Acelerando el diseño de hardware con simulación RTL paralela

En el desarrollo de hardware, las simulaciones son esenciales. Ayudan a los ingenieros a probar y validar sus diseños antes de crear componentes físicos. Un tipo de Simulación llamada RTL (Nivel de Transferencia de Registros) es crucial. Sin embargo, estas simulaciones pueden ser lentas, lo que presenta desafíos a medida que los diseños de chips se vuelven más complejos.

A medida que el rendimiento de los procesadores individuales mejora lentamente, los métodos tradicionales de simular diseños de hardware utilizando un solo hilo se están volviendo menos efectivos. Esto es especialmente cierto para chips y sistemas más intrincados que requieren más potencia de cómputo. Para abordar este problema, exploramos la simulación paralela RTL, que puede ejecutar simulaciones en muchos Núcleos al mismo tiempo. En teoría, usar miles de núcleos podría acelerar significativamente el proceso de simulación. Desafortunadamente, la mayoría de las herramientas existentes están limitadas a usar solo un puñado de núcleos.

#La Necesidad de Simulación Paralela RTL

A medida que los diseños crecen en tamaño y complejidad, los desarrolladores de hardware descubren que una parte significativa de su tiempo-hasta un 24%-se gasta en ejecutar simulaciones. Esto es especialmente cierto para la simulación RTL precisa en ciclos, que es vital para depurar y validar diseños. Sin embargo, la lentitud de estas simulaciones puede ralentizar todo el proceso de desarrollo.

Dada la constante aumento en el conteo de transistores en los chips, la brecha entre las mejoras de rendimiento de las simulaciones de un solo hilo y las demandas de los chips modernos está creciendo. Esto significa que simular generaciones futuras de chips utilizando métodos existentes se está volviendo cada vez más impráctico.

El crecimiento significativo de los chips exige un cambio. La cantidad de núcleos necesarios para mantener el ritmo con las demandas de las nuevas generaciones está aumentando. Para que las velocidades de simulación coincidan con las de 2006, la simulación debe dividirse en cientos o miles de núcleos. Este documento investiga cómo ejecutar de manera efectiva simulaciones paralelas RTL en máquinas con miles de núcleos.

#El IPU de Graphcore

Para explorar la simulación paralela RTL de manera efectiva, utilizamos el IPU de Graphcore, que cuenta con 1472 núcleos diseñados para aplicaciones de aprendizaje automático. La alta cantidad de núcleos, junto con sus rápidas capacidades de Comunicación y Sincronización, hacen que el IPU sea una excelente opción para tareas de simulación RTL a gran escala.

Para crear una estrategia de simulación eficiente para el IPU, debemos enfocarnos en tres aspectos principales: sincronización, comunicación y computación. Entender cómo interactúan estos factores es crucial para desarrollar una solución de simulación efectiva que minimice los retrasos y maximice el rendimiento.

#Arquitectura del IPU de Graphcore

El IPU de Graphcore consta de 1472 mosaicos (núcleos físicos) conectados a través de una red de alta capacidad. Cada mosaico opera de manera independiente, lo que permite un paralelismo de alta precisión. A diferencia de las arquitecturas tradicionales de instrucción única, cada mosaico puede ejecutar su propia secuencia de instrucciones, lo que distingue al IPU de otros tipos de unidades de procesamiento.

Todos los mosaicos tienen espacios de memoria individuales, lo que significa que se comunican a través de una tela de intercambio dedicada. La memoria total de un IPU es de alrededor de 900 MiB. Cada mosaico tiene aproximadamente 624 KiB de memoria directamente accesible, lo que permite un procesamiento eficiente de tareas sin necesidad de depender en gran medida de una arquitectura de memoria compartida.

#Simulación RTL Precisa en Ciclos

Los lenguajes de descripción de hardware (HDLs), como SystemVerilog, se utilizan para definir circuitos digitales secuenciales. Estos lenguajes describen cómo varios componentes, conocidos como registros, interactúan entre sí a través de cables y puertas lógicas. En la simulación RTL precisa en ciclos, evaluamos el rendimiento de estos diseños simulando todo el circuito en cada ciclo de temporización.

Hay dos métodos principales para simular circuitos: la simulación precisa en ciclos y la impulsada por eventos. La simulación precisa en ciclos funciona durante un ciclo completo, mientras que la simulación impulsada por eventos inicia actualizaciones basadas en eventos específicos. Sin embargo, las simulaciones precisas en ciclos tienden a funcionar mejor en diseños grandes porque carecen del overhead de rastrear cambios entre eventos.

#El Modelo Paralelo de Sincronización por Lotes

Para coordinar las simulaciones paralelas RTL de manera efectiva, utilizamos el modelo Paralelo de Sincronización por Lotes (BSP). Este modelo nos permite minimizar los costos de sincronización, que pueden ser un importante cuello de botella en las simulaciones.

En el modelo BSP, las simulaciones se dividen en dos fases: computación y comunicación. Durante la fase de computación, tareas independientes realizan sus cálculos y solo modifican sus datos privados. Esto es seguido por una fase de comunicación, donde se intercambian valores actualizados antes de que comience el siguiente ciclo de computación.

Usar el modelo BSP no solo reduce el overhead de sincronización, sino que también permite un procesamiento paralelo eficiente. Cada ciclo de simulación es coordinado por barreras, que ayudan a sincronizar las diversas tareas que se ejecutan a través de los núcleos.

#Factores de Rendimiento en la Simulación Paralela RTL

Para optimizar el rendimiento de la simulación paralela RTL, debemos considerar tres métricas clave: sincronización, comunicación y computación. Cada uno de estos factores juega un papel crucial en determinar qué tan rápido y eficientemente pueden ejecutarse las simulaciones en una máquina multicore.

#Latencia de Sincronización

La latencia de sincronización se refiere al tiempo que tardan todos los núcleos en sincronizarse en cada ciclo de simulación. En el modelo BSP, se utilizan dos barreras por ciclo. A medida que aumenta el número de núcleos, el tiempo que se tarda en sincronizarse puede afectar el rendimiento general.

Para ilustrar esto, podemos observar cómo agregar más unidades de procesamiento afecta la velocidad de simulación. Para tareas independientes, mientras que la carga de trabajo por unidad se mantenga relativamente constante, esperamos que el rendimiento se mantenga consistente. Sin embargo, a medida que aumenta el número de unidades, los costos de sincronización pueden comenzar a dominar, llevando a velocidades de simulación más lentas.

El IPU tiene soporte de hardware para una sincronización eficiente, lo que ayuda a minimizar los retrasos asociados con la coordinación de tareas en comparación con sistemas tradicionales de memoria compartida.

#Latencia de Comunicación

Otro factor crítico es la latencia de comunicación, que se relaciona con el tiempo que se tarda en enviar datos entre núcleos. A medida que aumenta el número de núcleos, el volumen de comunicación a menudo se incrementa, lo que puede llevar a retrasos más largos. Este factor está influenciado por el diseño del RTL y cómo se dividen las tareas entre los núcleos.

La comunicación en chip, que ocurre dentro de un solo IPU, generalmente se comporta de manera diferente a la comunicación fuera del chip, que sucede entre múltiples IPUs. La comunicación fuera del chip puede convertirse en un cuello de botella de rendimiento, especialmente cuando aumenta el número de tareas, lo que lleva a una competencia por el ancho de banda limitado.

Minimizar la comunicación fuera del chip es crucial para mantener el rendimiento de la simulación, y estrategias de particionamiento eficientes pueden ayudar a asegurar que las transferencias de datos se mantengan manejables.

#Latencia de Computación

La latencia de computación se refiere al tiempo que se tarda en completar los cálculos reales requeridos durante un ciclo de simulación. Esto puede variar según la complejidad de las tareas que se procesan y cómo se programan a través de los núcleos.

En el contexto de la simulación paralela RTL, optimizar la latencia de computación se puede comparar con problemas tradicionales de programación de tareas, con el objetivo de minimizar el tiempo máximo de ejecución en todos los núcleos. Sin embargo, simular diseños RTL a menudo implica tareas compartidas que pueden llevar a un trabajo duplicado, complicando el proceso de programación.

Al gestionar estratégicamente cómo se asignan y ejecutan las tareas, podemos reducir los tiempos de computación y mejorar la velocidad general de la simulación.

#Desarrollo de un Compilador RTL

Los desarrollos descritos anteriormente han llevado a la creación de un compilador RTL diseñado específicamente para el IPU de Graphcore. Este compilador emplea estrategias para distribuir la carga de trabajo de la simulación a través de los 5888 núcleos disponibles en cuatro chips IPU.

Este compilador representa un avance significativo en la simulación RTL, permitiendo procesar diseños hasta cuatro veces más rápido que los sistemas multicore x86 tradicionales. La naturaleza de código abierto de este compilador promueve más investigación y experimentación en el campo.

#Evaluación del Rendimiento

Para evaluar el rendimiento de nuestro compilador RTL, ejecutamos varios benchmarks utilizando diferentes diseños. Los resultados demuestran cómo el IPU puede mejorar significativamente las velocidades de simulación para diseños grandes en comparación con sistemas tradicionales.

El objetivo general es proporcionar a los desarrolladores de hardware una herramienta que les permita simular diseños complejos de manera eficiente, reduciendo el tiempo de desarrollo total.

#Conclusión

La evolución del diseño de hardware exige nuevos enfoques para la simulación que puedan mantener el ritmo con la creciente complejidad. Al aprovechar la simulación paralela RTL en máquinas con alta cantidad de núcleos, como el IPU de Graphcore, los desarrolladores pueden abordar los desafíos de rendimiento asociados con los métodos tradicionales de un solo hilo.

A través de un análisis cuidadoso de los factores de sincronización, comunicación y computación, podemos optimizar las simulaciones para que sean más rápidas y eficientes. El desarrollo de un compilador RTL que funcione a través de miles de núcleos representa un importante paso adelante en la expansión de lo que es posible en la simulación de hardware.

A medida que continuamos refinando estos métodos, el potencial de la simulación paralela RTL seguramente desatará nuevas capacidades para el desarrollo de hardware, allanando el camino para la próxima generación de diseños de chips avanzados.