detaillierten Plan erstellen, wie der Chip funktionieren wird. Danach kommt die Planungsphase, in der sie herausfinden, wie die verschiedenen Teile auf dem Chip angeordnet werden.
Floorplan
Das ist die erste Phase, in der das Layout festgelegt wird. Der Floorplan umfasst die Entscheidung, wo welche Komponenten hinkommen und wie sie sich verbinden. Dieser Schritt ist wichtig, denn ein gut geplanter Grundriss macht es einfacher, später alles zu verbinden.
Placement
Während der Platzierungsphase wird jede Komponente aus dem ursprünglichen Plan innerhalb des definierten Bereichs positioniert. Das Ziel ist es, die Designregeln zu beachten und Engpässe zu vermeiden, die die Performance verlangsamen könnten.
Timing-Optimierung
Sobald die Komponenten platziert sind, ist es wichtig, sicherzustellen, dass sie effektiv kommunizieren. Die Timing-Optimierung überprüft, ob die Signale in der erforderlichen Zeit zwischen den Komponenten reisen können. Wenn Probleme auftreten, können die Ingenieure sie in diesem Schritt ansprechen, um die Gesamtperformance zu verbessern.
Clock Tree Synthesis
Nach der Optimierung des Timings müssen die Ingenieure an der Erstellung eines ausgewogenen Clock Trees arbeiten. Ein Clock Tree hilft dabei, Signale über einen Chip zu synchronisieren. Wenn es nicht ausgewogen ist, können einige Signale zu spät oder zu früh ankommen, was Probleme in der Funktionsweise des Chips verursacht.
Routing
Routing ist der Prozess, bei dem alle Komponenten mit Drähten verbunden werden. Es erfordert Überlegungen zum Layout und stellt sicher, dass die Signale ohne Störungen frei fliessen können.
Statische Timing-Analyse
Dieser Schritt beinhaltet die Überprüfung des Timings aller Signale erneut. Es stellt sicher, dass alles korrekt funktioniert und dass es keine Verzögerungen gibt.
Power-Analyse
Zuletzt schaut die Power-Analyse darauf, wie energieeffizient das Chip-Design ist. Zu sehen, wie die Energie durch den Chip fliesst, kann den Designern helfen, herauszufinden, ob Änderungen für eine bessere Performance nötig sind.
iEDA-Funktionen
iEDA kommt mit einer Reihe von Komponenten, die alle Schritte im Chip-Design unterstützen. Es umfasst ein Datenmodell für den Umgang mit Informationen, Algorithmen zur Lösung von Designproblemen und mehrere benutzerfreundliche Optionen für verschiedene Funktionen. Das Design bietet auch eine einfache Benutzeroberfläche, damit die Nutzer mit den Werkzeugen interagieren können.
Benutzerfreundliche Umgebung
Die iEDA-Plattform ist so gestaltet, dass sie leicht zu nutzen ist. Es gibt umfassende Dokumentationen, die sie auch für Neulinge im Chip-Design zugänglich machen. Das senkt die Einstiegshürden und ermöglicht es jedem, der sich für diesen Bereich interessiert, zu lernen und beizutragen.
Anwendungsbeispiele
Um die iEDA-Plattform zu testen, haben Ingenieure sie erfolgreich genutzt, um drei verschiedene Chips zu designen und zu produzieren. Diese Chips hatten unterschiedliche Grössen und wurden mit verschiedenen Technologieknoten (110nm und 28nm) hergestellt.
Der erste Chip, ein einfacher 5-stufiger RISC-V-Chip, wurde bereits hochgefahren und zeigt die Effektivität der iEDA-Plattform. Die anderen beiden Chips werden bald folgen.
Zukünftige Verbesserungen
In der Zukunft plant iEDA kontinuierliche Upgrades. Das Ziel ist es, mehr Arten von Chip-Designs und zusätzlichen Technologien zu unterstützen. Ingenieure prüfen auch, wie sie die Komponenten von iEDA in kleinere Teile aufteilen können, die unabhängig arbeiten können. Das wird die Flexibilität erhöhen und Raum für innovativere Ideen schaffen.
Die Unterstützung von Analysetools wird helfen, umfassende Bewertungen eines Chip-Designs und seiner Funktionalität bereitzustellen. Dazu gehört die Überprüfung auf Probleme wie Verstösse gegen elektrische Regeln und sicherzustellen, dass das Design alle erforderlichen Standards erfüllt.
Die Rolle der Künstlichen Intelligenz
Künstliche Intelligenz (KI) wird in vielen Ingenieurfeldern, einschliesslich Chip-Design, immer wichtiger. Durch den Einsatz von KI-Technologien können Ingenieure wiederkehrende Aufgaben automatisieren, was die Geschwindigkeit und Genauigkeit von Chip-Designs erhöht.
Im Rahmen zukünftiger Entwicklungen plant iEDA, KI in seine Plattform zu integrieren. Das wird helfen, bessere Werkzeuge für Designer bereitzustellen, damit sie sich auf komplexere Designaspekte konzentrieren können, anstatt sich mit Routineaufgaben aufzuhalten.
Fazit
Die Einführung von iEDA stellt einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der elektronischen Designautomatisierung dar. Durch die Bereitstellung einer Open-Source-Plattform, die für alle zugänglich ist, fördert sie Zusammenarbeit und Innovation unter den Nutzern.
Während die Technologie weiterhin voranschreitet, wird es entscheidend sein, Werkzeuge zu haben, die das Chip-Design vereinfachen. iEDA ist nicht nur eine Ressource für aktuelle Designer, sondern auch eine Grundlage für die Zukunft der Chip-Entwicklung und erleichtert es jedem, sich in diesem wichtigen Bereich der Technologie zu engagieren.
Mit laufenden Verbesserungen und der Integration von KI wird iEDA die Zukunft des Chip-Designs mitgestalten und den Prozess für alle Beteiligten effizienter und inklusiver machen.
Titel: iEDA: An Open-Source Intelligent Physical Implementation Toolkit and Library
Zusammenfassung: Open-source EDA shows promising potential in unleashing EDA innovation and lowering the cost of chip design. This paper presents an open-source EDA project, iEDA, aiming for building a basic infrastructure for EDA technology evolution and closing the industrial-academic gap in the EDA area. iEDA now covers the whole flow of physical design (including Floorplan, Placement, CTS, Routing, Timing Optimization etc.), and part of the analysis tools (Static Timing Analysis and Power Analysis). To demonstrate the effectiveness of iEDA, we implement and tape out three chips of different scales (from 700k to 1.5M gates) on different process nodes (110nm and 28nm) with iEDA. iEDA is publicly available from the project home page http://ieda.oscc.cc.
Autoren: Xingquan Li, Simin Tao, Zengrong Huang, Shijian Chen, Zhisheng Zeng, Liwei Ni, Zhipeng Huang, Chunan Zhuang, Hongxi Wu, Weiguo Li1, Xueyan Zhao, He Liu, Shuaiying Long, Wei He, Bojun Liu, Sifeng Gan, Zihao Yu, Tong Liu, Yuchi Miao, Zhiyuan Yan, Hao Wang, Jie Zhao, Yifan Li, Ruizhi Liu, Xiaoze Lin, Bo Yang, Zhen Xue, Fuxing Huang, Zonglin Yang, Zhenggang Wu, Jiangkao Li, Yuezuo Liu, Ming Peng, Yihang Qiu, Wenrui Wu, Zheqing Shao, Kai Mo, Jikang Liu, Yuyao Liang, Mingzhe Zhang, Zhuang Ma, Xiang Cong, Daxiang Huang, Guojie Luo, Huawei Li, Haihua Shen, Mingyu Chen, Dongbo Bu, Wenxing Zhu, Ye Cai, Xiaoming Xiong, Ying Jiang, Yi Heng, Peng Zhang, Biwei Xie, Yungang Bao
Letzte Aktualisierung: 2023-08-03 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2308.01857
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2308.01857
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.