Avancées dans les techniques de placement macro pour la conception de circuits intégrés
Explorer de nouveaux frameworks comme WireMask-BBO pour une meilleure efficacité dans la conception de puces.
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Table des matières
Dans l'électronique moderne, la conception de circuits intégrés (CI) est devenue de plus en plus complexe avec l'émergence de puces plus grandes et plus puissantes. Un aspect crucial de ce processus de conception s'appelle le placement des macros. Cela consiste à disposer des composants significatifs, appelés macros, sur une puce pour s'assurer qu'ils fonctionnent efficacement ensemble tout en minimisant la distance entre eux.
Avec l'avancement de la technologie, la taille des puces augmente, entraînant plus de défis dans la conception. Les ingénieurs utilisent diverses techniques pour surmonter ces problèmes, notamment l'optimisation de l'espace utilisé, la réduction de la consommation d'énergie et l'assurance que la performance de la puce répond aux normes requises.
Qu'est-ce que les Macros ?
Les macros sont de grands blocs de construction sur une puce. Elles peuvent inclure des éléments comme des unités de mémoire ou des fonctions logiques complexes qui exécutent des tâches spécifiques. Chaque puce contient de nombreuses macros et de nombreuses petites parties appelées cellules standard, qui sont des composants de base comme des portes logiques. Bien placer ces macros est vital pour l’efficacité globale de la puce.
Au stade de placement des macros, les concepteurs prennent des données d'entrée appelées netlist. Cette netlist contient des informations sur chaque macro, y compris sa taille et ses connexions avec d'autres macros ou cellules standard. L'objectif global du placement des macros est d'organiser ces composants d'une manière qui minimise le câblage nécessaire tout en s'assurant qu'ils ne se chevauchent pas.
Défis dans le Placement des Macros
Le processus de placement des macros comporte des défis significatifs. À mesure que le nombre de composants sur une puce augmente, les relations entre eux deviennent plus complexes. Cette complexité nécessite des méthodes innovantes pour garantir que la conception fonctionne bien tout en respectant des règles strictes concernant le routage et la Densité.
Un problème majeur est le risque de chevauchement, qu'il faut éviter. Le chevauchement peut entraîner des erreurs lors du processus de fabrication et peut provoquer des dysfonctionnements dans le produit final. Donc, s'assurer que chaque macro occupe une position distincte sur la puce est crucial.
Méthodes Traditionnelles de Placement des Macros
Historiquement, les concepteurs ont utilisé plusieurs méthodes pour effectuer le placement des macros. Voici quelques approches couramment utilisées :
Méthodes Basées sur le Packing
Dans les méthodes basées sur le packing, le problème de placement est comparé à celui de placer des objets dans une boîte. Chaque macro est considérée comme un objet rectangulaire qui doit s'adapter à une zone définie. Ces méthodes utilisent souvent des techniques comme le recuit simulé, où des ajustements aléatoires sont faits pour trouver un meilleur arrangement. Cependant, ces méthodes ont parfois du mal à s'adapter à l'augmentation de la taille du problème.
Méthodes Analytiques
Les méthodes analytiques abordent le placement des macros en modélisant le problème mathématiquement. Elles cherchent à résoudre la tâche de placement comme un problème d'optimisation continue, ce qui peut être fait de manière plus efficace. Cependant, ces méthodes ne garantissent pas que les composants ne se chevauchent pas, ce qui est un inconvénient majeur.
Méthodes d'Apprentissage par Renforcement
Avec l'évolution de la technologie, les approches d'apprentissage par renforcement (RL) ont gagné en popularité. Dans ces méthodes, le problème de placement est vu comme un processus de prise de décision, où un agent apprend à placer des composants sur une grille jusqu'à ce que toutes les macros soient correctement allouées. Bien que ces méthodes aient montré des promesses, elles peuvent converger trop rapidement, laissant place à de potentielles améliorations.
Une Nouvelle Approche : WireMask-BBO
Pour répondre aux limitations mentionnées précédemment, un nouveau cadre connu sous le nom de WireMask-BBO a été introduit. Cette méthode combine des techniques d'optimisation en boîte noire avec une approche guidée par le masque de câblage pour améliorer l'efficacité du placement des macros.
Caractéristiques Clés de WireMask-BBO
Le cadre WireMask-BBO permet une meilleure exploration des solutions potentielles. Contrairement aux méthodes traditionnelles qui peuvent utiliser des représentations complexes, WireMask-BBO utilise directement les coordonnées des macros sur le canevas de la puce. L'objectif principal est de minimiser la longueur de câblage du demi-périmètre, qui mesure la quantité de câblage nécessaire pour connecter les macros.
Un aspect crucial de ce cadre est son processus d'évaluation unique. Avant d'évaluer l'agencement, une approche gloutonne est adoptée pour améliorer la mise en page. Cela implique d'ajuster la position de chaque macro à la meilleure position de grille la plus proche en fonction de l'impact potentiel sur la longueur de câblage.
Évaluation du Placement des Macros
Pour mesurer le succès d'un placement de macros, plusieurs critères sont utilisés :
Longueur de Câblage du Demi-Périmètre (HPWL) : C'est la mesure la plus importante car elle estime la longueur de câblage nécessaire pour le routage des connexions entre les macros.
Congestion : Cette métrique aide à déterminer à quel point une certaine zone est encombrée sur la puce, ce qui peut affecter la manufacturabilité.
Densité : Cela regarde à quel point les macros sont serrées ensemble et vise à promouvoir une distribution uniforme.
Zone Utilisée : Cela fait référence à la superficie totale requise pour intégrer toutes les macros, qui doit être minimisée.
Avantages de WireMask-BBO
Le cadre WireMask-BBO a montré plusieurs avantages par rapport aux méthodes traditionnelles :
Performance Améliorée
WireMask-BBO a été testé dans divers scénarios de référence, démontrant sa capacité à produire des placements qui surpassent significativement les méthodes existantes. Il parvient à obtenir de meilleurs placements dans des délais plus courts, ce qui le rend adapté à l'environnement dynamique de la conception de puces.
Flexibilité et Compatibilité
Une des caractéristiques marquantes de WireMask-BBO est sa flexibilité. Il peut être combiné avec diverses méthodes de placement de macros existantes comme étape de post-traitement. Cela signifie que tout agencement initial généré par d'autres techniques peut être affiné davantage à l'aide de ce cadre, conduisant à de meilleurs résultats.
Utilisation Efficace des Ressources
En tirant parti de l'optimisation en boîte noire, WireMask-BBO renforce sa capacité à trouver de meilleures solutions sans être freiné par les contraintes présentes dans d'autres méthodes. Cela en fait un outil puissant pour les ingénieurs cherchant à optimiser efficacement leurs conceptions de puces.
Applications Réelles de WireMask-BBO
À mesure que la technologie avance, le besoin d'un placement optimisé des macros devient encore plus crucial. WireMask-BBO peut jouer un rôle clé dans diverses applications :
Smartphones et Électronique Grand Public
Dans la conception de smartphones et d'autres produits électroniques grand public, les puces doivent gérer plus de fonctions dans un espace limité. Utiliser WireMask-BBO peut garantir que ces puces sont conçues efficacement, offrant de meilleures performances sans augmenter leur empreinte physique.
Électronique Automobile
Avec l'émergence des véhicules connectés et de la technologie de conduite autonome, le besoin de puces sophistiquées est primordial. WireMask-BBO peut faciliter le placement des composants dans les applications automobiles, améliorant la performance globale du système.
Centres de Données
Les centres de données nécessitent des puces puissantes pour un traitement efficace des données. En optimisant les placements de macros, WireMask-BBO peut aider à réduire la consommation d'énergie, rendant les centres de données plus durables.
Conclusion
La croissance de la technologie des circuits intégrés a entraîné de nombreux défis dans la conception des puces, en particulier dans le placement des macros. Les méthodes traditionnelles, bien que précieuses, ont des limites qui peuvent entraver l’efficacité de la conception.
L'introduction de WireMask-BBO offre une nouvelle perspective, combinant des techniques d'optimisation innovantes avec un accent sur l'amélioration de la performance et de l'efficacité. En veillant à ce que les macros soient placées de manière optimale, ce cadre est susceptible de bénéficier à un large éventail d'applications, des électroniques grand public aux systèmes automobiles avancés.
Alors que l'industrie continue d'évoluer, l'adoption de méthodologies avancées comme celle-ci sera cruciale pour répondre à des exigences de conception complexes et atteindre de normes de performance plus élevées dans le monde de l'électronique.
Titre: Macro Placement by Wire-Mask-Guided Black-Box Optimization
Résumé: The development of very large-scale integration (VLSI) technology has posed new challenges for electronic design automation (EDA) techniques in chip floorplanning. During this process, macro placement is an important subproblem, which tries to determine the positions of all macros with the aim of minimizing half-perimeter wirelength (HPWL) and avoiding overlapping. Previous methods include packing-based, analytical and reinforcement learning methods. In this paper, we propose a new black-box optimization (BBO) framework (called WireMask-BBO) for macro placement, by using a wire-mask-guided greedy procedure for objective evaluation. Equipped with different BBO algorithms, WireMask-BBO empirically achieves significant improvements over previous methods, i.e., achieves significantly shorter HPWL by using much less time. Furthermore, it can fine-tune existing placements by treating them as initial solutions, which can bring up to 50% improvement in HPWL. WireMask-BBO has the potential to significantly improve the quality and efficiency of chip floorplanning, which makes it appealing to researchers and practitioners in EDA and will also promote the application of BBO. Our code is available at https://github.com/lamda-bbo/WireMask-BBO.
Auteurs: Yunqi Shi, Ke Xue, Lei Song, Chao Qian
Dernière mise à jour: 2023-10-27 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2306.16844
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2306.16844
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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